Sistem Pemetaan Digital Kondisi Lalu Lintas Menggunakan Pengolahan Citra Digital Kondisi Jalan
DOI:
https://doi.org/10.70309/ticom.v12i2.107Keywords:
web-based traffic map, API Google map, image processing, city-block distance, zernike momentAbstract
Perbandingan luas kota yang tidak sebanding dengan jumlah penduduknya menyebabkan tingginya kepadatan penduduk pada wilayah Jakarta. Hal ini juga berimbas pada tingginya mobilitas masyarakatnya, namun dengan masih belum memadainya transportasi publik menyebabkan masyarakat lebih memilih menggunakan kendaraan pribadi. Sayangnya hal ini tidak diimbangi dengan penambahan ruas jalan sehingga menimbulkan semakin seringnya terjadi kemacetan di wilayah Jakarta. Untuk itulah diperlukan adanya teknologi yang dapat memberikan informasi kondisi kemacetan ruas jalan di Jakarta kepada masyarakat guna menghindari kemacetan. Berdasarkan penjelasan sebelumnya, maka penelitian ini akan fokus di dalam pengembangan sistem pemetaan kondisi kemacetan pada ruas jalan dengan memanfaatkan pengambilan citra CCTV untuk dilakukan proses pengolahan citra digital menggunakan metode perhitungan jarak city-block dengan ekstrasi fitur momen zernike yang akan ditampilkan dalam peta digital berbasis web-based. Hasil penelitianini menghasilkan sebuah sistem yang dapat menampilkan pemetaan digital untuk memberikan informasi mengenai keadaan lalu lintas terkini pada beberapa lokasi ruas jalan di wilayah Jakarta
References
“Jumlah Penduduk Menurut Kabupaten/Kota di Provinsi DKI Jakarta (Jiwa), 2021-2023,” Badan Pusat Statistik Provinsi DKI Jakarta . Accessed: Sep. 23, 2023.
D. S. Distribusi, Statistik Transportasi Darat, vol. 8. 2023.
A. P. Rodji, S. M. Sihombing, and F. Zannathahaq, “TR-20 Analisis Penerapan Sistem Satu Arah Terhadap Kemacetan Lalu Lintas Simpang Gadog, Bogor,” in KoNTekS Ke-17, , pp. 730–736, 2023.
M. Idris et al., Pengolahan Citra: Teori dan Implementasi, 1st ed., vol. 1. Yayasan Kita Menulis, 2023.
W. Burger and M. J. Burge, Digital Image Processing: An Algorithmic Introduction , 3rd ed. Springer, 2022.
T. Tommy, R. Siregar, A. Marwan Elhanafi, and I. Lubis, “Implementasi Color Quantization pada Kompresi Citra Digital dengan Menggunakan Model Clustering Berdasarkan Nilai Max Variance pada Ruang Warna RGB,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), vol. 8, no. 6, pp. 1099–1106, 2021.
R. Rambe, “Perbaikan Kualitas Citra Digital Menggunakan Metode Kervel Konvolusi,” Terapan Informatika Nusantara, vol. 1, no. 11, pp. 557–562, 2021.
S. M. Purnama and T. Aditya, “Analitik Visual Deteksi Dampak Pemanfaatan Lahan Terhadap Kemacetan Lalu Lintas Melalui Crowdsourced dan Citra Penginderaan Jauh Di Kawasan Peri-Urban Kota Yogyakarta,” Geoid, vol. 17, no. 2, p. 152, Apr. 2022.
T. Susim, C. Darujati, and I. Artikel, “Pengolahan Citra Untuk Pengenalan Wajah (Face Recognition) Menggunakan OpenCV,” Jurnal Syntax Admiration, vol. 2, no. 3, pp. 534–545, 2021.
M. R. V. Aditya, N. L. Husni, D. A. Pratama, and A. S. Handayani, “Penerapan Sistem Pengolahan Citra Digital Pendeteksi Warna pada Starbot,” Jurnal Teknika, vol. 14, no. 2, pp. 185–191, 2020.
