DETEKSI MARKA JALAN SECARA REAL-TIME BERBASIS YOU ONLY LOOK ONCE SEBAGAI UPAYA PENGINGAT UNTUK PENGENDARA DALAM BERKENDARA

Kecelakaan yang disebabkan pelanggaran lalu lintas terutama pelanggaran marka jalan dan
tidak menggunakan helm menjadi kasus terbanyak hingga mencapai 2,4 pelanggaran pada
tahun 2018. Pemberitahuan dini untuk pengendara sangat dibutuhkan untuk menekan
angka pelanggaran marka tersebut. Penggunaan teknologi informasi berbasis deep learning
merupakan salah satu solusi yang dapat digunakan oleh pengendara karena mudah
diterapkan di lapangan. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan dataset teranotasi pada
marka jalan yang ada di Indonesia baru yang dapat digunakan untuk semua orang
khususnya untuk tugas identifikasi, menghasilkan model YOLO untuk mengembangkan
aplikasi pengenalan dan pendeteksian marka jalan dengan memanfaatkan model tersebut
dan menghasilkan aplikasi deteksi marka jalan berbasis android. Penelitian dilaksanakan
dari bulan juli 2021 hingga oktober 2022. Pengumpulan data dilakukan dengan melakukan
observasi langsung ke lapangan dan menggunakan video dari dashboard camera mobil ,
kemudian melakukan preprocessing dan augmentasi pada data sehingga mendapatkan data
berjumlah 4.994 gambar. Model terbagus yang dihasilkan ketika penulis menetapkan nilai
dan menghasilkan epoch sebanyak 1000. Penulis melakukan evaluasi terhadap model
dengan menggunakan matric MAP dan confusion matrix berdasarkan nilai IoU threshold
sebesar 0,5 dan 0,75. Aplikasi dibuat berdasarkan model terbagus yang diperoleh. Aplikasi
yang dihasilkan berbasis android yang dapat diunduh di play store.
Kata kunci : Object Detection, Deep Learning, Yolov5, Marka jalan