AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Vol. 2 No. 2 (2024): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan

Pendeteksi Penggunaan Sabuk Pengaman Real Time Untuk Pengemudi Menggunakan Metode YOLOV5

Keysha Maulina Halimi (Unknown)
Tiara Ariyanto Putri (Unknown)
Muhammad Rahmat Maryadi (Unknown)
Rayhan Ananda Hafiz Pradipta (Unknown)
Hassan Nasrallah Matouq (Unknown)
Endang Purnama Giri (Unknown)
Gema Parasti Mindara (Unknown)



Article Info

Publish Date
27 Nov 2024

Abstract

Kecelakaan lalu lintas merupakan salah satu masalah yang sangat merugikan dan membutuhkan penanganan yang serius. Kecelakaan mobil menempati peringkat dua teratas kendaraan yang sering mengalami kecelakaan lalu lintas. Salah satu upaya yang dapat digunakan untuk meminimalisir akibat dari kecelakaan berkendara adalah menggunakan sabuk pengaman. Mengenakan sabuk pengaman mencegah tubuh penumpang bertabrakan dengan struktur rangka mobil, benda lain di dalam mobil, atau penumpang lain di dalam mobil yang sama. Meskipun penggunaan sabuk pengaman saat berkendara memiliki dampak yang besar, masih banyak pengendara yang masih menyepelekan pentingnya penggunaan sabuk pengaman dalam keselamatan berkendara di jalan raya. Pada penelitian ini, pendeteksian penggunaan sabuk pengaman secara realtime untuk pengemudi mobil di jalan raya telah dilakukan dengan menggunakan metode deep learning YOLOv5. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan dan mengimplementasikan sistem pendeteksian penggunaan sabuk pengaman secara real-time bagi pengemudi mobil di jalan raya menggunakan model YOLOv5 sebagai salah satu usaha untuk meminimalisir risiko terjadinya kecelakaan lalu lintas.

Copyrights © 2024