Sistem Analisis Kepadatan Lalu Lintas Menggunakan Teknologi YOLOv8

Nadiyah, Nadiyah
Yusman, Beny
Furqan, Moh.
Arifin, Zainal

COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi
Vol 6, No 1 (2025): Kecerdasan Buatan dalam Meningkatkan Efisiensi Bisnis

Kemacetan lalu lintas menjadi salah satu tantangan utama di perkotaan yang memengaruhi efisiensi transportasi dan produktivitas masyarakat. Penelitian ini mengembangkan sistem analisis kepadatan lalu lintas berbasis YOLOv8, teknologi terbaru dalam deteksi objek. Dataset yang digunakan mencakup gambar kendaraan beranotasi dari berbagai kondisi. Model YOLOv8 dilatih untuk mendeteksi dan menghitung kendaraan secara real-time pada video. Evaluasi dilakukan berdasarkan akurasi dan kecepatan pemrosesan dalam berbagai kondisi pencahayaan dan cuaca. Hasil menunjukkan YOLOv8 mencapai akurasi deteksi 88%, membuktikan kemampuannya untuk menganalisis kepadatan lalu lintas secara efisien. Sistem ini berpotensi diimplementasikan dalam manajemen lalu lintas cerdas untuk mengoptimalkan waktu sinyal dan mengurangi kemacetan. Penelitian selanjutnya dapat mengintegrasikan sistem ini dengan perangkat IoT untuk aplikasi transportasi cerdas yang lebih luas.