Skripsi

Prototipe dan simulasi sistem kontrol lampu lalu lintas adaptif berbasiskan computer vision / Achmad Hamzah

Abstrak
Salah satu faktor utama penyumbang kemacetan adalah buruknya kinerja lampu lalu lintas. Sistem lampu lalu lintas saat ini bekerja secara berurutan berdasarkan urutan waktu yang telah diprogram sebelumnya. Sistem ini efektif pada jalan dengan kepadatan kendaraan yang konstan setiap saat. Namun pada realitanya kepadatan kendaraan dari berbagai arah tidaklah konstan melainkan mengalami dinamika. Oleh karena itu sistem lampu lalu lintas dengan kode waktu dinamis yang dapat merespon dinamika lalu lintas (traffic density) secara realtime sangat diperlukan. Sistem yang diusulkan dalam artikel ini menggunakan sistem pemantau video (CCTV) dengan berbasiskan machine learning dan computer vision sehingga dapat beradaptasi dengan lalu lintas yang terjadi secara realtime. Sistem menggunakan algoritma YOLO untuk dapat mendeteksi dan mengklasifikasikan kendaraan yang menumpuk serta menghitung kepadatan lalu lintas (traffic density) yang terjadi. Informasi tentang traffic density tersebut digunakan untuk pengendalian lampu lalu lintas. Sistem yang dibuat akan dibagi menjadi 3 komponen utama yaitu kamera server serta instrumen traffic light yang dibuat menggunakan ESP-32. Penggunaan sistem adaptive traffic light dapat mengurangi waktu tunggu di persimpangan mengurangi kemacetan dan mengurangi emisi gas buang kendaraan. Model pendeteksi yang dibuat memiliki presisi rata-rata di 75 5%. Model telah mampu mendeteksi sebagian kelas kendaraan secara benar meskipun terdapat kelas yang tertukar dan terdeteksi sebagai latar belakang. Sistem yang dibangun memiliki akurasi rata-rata sebesar 91% ketika mendeteksi kendaraan. Dari simulasi menggunakan Pygame yang dilakukan didapatkan adaptive traffic light control system lebih efisien 14 44 % dibandingkan sistem yang ada dari segi pengaturan lalu lintas. Selain itu adaptive traffic light control system juga efektif sekitar 35 hingga 38% dalam mengurangi penumpukan kendaraan pada jalur dengan intensitas kendaraan tinggi serta 20 hingga 25 % pada jalur dengan intensitas kendaraan rendah.

Informasi Detail

DDC

SKRIPSI DIGITAL

Prodi

Universitas Negeri Malang. Program Studi Fisika, 2023.

Deskripsi Fisik

vii, 18 lembar: ilus.

Bahasa

Indonesia

No Reg

3149/RS/23

Edisi

Skripsi (Sarjana)--Universitas Negeri Malang. 2023

Subjek

1. LAMPU LALU LINTAS - SISTEM KONTROL
2. TRAFFIC LIGHTS - CONTROL SYSTEM

Pembimbing

1. Samsul Hidayat, S.si, M.t.;2. Heriyanto, S.pd, M.si

Lampiran Berkas