Deteksi Pelanggaran Pada Rambu Larangan Lalu Lintas Dengan Menggunakan Rule-Based System Dan Faster R-Cnn

Kemacetan yang terjadi sering sekali diakibatkan oleh pelanggaran yang dilakukan oleh para pengendara dan pengemudi. Salah satu pelanggaran yang sering terjadi alah pelanggaran pada rambu larangan putar balik. Penerapan CCTV bertujuan untuk memantau perilaku pengendara dan pengemudi, namun tidak didukung dengan SDA yang memadai. Computer Vision adalah sebuah ilmu yang bertujuan agar mesin dapat mempelajari dan memahami sebuah gambar visual yang dapat mengambil peran dalam aspek pengawasan pelanggaran lalu lintas. Faster R-CNN merupakan salah satu algoritma berbasis Convolutional Neural Network (CNN). Penerapan Faster R-CNN menerima citra/frame input sebagai data masukan yang kemudian dapat memberi kotak pembatas pada objek yang dikenali. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan sebanyak dua kali, penggunaan algoritma Faster R-CNN dalam mendeteksi objek kendaraan dan rambu larangan putar balik mendapatkan rerata persentase sebesar 72%. Pengambilan data uji dilakukan secara langsung di tempat yang berbeda. Hasil dari kedua uji coba tersebut mendapatkan nilai akurasi tertinggi sebesar 80% dan akurasi terendah sebesar 62%.