View/Open

Author
Alpin, Heriyanto

Date Published
03 Dec 2025

Advisor

Subject
Teknik Elektro

Publisher

Pertumbuhan jumlah kendaraan yang tidak sebanding dengan pengembangan infrastruktur jalan membuat kemacetan, terutama di kawasan persimpangan. Untuk mengatasi permasalahan ini, dikembangkan sistem Smart Traffic Light System (Starlis) yang mampu mendeteksi dan menghitung kendaraan secara otomatis dengan menjalankan algoritma You Only Look Once (YOLO). Starlis menggunakan kamera dan Raspberry Pi sebagai pendeteksian dan masukan untuk menetukan durasi lalu lintas. Sistem ini dirancang berbasis IoT dan terhubung dengan web, memungkinkan pemantauan dan pengaturan lalu lintas dari jarak jauh. Pengujian dilakukan untuk mengetahui kemampuan deteksi objek serta tingkat akurasi. Dengan sistem ini, diharapkan pengaturan lalu lintas di persimpangan menjadi lebih efisien dan kemacetan dapat diminimalkan. nilai mAP50 untuk seluruh kelas, Ambulan dan Mobil mencapai 0.995, pada ambang batas IoU ≥ 0.5. Sementara itu, nilai mAP50-95, yang merupakan rata-rata akurasi pada berbagai ambang batas IoU dari 0.5 hingga 0.95, menunjukkan hasil 0.592 secara keseluruhan, dengan rincian 0.597 untuk Ambulan dan 0.587 untuk Mobil. Dataset juga memengaruhi hasil pendeteksian, semakin banyak gambar untuk training maka semakin banyak data yang tersimpan pada dataset. Adapun hal lain khususnya noise dan kecerahan. Diharapkan pemilihan komponen berkualitas tinggi dapat meningkatkan hasil keluaran dan memperpanjang daya tahan sistem, sementara penyempurnaan desain alat yang disesuaikan dengan kondisi lokasi dapat mengoptimalkan kinerja sistem.

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2512230013

Keyword
Smart Traffic Light System Internet of Things You Only Look Once Deteksi Kendaaraan Pengendalian Lampu Lalu Lintas