DOI:  https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.942 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## INTEGRATED SMART TRAFFIC CONTROL SYSTEM MENUJU PEKANBARU
SEBAGAI SMART CITY
Reny Medikawati Taufiq 1* , Sunanto 1 , Yoze Rizki 1
1 Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Riau email : * renymedikawati@umri.ac.id
Abstract: Pekanbaru still using conventional traffic light control system. Pekanbaru as the capi- tal of Riau Province is predicted  udergo the  increased of urban population by 54.5% in 2025. It is  important  for  Pekanbaru  to  immediately  implement  smart  and  efficient  traffic  management system, so that traffic congestion can be resolved quickly. This research paper provides a design solution  for  smart  traffic  light  management  (Smart  Traffic  Control  System),  based  on  object detection  technology  that  uses  deep  learning  to  detect  the  number  and  type  of  vehicles.  The number  of  vehicle  is  the  basis  for  determining  the  green  light  timer  automatically.  The  Smart Traffic Control System (STCS) is integrated with a web based geographic information system (smart map) that can display the current condition  (picture, the number of vehicle, congestion level) of each STCS location. This integrated system has been tested on a traffic light prototype, using a mini computer and a miniature vehicle. This integrated system is able to detect 9 out of 12 vehicles, and able to send data regularly to the smart map.
Keywords: deep learning; smart mobility; smart traffic control system
Abstrak: Pengaturan lampu lalu lintas di Kota Pekanbaru masih dilakukan secara  konvension- al. Pekanbaru sebagai ibukota Provinsi Riau diprediksikan akan mengalami peningkatan jumlah penduduk  perkotaan sebesar 54,5% pada tahun 2025. Dengan melihat predikisi ini, penting bagi kota  Pekanbaru  untuk  segera  memiliki  tata  kelola  lalu  lintas  yang  cerdas  dan  efisien  agar  ke- macetan  dapat  ditanggulangi  dengan  cepat.  Penelitian  ini  memberikan  rancangan  solusi  untuk tata  kelola    lampu  lalu  lintas  cerdas  ( Smart  Traffic  Control  System ),  berbasis  teknologi object detection yang  menggunakan deep  learning untuk  mendeteksi  jumlah  dan  jenis  kendaraan. Jumlah  kendaraan  menjadi  dasar  penentuan  timer  lampu  hijau  secara  otomatis. Smart  Traffic Control  System (STCS)  terintegrasi  dengan  sistem  informasi  geografis  berbasis  web  (smart map)  yang  secara  kontinu  menerima  informasi  kepadatan  (gambar  terkini,  jumlah  kendaraan, level  kepadatan),  kemudian  menampilkannya  diatas  peta  Kota  Pekanbaru.  Solusi  sistem  terin- tegrasi ini telah diujikan pada sebuah prototipe lampu lalu lintas, menggunakan komputer mini dan    miniatur  kendaraan.  Sistem  terintegrasi  ini  mampu  mendeteksi  9  dari  12  kendaraan,  dan mampu mengirimkan data secara berkala kepada smart map.
Kata kunci: deep learning; smart mobility; smart traffic control system

## PENDAHULUAN
Lebih dari separuh populasi dunia saat ini tinggal di kawasan perkotaan [1]. Tren urbanisasi diproyeksikan akan terus berlangsung. Jumlah penduduk perkotaan di  Provinsi  Riau,  diproyeksikan  mening-
kat  menjadi  54,5%  pada  tahun  2025  [2]. Urbanisasi  menyebabkan  perkembangan kota,  namun  juga  menimbulkan  dampak negatif,  seperti  berkurangnya  lahan, polusi,  bencana  alam,  pencemaran  sosial ekonomi  dan  merusak  tata  kota,    juga berdampak  terhadap  kemacetan  lalu
DOI:  https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.942 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
lintas [3]. Kota Pekanbaru sebagai ibuko- ta Provinsi Riau juga mengalami dampak urbaniasi,  terlihat  dari  kondisi  Kota  Pek- anbaru  yang  mulai  sering  mengalami kemacetan  lalu  lintas  pada  waktu-waktu tertentu  seperti  di  pagi  hari  (waktu berangkat  sekolah  dan  berangkat  kerja), siang hari (waktu istirahat siang) dan sore hari  (waktu  pulang  kerja).  Tata  kelola sistem  pengaturan  kepadatan  lalu  lintas ( traffic control system ) di Pekanbaru saat ini masih menggunakan lampu lalu lintas dengan  pengaturan  waktu  tetap  ( fix  tim- er ),  tanpa  mempertimbangkan  kondisi kepadatan  kendaraan.  Kondisi  ini  sering menjadi  penyebab  kemacetan  di  persim- pangan.
Konsep smart  city (kota  cerdas) dianggap  dapat  menjadi  solusi  dari  per- masalahan  kemacetan  dipersimpanganan diatas. Smart  city dideskripsikan  sebagai penggunaan  teknologi  komputasi  cerdas untuk mengintegrasikan komponen- komponen  penting  dari  infrastruktur  dan layanan  kota,  seperti  administrasi  kota, pendidikan,  kesehatan,  keselamatan  pub- lik, real estate , transportasi, dan keperlu- an  kota  lainnya,  dimana  penggunaan keseluruhannya  harus  dilakukan  secara cerdas,  saling  berhubungan,  dan  efisien [4].
Beberapa  penelitian  terdahulu yang  relevan  adalah  deteksi  kendaraan dengan menggunakan metode blob detec- tion [5], realtime  background  substrac- tion [6], edge detection [7]. Beberapa so- lusi  pengaturan  lampu  lalu  lintas  cerdas menggunakan sensor sebagai alat deteksi kendaraan,  seperti  sensor infrared dan sensor  ultrasonik  [8][9].  Namun  dengan menggunakan  sensor,  data  yang  didapat terbatas  dan  sulit  untuk  dilakukan perawatan  alat [10].  Teknologi  pen- gontrolan lampu lalu lintas menggunakan image processing merupakan solusi yang menghemat  biaya  penggunaan hardware
[10].  Untuk  memperbaiki  sistem  kontrol lalu  lintas,  penggunaan  teknologi object detection dapat  membuat  lebih  fleksibel dan lebih praktis [11].
Menuju  Pekanbaru  Kota  Pintar, Integrated  Smart  Traffic  Control  System (ISTCS) dapat  digunakan  sebagai  solusi tata  kelola  lalu  lintas  kendaraan  berbasis teknologi. ISTCS merupakan  solusi  sis- tem  deteksi  dan  kontrol  otomatis  yang terintegrasi dengan sistem informasi geo- grafis.  Terdapat  dua  bagian  pada ISTCS yang  saling  terintegrasi,  yaitu Smart Traffic Control System (STCS) dan Smart Map . STCS adalah processing  unit yang terkoneksi  dengan IP camera, diprogram menggunakan  bahasa  Python  untuk mengatur timer lampu  lalu  lintas  ber- dasarkan  data  jumlah  kendaraan  yang terdeteksi.  Jumlah  dan  jenis  kendaraan didapat  dari    proses  deteksi  objek menggunakan deep  learning dengan  in- putan  video  dari IP  camera .  Jika  antrian kendaraan  berstatus  padat,  maka STCS akan mengatur lama menyala lampu hijau lebih  panjang. STCS juga  mengirimkan informasi  kepadatan  lalu  lintas  tersebut ke smart  map.  Smart  map adalah  sistem informasi  geografis  yang  menampilkan peta dan lokasi lampu lalu lintas yang ada di Kota Pekanbaru. Secara kontinu smart map menerima  informasi  kepadatan  lalu lintas  dari  masing-masing  STCS  dan menampilkan  informasi  tersebut  pada peta.

## METODE

## Analisis Masalah
Pengaturan durasi timer lampu la- lu  lintas  secara  tetap  tanpa  mempertim- bangkan  kondisi  kepadatan  kendaraan (tidak adaptif) pada titik lampu lalu lintas dapat  memicu  kemacetan.  Permasalah ini, dapat diatasi dengan menerapkan Sis-
DOI:  https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.942 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
tem  Cerdas  Pengatur  Kepadatan  Lalu Lintas  ( Smart  Traffic  Control  System (STCS) ,  yang  dapat  mengatur timer lam- pu  hijau  secara  otomatis,  sesuai  dengan keadaan kepadatan antrian kendaraan.

## Studi Literatur
Dari  hasil  tinjauan    beberapa  ref- erensi, pada penelitian ini akan menggunakan object  detection yang menggunakan metode deep  learning. Langkah-langkah  lengkap  yang  dil- akukan dalam penelitian ini dapat  dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Langkah Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Perancangan Sistem
Pada Integrated  Smart  Traffic Control  System  (ISTCS) terdapat  dua bagian sistem yaitu Smart Traffic Control System  (STCS) dan smart  map .  STCS
berfungsi
mendeteksi kepadatan
kendaraan  yang  sedang  mengantri  di lampu  lalu  lintas.  Pada  setiap STCS terdapat  sebuah IP  camera ,  modul kontrol  ( object  detection dan  logika pengaturan lampu) dan rangkaian prototipe lampu lalu lintas.  Kamera akan melakukan  streaming  video  keadaan  lalu lintas kepada modul kontrol. Oleh modul kontrol, video akan diproses menggunakan  metode object  detection ,
hasil pemrosesan berupa jumlah dan jenis kendaraan. Jumlah kendaraan akan diterjemahkan  menjadi  informasi  level kepadatan  (lengang,  sedang,  padat). Informasi  jumlah  dan  jenis  kendaran, serta  level  kepadatan  kemudian  akan dikirimkan ke smart map secara kontinu. Modul  kontrol  menggunakan  Raspberry Pi  4b+,  program  kontrol  dan object detection disusun dengan bahasa pemrogram  Python.  Library  OpenCV digunakan  untuk  pemrosesan  image. Framework deep  learning menggunakan
Tensorflow  Lite . Rancangan umum sistem prototipe ISTCS dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Rancangan Sistem ISTCS

## Pembangunan Prototipe STCS
STCS adalah bagian yang
melakukan  kontrol  lampu  lalu  lintas. Perangkat  keras  yang  ada  pada STCS adalah sebuah Raspberry Pi yang terhub- ung  dengan  modul  relay  3 channel dan lampu  bohlam  berwarna.  Pada  ujicoba digunakan Raspberry PI 4B+, 64-bit SoC dengan  RAM  4GB  dan  memori  16  GB. IP  camera  yang  digunakan  adalah  Hik- vision DS-2CD2021G1-I, terhubung dengan  Raspberry  PI  melalui  ethernet. STCS dan Smart  Map terhubung  melalui jaringan wi-fi .  Untuk  implementasi  riil, STCS dipasang  pada  setiap  titik  lampu lalu  lintas.  Namun  pada  simulasi  ujicoba yang dilakukan pada pembahasan penelitian  ini,  STCS  mengontrol  nyala lampu  bohlam  berwarna  merah,  kuning, hijau  yang  merupakan  prototipe  lampu lalu  lintas.  Skema  lengkap  rangkaian
DOI:  https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.942 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
STCS dapat dilihat pada Gambar 3. Untuk mengirim sinyal pengaturan  lampu  bohlam  digunakan  3 pin GPIO yang terhubung ke modul relay dengan  3 channel .  Masing-masing  pin GPIO mengirimkan sinyal untuk pengaturan  lampu  merah  (terhubung  ke channel 1)  ,  kuning  (terhubung  ke chan- nel 2)  dan  hijau  (terhubung  ke channel 3).  Modul  relay  menjadi  perantara  GPIO untuk  mengontrol  lampu  dengan  mem- buka atau menutup arus listrik, jika GPIO mengirim  sinyal  HIGH  maka  relay  akan membuka  sehingga  lampu  menyala,  se- baliknya  ketika  GPIO  mengirim  sinyal LOW  maka  relay  akan  menutup  arus  se- hingga  lampu  padam.  Pin  GPIO  dan  pin relay  dihubungkan  dengan  kabel jumper female-female. Pin GPIO yang digunakan pada  skema  rangkaian  dapat  dilihat  pada Tabel 1.
Gambar 3. Skema Rangkaian STCS
Tabel 1. Penggunaan Pin Raspberry Pi Pin Koneksi Fungsi 1 (3V) Relay pin VCC Power mod- ul relay 14 (GROUND) Relay GND Ground modul relay 16 (GPIO23) Relay CH1 Data relay lampu merah 18 (GPIO24) Relay CH2 Data relay lampu kuning 40 (GPIO21) Relay CH3 Data relay lampu hijau Program pengontrol  yang dijalan- kan pada Raspberry Pi dibangun menggunakan  bahasa  Python.  Setiap detik  program  ini  mengambil  frame  dari streaming  video  IP  camera.  Protokol yang digunakan untuk transfer video ada- lah Real  Time  Streaming  Protokol ( RTSP ).  Terdapat  beberapa  protokol streaming, protokol  standar  yang  sering digunakan  adalah  HTTP  dan  RTSP. Rombe  [12]  melakukan  perbandingan QoS  untuk  dua  protokol  ini  dan menyarankan penggunaan protokol RTSP.  HTTP  tidak  direkomendasikan sebagai protokol streaming melalui inter- net  karena  berdasarkan  analisis  pada semua  parameter  yang  diujikan  memiliki Delay,  Packet  Loss  yang  sangat  tinggi dan Throughput-nya yang kecil [12].
Video  akan  diproses  menggu-
nakan  metode object  detection ,  sehingga menghasilkan  data  jumlah  dan  jenis kendaraan,  lalu  diterjemahkan  menjadi informasi  level  kepadatan  (lengang, sedang,  padat).  Proses deep  learning pendeteksian objek harus memper- timbangkan keterbatasan lingkungan implementasi STCS yaitu komputer mini Raspberry  Pi.  Maka  perlu    ditentukan penggunaan interpreter dan model
terlatih yang dapat bekerja pada lingkungan  terbatas. Pada  penelitian  ini digunakan  interpreter  Tensorflow  Lite dengan  model  terlatih MobileNet-Single Shot  Multibox  Detector yang  sudah dioptimasi  dengan    metode  kuantisasi (Quantized MobileNet-SSD). Terjadi penurunan  ukuran  model  yang  sudah dikuantisasi, sehingga membutuhkan lebih  sedikit  tempat  penyimpanan  dan penggunaan RAM, hal ini dapat berpengaruh pada performa dan stabilitas proses deteksi [13].
Setiap  detik  program  pengontrol melakukan  deteksi  objek  dan  mendapat- kan  status  level  kepadatan,  lalu  me-
Ground VCC Sinyal Channel 1 Sinyal Channel 2 Sinyal Channel 3
DOI:  https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.942 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
manggil  fungsi LightController dengan mengirimkan  parameter  jumlah  ken- daraan yang terdeteksi. Fungsi LightCon- troller  bertugas  mengatur  nyala  lampu merah, kuning dan hijau secara berganti- an.  Timer  lampu  hijau  akan  disesuaikan dengan  level  kepadatan.  Jika  level kepadatan=  “padat”  maka  lampu  hijau akan menyala selama 20 detik. Jika level kepadatan=”sedang”  maka  lampu  hijau akan menyala selama 10 detik. Jika level kepadatan=”lengang”  maka  timer  akan mengikuti default yaitu 5 detik. Penyesuaian timer lampu hijau hanya dil- akukan 3 detik sebelum lampu merah pa- dam  (tidak  setiap  detik),  namun  deteksi kepadatan dan pengiriman data ke Smart Map dilakukan setiap detik.

## Pembangunan Smart Map
Smart  Map adalah  Sistem  Infor- masi  Geografis  (SIG)  berbasis  web  yang menampilkan  peta  lokasi  lampu  lalu lintas  yang  ada  di  Kota  Pekanbaru  dan informasi kepadatan pada titik lampu lalu lintas.
Smart Map dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP, Apache  webserver  sebagai  penyedia layanan  web  dan  menggunakan  DBMS MySQL  untuk  menyimpan  data  lokasi dan status STCS . Smart Map
menggunakan Google Maps API sehing- ga dapat mengambil peta yang disediakan oleh Google Maps untuk ditampilkan se- bagai peta dasar pada Smart Map dengan parameter koordinat Kota Pekanbaru.
Simbol lampu lalu lintas digunakan  untuk  menampilkan  lokasi STCS pada  peta . Untuk  memberikan peringatan  ( warning )  kondisi  kepadatan, digunakan simbol dengan tiga warna ber- beda,  yaitu  warna  simbol  merah,  kuning dan  hijau  yang  menandakan  kondisi  pa- dat,  sedang  dan  lengang.  Terdapat  infor- masi  berupa  teks  pada  posisi  sebelah kanan  peta  yang  menampilkan  seluruh
daftar STCS beserta status kepadatannya. STCS  dengan  status  padat  akan  tampil pada  urutan  teratas.  Tampilan  peta  dan simbol  pada Smart  Map  diperbaharui se- tiap detik agar dapat menampilkan kondi- si  terkini.  Pada Smart  Map terdapat lis- tener yang  menangkap  data yang dikirimkan  oleh  program  kontrol STCS melalui protokol HTTP method POST.

## Pengujian Sistem Terintegrasi
Implementasi dan uji coba penelitiannya  ini  dilakukan  pada  sebuah prototipe  sistem.  Prototipe  STCS  dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Protitipe STCS
Terdapat  beberapa  ujicoba  yang dilakukan  pada  STCS  yaitu  pengukuran frame  rate  per  second ( fps ) , akurasi  de- teksi  jumlah  kendaraan  pada  kondisi  ter- ang dan kondisi redup.
Tabel  2  menampilkan  hasil  pen- gukuran  nilai fps (S=Detik,  FR=Frame Rate).  Pengukuran  frame  rate  dilakukan dengan memanfaatkan fungsi cv2.getTickCount dan cv2.getTickFrequency. Fungsi cv2.getTickCount  mengembalikan  nilai jumlah clock-cycle pada  suatu  waktu. cv2.getTickFrequency mengembalikan nilai  jumlah clock-cycle per  detik. Fps didapat  dengan  menggunakan  persamaan (1)
DOI:  https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.942 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Rata-rata jumlah fps yang mampu diolah  oleh  program  pengontrol  STCS adalah  4,56.  Nilai  ini  sudah  mendekati fps minimum  yang  direkomendasikan oleh American  Public  Transportation Association [14] yaitu  5  fps  untuk  kate- gori  area low-traffic .  Antrian  kendaraan pada  lampu  merah  dapat  dikatan  sebagai l ow-traffic area  karena  kendaraan  dalam kondisi  berhenti/hampir  berhenti  pada saat lampu merah menyala.
Pengujian STCS dilakukan menggunakan  miniatur  kendaraan  dalam kondisi  terang  (seolah  pagi/siang  hari) dan  redup  (seolah  kondisi  malam  hari). Gambar  5  menunjukkan  skema  ujicoba deteksi kendaraan.
Gambar 5. Skema Uji Coba Deteksi Kendaraan
Dilakukan  2  uji  coba  dengan dengan  sudut  dan    tinggi  kamera  yang berbeda,  dan  2  uji  coba  dengan  2  jenis nilai  jarak  antar  mobil.  Tabel  3  merupa- kan  hasil  uji  coba  deteksi  kendaraan dengan  pengaturan  ketinggian  kamera  = 10  cm,  jarak  kamera  dari  kendaraan terdepan=  36  cm,  sudut  kamera  =  65  °, jarak  antar  kendaraan  (ke  samping)  =  4 cm, jarak antar kendaraan (de- pan/belakang)=  7  cm,  jumlah  miniatur kendaraan  =12  unit,  jumlah  terdeteksi=9 unit.  Hasil deteksi dalam keadaan terang dan  redup  dapat  dilihat  pada  Gambar  6 dan  7.  Dari  hasil  deteksi  ini  akurasinya adalah  sebesar  75%.  Miniatur  kendaraan tedeteksi  sebagai  mobil,  miniatur  yang berukuran  lebih  besar  kadang    terdeteksi sebagai truk atau bus.
Ketika  dilakukan  uji  coba  deteksi kendaraan,  beberapa  kali  terjadi  deteksi ganda,  sehingga  muncul multipe  bound- ing box pada satu gambar kendaraan sep- erti yang terlihat pada Gambar 8.
Tabel 2. Pengukuran FPS
Gambar 6. Pengujian Kondisi Terang
Gambar 7. Pengujian Kondisi Redup
Gambar 8. Multiple Bounding Box
Uji  coba  dengan  tinggi  peletakan kamera  30  cm  dan  sudut  kamera  ±  50° menunjukkan  tidak  ada  kendaraan  atau hanya  maksimal  1  kendaraan  yang
S FR S FR S FR 1 4,1 6 11 4,11 21 5,2
3 2 4,7 7 12 5,06 22 3,7 6 3 4,8 6 13 5,16 23 5,0 3 4 3,9 6 14 3,92 24 5,2 2 5 4,1 5 15 4,70 25 4,1 4
6 5,0 2 16 3,62 26 3,9 6 7 4,0 6 17 5,05 27 5,1 3
8 4,1 1 18 4,16 28 5,1 2
9 5,1 5 19 5,22 29 4,4 9 10  4,0 4 20 5,21 30 4,4 8
DOI:  https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.942 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
terdeteksi. Hasil deteksi uji coba ini dapat dilihat  pada  Gambar  9.  Ketika  uji  coba dilakukan  dengan  jarak  antar  kendaraan diperkecil  menjadi  1  cm,  STCS  belum mampu  mendeteksi  dengan  baik,  terlihat dari  beberapa  nilai confidence nya  yang kecil yaitu 30% hingga 16% dan terdapat banyak  deteksi  ganda  seperti  yang  ter- lihat pada Gambar 10.
Tabel 3. Hasi Deteksi Sudut Kamera 65°
Smart  Map menampilkan  peta  30 lokasi lampu lalu lintas yang ada di Kota Pekanbaru.  Smart  map  telah  dapat  me- nangkap data yang dikirimkan oleh STCS melalui  HTTP  POST,  juga  telah  dapat menampilkan  kondisi  terkini  keadaan lalu  lintas  pada  STCS  dan  jumlah  ken- daraan  yang  terdeteksi.  Fitur  pengolahan data  (input,  update,  delete,  cari)  juga disediakan  pada Smart  Map .    Tampilan halaman  utama Smart  Map dapat  dilihat pada Gambar 11.
Gambar 9. Pengujian Sudut Kamera 50°
Gambar 10.  Jarak Kendaraan 1 Cm
Gambar 11. Halaman Utama Smart Map

## SIMPULAN
Implementasi object  detection menggunakan deep  learning pada Rasp- berry  Pi  4B+  harus  mempertimbangkan pemilihan algoritma  yang ringan dan op- timal.  Algoritma  Quantized  MobileNet- SSD  memberikan  performa  cukup  baik yaitu  4,56  fps  hampir  mendekati  rek- omendasi minimal APTA yaitu 5 fps un- tuk  area low-traffic. Untuk  mengatasi keterbatasan  unit  pemroses  Raspberry  Pi dapat  menggunakan hardware  accelera- tor dengan  unit  pemroses  Visual  Pro- cessing Unit/Graphic Processing
Unit/Tensor  Processing  Unit,  sehingga fps dapat  ditingkatkan.  Akurasi  deteksi dipengaruhi  oleh  sudut  peletakkan  ka- mera  terhadap  objek,  jarak  antar  objek. Menurut  hasil  pengujian,  sudut  ( tilt )  op- timal untuk mendeteksi objek adalah 65°. Pada beberapa hasil deteksi terdapat mul- tiple bounding box , yang dapat mempengaruhi  akurasi,  untuk  memper- baikinya  dapat  digunakan  metode non maximum  superession .  Sistem  ini  tidak dapat mendeteksi dengan baik objek yang jaraknya  terlalu  dekat  terbukti  dengan nilai confidence yang rendah dan bound- ing  box yang  tidak  akurat  (dalam  satu
Detik Deteksi Kondisi Terang Deteksi Kondisi Redup 1 10 10 2 10 10 3 7 9 4 8 10 5 9 9 6 9 10 7 9 9 8 10 9 9 9 9 10 9 8 Rata-rata 9.0 9.3
DOI:  https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.942 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
bounding box terdapat lebih dari satu ob- jek).  STCS  terbukti  dapat  diintegrasikan dengan sistem informasi geografis ( smart map )  berbasis  web.  Informasi  kepadatan lalu  lintas  ditampilkan  oleh smart  map dapat digunakan oleh pihak terkait untuk memantau dan mengambil keputusan atas kondisi kepadatan tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S. Dirks, M. Keeling, and J. Dencik, “How  Smart  is  Your  City?  Helping Cities Measure Progress,” IBM Glob. Bus. Serv. , 2009.
[2]  BAPPENAS,  “Proyeksi  Penduduk Indonesia  20020-2025  (Publikasi bersama oleh BPS, BAPPENAS, dan UNFPA Indonesia),” p. 398, 2008.
[3]  F.  R.  Harahap,  “Dampak  Urbanisasi
Bagi Perkembangan Kota Di Indonesia,” Society , vol. 1, no. 1, pp. 35–45, 2013.
[4]  D.  Washburn  and  U.  Sindhu, “Helping  CIOs  Understand  ‘Smart City’ Initiatives,” 2010.
[5]  Q.  Hidayati,  “Kendali  Lampu  Lalu
Lintas  dengan  Deteksi  Kendaraan Menggunakan Metode Blob Detection,” J.  Nas.  Tek.  Elektro  dan Teknol. Inf. , vol. 6, no. 2, 2017.
[6]  S.  Saravanan,  “Implementation  of efficient automatic traffic surveillance  using  digital  image processing,” 2014  IEEE  Int.  Conf.
Comput.  Intell.  Comput.  Res.  IEEE ICCIC 2014 , pp. 3–6, 2014.
[7]  P. Maheshwari, D. Suneja, P. Singh, and  Y.  Mutneja,  “Smart  traffic optimization
using image processing,” Proc.  2015  IEEE  3rd Int.  Conf.  MOOCs,  Innov.  Technol.
Educ. MITE 2015 , pp. 1–4, 2015.
[8] B.  Ghazal,  K.  Elkhatib,  K.
Chahine,  and  M.  Kherfan,  “Smart traffic  light  control  system,” 2016
3rd  Int.  Conf.  Electr.  Electron.
Comput.  Eng.  their  Appl.  EECEA
2016 ,  no.  April,  pp.  140–145,
2016. [9] M.  B.  Natafgi,  M.  Osman,  A.  S. Haidar,  and  L.  Hamandi,  “Smart Traffic Light System Using Machine  Learning,” 2018  IEEE Int. Multidiscip. Conf. Eng.
Technol.  IMCET  2018 ,  pp.  1–6, 2018.
[10]  Y.  Nie,  “Intelligent  traffic  lights based  on  MATLAB,” AIP  Conf. Proc. ,  vol.  1955,  no.  April  2018,
2018.
[11]  S.  C.  Ng  and  C.  P.  Kwok,  “An intelligent  traffic  light  system using object detection and evolutionary algorithm for alleviating  traffic  congestion  in hong kong,” Int. J. Comput. Intell. Syst. ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  802–809, 2020.
[12]  A. N. Rombe, L. F. Aksara, and L. Surimi,  “Analisis  Perbandingan Real  Time  Streaming  Protocol (Rtsp)  Dan  Hypertext  Transfer Protocol (Http) Pada Layanan Live Video Streaming,” semanTIK , vol.
5, no. 1, pp. 149–156, 2019.
[13]  “Model
optimization,”
TensorFlow  Lite  guide .  [Online]. Available:https://www.tensorflow. org/lite/performance/model_optim ization. [Accessed: 27-Oct-2020].
[14]  APTA,  “Selection  of  Cameras,
Digital Recording Systems, Digital High-Speed Networks and
Trainlines  for  Use  in  Transit- Related  CCTV  Systems,” CCTV Stand.  Work. Gr. , no. June, pp. 1–
48, 2011.