INTERNET OF THINGS (IOT) UNTUK MENGHITUNG DAN MENGKLASIFIKASI JENIS KENDARAAN BERMOTOR BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

Mu’arifah, Siti (2018) INTERNET OF THINGS (IOT) UNTUK MENGHITUNG DAN MENGKLASIFIKASI JENIS KENDARAAN BERMOTOR BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DIGITAL. Other thesis, UPN "Veteran" Yogyakarta.

Preview	Text Cover.pdf Download (257kB) | Preview
Preview	Text ABSTRAK.pdf Download (27kB) | Preview
Preview	Text Halaman Pengesahan Pembimbing.pdf Download (2MB) | Preview
Preview	Text Daftar Isi.pdf Download (114kB) | Preview
	Text daftar pustaka.pdf Download (88kB)

Abstract

Lonjakan volume kendaraan di Indonesia cukup siginifikan. Hal ini dibuktikan dengan data perkembangan jumlah kendaraan yang disebutkan oleh Badan Pusat Staistik (BPS). Hal ini mengakibatkan pentingnya manajemen lalu lintas. Manajemen lalu lintas di Indonesia menerapkan pengawasan CCTV sedangkan perhitungan volume kendaraan dilakukan oleh petugas menggunakan alat hitung (counter) yang memerlukan konsetrasi tinggi sehingga terjadinya human error juga tinggi. Bertambahnya volume kendaraan tidak hanya menyebabkan masalah kemacetan tetapi juga efisiensi manajemen lalu lintas. Oleh karena itu perubahan ke arah smart city dipercaya mampu menyelesaikan berbagai permasalahan yang ada karena menggunakan teknologi dalam setiap pemecahan masalahnya. Seluruh aspek yang ada saling berkomunikasi dan terintegrasi yang ditunjang supporting system yaitu Internet Of Things (IoT) yang terhubung dengan cloud sebagai penyedia layanan komputasi, komunikasi dan penyimpanan sehingga dapat dibangun smart transportations atau Intelligent Transportations system(ITS) salah satunya dengan monitoring kepadatan lalu lintas menggunakan computer vision karena computer vision mampu memvisualisasi dan menganalisa gambar/video yang diambil dari kamera menggunakan teknik-teknik pengolahan citra digital. Untuk menghitung dan mengklasifikasi kendaraan dengan computer vision biasanya menggunakan kamera ataupun sensor dengan arsitektur yang mahal. Oleh karena itu, dibuat sistem menggunakan kamera low resolutions dan arsitektur sistem menggunakan alat berupa raspberry pi atau odroid yang terhubung ke cloud.
Penelitian dilakukan dengan menggunakan kamera webcam yang terhubung ke alat dan akan mengirimkan data citra ke server untuk kemudian di kalsifikasi. Penelitian menggunakan background substractor MOG2 untuk memisahkan background dan foreground, kemudian citra difilter untuk menghilangka noise menggunakan threshold dan blur. Untuk deteksi dan tracking objek digunakan fungsi contouring yang ada pada opencv. Sedangkan metodologi penelitian yang digunakan oleh peneliti adalah modified waterfall yang dibagi kedalam empat tahapan.
Hasil dari penelitian setelah sistem di implementasikan dengan ROI menggunakan raspberry pi3 memiliki rata-rata akurasi sebesar 74,44% sedangkan implementasi ROI menggunakan odroid xu4 memiliki rata-rata akurasi yang lebih baik yaitu sebesar 87,33%.
Kata Kunci : Internet of Things(IoT), Intelligent Transportation System(ITS), Cloud Computing, Pengolahan Citra, Raspberry, Odroid

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Internet of Things(IoT), Intelligent Transportation System(ITS), Cloud Computing, Pengolahan Citra, Raspberry, Odroid
Subjects:	H Social Sciences > HD Industries. Land use. Labor
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Engineering Sciences
Depositing User:	Eko Yuli
Date Deposited:	25 Sep 2018 03:37
Last Modified:	19 Mar 2024 02:06
URI:	http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/16598

Actions (login required)

View Item