Perpustakaan Digital ITB

Saat ini pembayaran pada jalan tol di Indonesia masih menggunakan gerbang dengan palang. Pengendara masih perlu berhenti beberapa waktu dahulu di gerbang tol untuk melakukan pembayaran. Hal ini terkadang dapat mengakibatkan kemacetan apabila volume kendaraan ada cukup banyak. Oleh karena itu, diperlukan sistem yang dapat membuat pembayaran ini lebih efektif dan cepat, salah satunya adalah teknologi Multi Lane Free Flow (MLFF). Pada jalan tol di Indonesia, terdapat perbedaan tarif untuk setiap golongan kendaraan. Saat ini penentuan golongan masih dilakukan petugas secara manual. Untuk mengadaptasi teknologi MLFF ini, diperlukan juga sistem untuk menentukan golongan / jenis kendaraan yang melalui tol. Terdapat beberapa algoritma deteksi objek yang dapat digunakan untuk menentukan jenis kendaraan ini seperti YOLOv4, Faster R-CNN, dan SSD. Algoritma ini perlu diuji kinerjanya untuk dapat ditentukan algoritma terbaik yang dapat digunakan pada sistem. Dari pengujian yang dilakukan, hampir seluruh model dapat mengklasifikasikan cukup baik jenis kendaraan yang ada karena dari metrik weight average skor F1 hampir seluruh model mendapatkan nilai melebihi ambang batas baik sebesar 0,8. YOLOv4 merupakan algoritma terbaik dalam mengklasifikasikan jenis kendaraan yang ada dengan mendapatkan nilai weight average skor F1 sebesar 0,880. YOLOv4 tercepat dalam mendeteksi video dengan kecepatan sekitar 35 Frame Per Second. YOLOv4 juga mendapatkan kinerja terbaik pada metrik mean Average Precision (mAP) pada IOU 50% sebesar 82,973% dan metrik akurasi sebesar 0,891.