Sistem Pendeteksi Tingkat Kepadatan Lalu Lintas Menggunakan Metode Background Subtraction dan Frame Differencing
DOI:
https://doi.org/10.70309/ticom.v13i1.138Keywords:
Background Subtraction, Frame Differencing, Deteksi Kepadatan Lalu LintasAbstract
Kepadatan lalu lintas adalah salah satu penyebab utama terjadinya kemacetan. Dalam upaya untuk mengatasi permasalahan ini, teknologi dapat dimanfaatkan untuk memantau kondisi lalu lintas dengan lebih mudah dan akurat. Apabila masalah ini tidak segera diatasi, kemungkinan besar kemacetan terus terjadi dan meluas hingga ke berbagai tempat. Sehingga mengganggu aktivitas sehari-hari serta menyebabkan masalah yang lain seperti peningkatan polusi udara yang berpotensi membahayakan kesehatan masyarakat. Pada penelitian ini, dikembangkan purwarupa sistem untuk mendeteksi tingkat kepadatan lalu lintas berdasarkan persentase kapasitas jalan yang digunakan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah background subtraction dan frame differencing yang dikembangkan dengan software Visual Studio Code dan library OpenCV. Kedua metode ini diterapkan untuk menghitung persentase kapasitas jalan dengan membandingkan luas area kendaraan dengan luas area jalan. Proses pengujian dilakukan menggunakan beberapa dataset video yang merepresentasikan berbagai kondisi lalu lintas. Sistem yang dibuat mampu mendeteksi tingkat kepadatan lalu lintas dengan tingkat akurasi keseluruhan sebesar 90,32%. Akurasi terendah terdapat pada dataset video VID_20240522_Sore_2 yaitu sebesar 84,62%, sedangkan akurasi tertinggi dicapai pada dataset video VID_20240522_Sore_1 yaitu sebesar 92,05%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode yang digunakan efektif dalam mendeteksi kepadatan lalu lintas. Namun, aplikasi ini memiliki keterbatasan karena belum mampu membedakan jenis kendaraan yang ada di jalan, sehingga perlu pengembangan lebih lanjut untuk meningkatkan kemampuan klasifikasi kendaraan
References
M. Y. Fadhlan, U. B. Hanafi, and M. R. Aulia, “Implementasi Algoritma Pendeteksi Tingkat Kepadatan Lalu Lintas Menggunakan Metode Background Subtraction,” JITEL (Jurnal Ilmiah Telekomunikasi, Elektronika, dan Listrik Tenaga), vol. 1, no. 1, pp. 59–68, 2021.
F. H. Melvandino, et al, “Implementasi Metode Background Subtraction untuk Menghitung Objek Kendaraan dengan Video Berbasis OpenCV,” Journal of Electrical Engineering Acta, vol.3, no. 1, pp. 13-19, 2023.
G. J. N. Putri, “Metode Background Substraction Untuk Monitoring Obyek Bergerak Melalui Kamera Webcam,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 3, no. 1, pp. 110–116, 2019.
D. Saptoadi, F. Fauziah, and N. Hayati, “Implementasi Metode Background Subtraction dan Morfologi untuk Mendeteksi Objek Bergerak Pada Video,” STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi), vol. 5, no. 2, pp. 222–228, 2020.
S. Hendrizal, “Penentuan Region of Interest (ROI) Untuk Menghitung Jumlah Kendaraan Pada Jalan Raya Menggunakan Frame Substratcion,” Jurnal Komputer Teknologi Informasi dan Sistem Informasi (JUKTISI), vol. 2, no. 2, pp. 455–460, 2023.
S. K. Artha, “Proses Deteksi Orang Berenang Menggunakan Background Subtraction dan Contour Dectection,” 2021.
R. Muhamad, T. Yulianti, S. R. Sulistiyanti, S. Purwiyanti, and F. X. Setyawan, “Deteksi Objek Bergerak Pada Video Bawah Air Menggunakan Metode Frame Differencing,” Jurnal EECCIS, vol. 13, no. 2, pp. 100–104, 2019.
Y. Apridiansyah and J. R. Gumiri, “Penerapan Metode Background Subtraction Untuk Deteksi Gerak Pada Kendaraan,” JUKOMIKA (Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika), vol. 4, no. 1, pp. 47-56, 2021.
F. Ramdan, “Sistem Deteksi dan Perhitungan Kendaraan Dengan Metode Background Subtraction, Python dan Pustaka OpenCV Berbasis Desktop Pada Dinas Perhubungan Dki Jakarta,” https://lib.budiluhur.ac.id/Koleksi/carisederhana/, 2021.
D. C. Zulkarnain, R. B. Aji, and B. Burhanudin, “Smart City, Konsep Kota Pintar Deteksi Objek pada CCTV Lalu Lintas di Kota Nganjuk,” STAINS (Seminar Nasional Teknologi dan Sains), vol. 3, pp. 169–174, 2024.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
CC BY-SA 4.0
Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International
This license requires that reusers give credit to the creator. It allows reusers to distribute, remix, adapt, and build upon the material in any medium or format, even for commercial purposes. If others remix, adapt, or build upon the material, they must license the modified material under identical terms.
BY: Credit must be given to you, the creator.
SA: Adaptations must be shared under the same terms.ng
