SISTEM PENDETEKSI PENGGUNAAN HELM DI JALAN LALU LINTAS MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)

Salsabila sipahutar (2023), SISTEM PENDETEKSI PENGGUNAAN HELM DI JALAN LALU LINTAS MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN). Skripsi, Universitas Samudra.

ABSTRAK

Helm merupakan salah satu safety riding bagi pengendara sepeda motor yang berfungsi untuk melindungi bagian kepala. Namun masih sangat banyak yang sering mengabaikan pentingnya penggunaan helm, sehingga sampai saat ini angka pelanggaran tetap meningkat. Berdasarkan data dari Badan Pusat Statistik kecelakaan sepeda motor merupakan kecelakaan yang paling tinggi dan yang masih sering terjadi. Beberapa kasus kecelakaan yang mengakibatkan kematian pada kecelakaan sepeda motor disebabkan karena pengendara tidak menggunakan helm. Beberapa teknik telah dilakukan diantaranya deteksi penggunaan helm pada pengendara sepeda motor dengan menggunakan pengolahan citra digital. Beberapa penelitian terdahulu pada kasus tersebut mengalami kendala. seperti tumpang tindih citra dalam proses identifikasi. Sehingga untuk mengembangkan pendeteksian penggunaan helm yang ideal adalah sesuatu hal yang sulit. Dalam hal ini, penulis ingin menyelesaikan permasalahan dengan tujuan sistem dapat mendeteksi penggunaan helm tanpa adanya tumpang tindih (jika pengendara membawa penumpang, penumpang dapat terdeteksi menggunakan helm atau tidak). Metode yang digunakan yaitu CNN (Convolutional Neural Network) dengan 11 layer yang digunakan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan tingkat akurasi sekitar 93% dari 21.020 data dimana data helm sebanyak 9.720 data dan data non helm sebanyak 11.300 data kemudian dibagi menjadi 3 bagian, yaitu dataset training, testing dan validasi. Dengan model 80:10:10. Data diambil menggunakan kamera smartphone secara real time dalam mengenali pengendara sepeda motor yang menggunakan helm dan tidak menggunakan helm.

File ::(login required)