Perpustakaan Digital ITB

Transportasi merupakan aspek yang sangat erat kaitannya dengan mobilisasi baik manusia maupun logistik. Tentunya seiring perkembangan zaman, teknologi kian bertumbuh menyesuaikan kebutuhan manusia. Sistem transportasi cerdas merupakan salah satu dampak dari perkembangan teknologi. Sistem transportasi yang mulanya dikontrol dengan dasar yang sudah ditentukan sebelumnya sekarang mulai berorientasi terhadap kecerdasan buatan. Salah satu aspek yang diperlukan dalam menbangun kecerdasan buatan adalah informasi. Dalam konteks transportasi, informasi yang diperlukan tersebut perlu dikumpulkan terlebih dahulu sebelum diambil keputusan. Informasi yang ada dapat menginformasikan hal-hal yang krusial dalam menggambarkan kondisi yang sedang terjadi seperti kejenuhan suatu lalu lintas yang tentunya menjadi faktor dalam menentukan tingkat pelayanan atau level of service. Untuk mengumpulkan informasi tersebut diperlukan sensor yang bisa mengumpulkan informasi-informasi relevan sedemikian hingga informasi tersebut dapat diolah oleh sistem dalam menentukan keputusan. Pada tugas akhir ini dibangun sistem yang berbasis object tracking untuk mengevaluasi level of service suatu ruas jalan. Dengan menggunakan algoritma DeepSORT sebagai dasarnya, dibangun sensor yang bisa mengumpulkan informasi berupa arus lalu lintas dan kecepatan kendaraan melalui sumber video pemantauan lalu lintas. Sensor ini berhasil meraih kecepatan deteksi yang tinggi dan konsisten dengan rata-rata mencapai 91,2 fps serta standar deviasi 4,91 fps. Selain itu, nilai eror pengukuran arus dan derajat kejenuhan tidak melebihi 5% serta weighted F1-score dari tiga kali percobaan mampu mencapai nilai 98,2%; 95,0%; dan 94,2%. Performa pendeteksian kecepatan telah mencapai nilai akurasi rata-rata 92% dengan standar deviasi 2,97 km/jam untuk kecepatan uji 30 km/jam. level of service dapat ditentukan dengan waktu sampel yang singkat yaitu 10 menit. .