Deteksi Objek Mobil dan Motor pada Lalu Lintas Berbasis Deep Learning

Wilayah pemerintah atau kota yang memiliki aturan masing - masing untuk membina penduduknya, terutama dalam hal berkendara atau beraktifitas di jalan raya. Pemerintah harus siaga kondisi atau keadaan di suatu wilayah tertentu dalam aturan yang diberlakukan oleh anggota. Oleh karena itu, diperlukan sistem yang dapat digunakan untuk membantu membantu dan melihat kondisi atau keadaan wilayah tertentu. Hal tersebut dapat dilakukan dengan memanfaatkan salah satu bidang pada computer vision dan Artificial Intellegence yaitu Deteksi Objek . Penelitian ini dilakukan untuk menerapkan sistem deteksi objek pada kendaraan mobil dan motor dengan menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) padaYou Only Look Once (Yolov3) menggunakan jaringan syaraf konvolusional untuk melakukan deteksi pada objek. Drone berfungsi sebagai alat bantu untuk mengambil citra pada suatu wilayah, yang selanjutnya di proses menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) pada komputer. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemanfaatan Convolutional Neural Network (CNN) pada You Only Look Once (YOLOv3) untuk mendeteksi kendaraan dengan cukup baik. Hasil penguji menggunakan 50 citra yang dibagi menjadi 2 berdasarkan lokasi penguji pada masing - masing ambang batas menghasilkan nilai rata - rata presisi sebesar 0,945, nilai recall sebesar 0,95, dan f1-scoresebesar 0,95, serta nilai mean Average Precicison (mAP) sebesar 97,315%. Kata Kunci : Deteksi Objek, Convolutional Neural Network (CNN), You Only Look Once (YOLO)