Hilal Gibran 1 , Bedy Purnama 2 , Gamma Kosala 3 Karya ini berlisensi di bawah Creative Commons Attribution 4.0 (CC BY 4.0) 31

## Pengoptimasian Pengukuran Kepadatan Jalan Raya Dengan Cctv Menggunakan Metode Yolov8
Hilal Gibran 1 , Bedy Purnama 2 , Gamma Kosala 3
1,2,3 Fakultas Informatika, Universitas Telkom Bandung, Indonesia
E-mail: hilalgibran847@gmail.com 1 , bedypurnama@telkomuniversity.ac.id 2 , gammakosala@telkomuniversity.ac.id 3
Gibran, H., Purnama, B., & Kosala, G. Pengoptimasian Pengukuran Kepadatan Jalan Raya Dengan Cctv Menggunakan Metode Yolov8 : Optimizing Highway Density Measurement with CCTV Using the Yolov8 Method . Technomedia Journal , 9 (1).
https://doi.org/10.33050/tmj.v9i1.2216

## ABSTRACT
The development and growth of society according to research on the website dataindonesia.id as  of  December  31,  2022,  the  number  was  126.99  million  units  by  the  end  of  last  year. Increasing transportation density has become a serious problem in Indonesia. The relationship between  speed  and  traffic  flow  (volume)  can  be  used  as  a  guide  in  determining  the mathematical  value  of  road  capacity  under  ideal  conditions.  The  proposed  system  requires CCTV  to  run  properly.  In  each  input  frame,  the  system  will  perform  data  preprocessing  to determine the vehicle object that will be segmented in the image. When the frame enters and preprocessing is done, the data will be rezoned to adjust to the system's compatibility. Then the data will go through the image processing stage. Image processing uses RGB color and is converted to grayscale in order to distinguish blobs in the frame. When the blob is detected, the number of objects will be counted and calculated to output the number of vehicles. The results  of  the  number  of  vehicles  will  be  used  for  datasets  in  vehicle  density  optimization. Motion detection that can be applied to measure highway density with CCTV using YOLO.
Keywords: Vehicle density, YOLO Method, Image Processing

## ABSTRAK
Perkembangan dan pertumbuhan masyarakat menurut riset pada website dataindonesia.id per 31  desember  2022  jumlah  tersebut  sebanyak  126,99  juta  unit  hingga  akhir  tahun  lalu. Meningkatnya  kepadatan  transportasi  telah  menjadi  masalah  yang  serius  di  indonesia. Hubungan antara kecepatan dan arus lalu lintas (volume) dapat dijadikan pedoman dalam menentukan  nilai  matematis  kapasitas  jalan  pada  kondisi  ideal.  Sistem  yang  diusulkan memerlukan  CCTV  untuk  dapat  berjalan  dengan  baik.  Disetiap  frame  input,  sistem  akan melakukan prapemrosesan data untuk menentukan objek kendaraan yang akan disegmentasi
citra.  Saat  frame  masuk  dan  dilakukan  preprocessing,  data  akan  direzise  untuk  untuk menyesuaikan  dengan  kompabilitas  sistem.  Lalu  data  tersebut  akan  melalui  tahap  image processing. Image processing menggunakan warna RGB dan diubah menjadi grayscale agar dapat membedakan blob yang ada pada frame. Saat blob terdekteksi maka jumlah objek akan dihitung dan dikalkulasikan menjadi output jumlah kendaraan. Hasil dari jumlah kendaraan tersebut  yang  akan  digunakan  untuk  dataset  dalam  optimasi  kepadatan  kendaraan.  Motion detection  yang  dapat  diterapkan  untuk  mengukur  kepadatan  jalan  raya  dengan  CCTV menggunakan YOLO.
Kata Kunci : Kepadatan kendaraan, Metode YOLO, Image Processing

## PENDAHULUAN
Perkembangan dan pertumbuhan masyarakat beserta lingkungan yang terjadi tentunya akan  memerlukan  berbagai  kegiatan  yang  ditimbulkannya  [1].  Jumlah  kepadatan  penduduk Indonesia tercatat mengalami peningkatan menjadi 275,77 juta jiwa hingga pertengahan 2022 semakin banyak penduduk maka semakin meningkat kondisi kepadatan jalan raya [2]. Jumlah kendaraan bermotor di indonesia mencapai 152,52 juta unit pada tahun 2022, menurut riset pada website dataindonesia.id per 31 desember 2022 jumlah tersebut sebanyak 126,99 juta unit atau 83,27% di antaranya berupa sepeda motor, sebanyak 19,31 juta unit mobil penumpang dan  5,76  juta  unit  kendaraan  berjenis  mobil  beban  indonesia  hingga  akhir  tahun  lalu  [3]. Meningkatnya kepadatan transportasi telah menjadi masalah yang serius di Indonesia [4].
Peningkatan  lalu  lintas  mengubah  perilaku  lalu  lintas  [5].  Dalam  Peraturan  Menteri Perhubungan Nomor PM 96 Tahun 2015 secara teori, ada hubungan mendasar antara volume dan  kecepatan  dan  kerapatan  [6].  Hubungan  antara  kecepatan  dan  arus  lalu  lintas  (volume) dapat dijadikan pedoman dalam menentukan nilai matematis kapasitas jalan pada kondisi ideal [7]. Hubungan mendasar antara kecepatan dan volume lalu lintas dapat dinyatakan, jika arus lalu lintas pada ruas jalan meningkat, maka kecepatan pada ruas jalan tersebut akan berkurang [8]. Jalan raya merupakan jalan utama yang menghubungkan satu kawasan dengan kawasan yang  lain  [9].  Jalan  sebagai  sarana  penghubung  utama  baik  antar  desa,  kota  maupun antarnegara mempunyai peran dalam mewujudkan pembangunan daerah itu sendiri [10].
Kemacetan dalam berlalu lintas merupakan hal yang tidak asing lagi jika dilihat di kota- kota  besar  khususnya  kota  bandung  yang  sedang  berkembang  [11].  Kemacetan  merupakan akibat dari kondisi kepadatan jalan raya yang dapat dilihat pada ruas jalan, dimana kondisi pada jalan tersebut padat dan tidak teratur terutama pada saat jam sibuk dan tidak jarang pula pada jalur  ini  terjadi  kemacetan  yang  dapat  mempengaruhi  keselamatan  dan  keterlambatan pengguna jalan [12].
Menurut  Wilson  dan  teman-temannya  dalam  perkembangan  teknologi  informasi  dan komunikasi saat ini, ada suatu basis system yang dapat digunakan sebagai basis kontrol dari suatu  objek  yaitu  menggunakan  Motion  detection  yang  dapat  diterapkan  untuk  mengukur kepadatan  jalan  raya  dengan  CCTV  menggunakan  YOLO  [13].  Metode  YOLO  akan mendeteksi object yang ada [14]. Penelitian ini bertujuan merancang Pengukuran Kepadatan Jalan Raya Dengan CCTV Menggunakan Metode Yolo [15].

## METODOLOGI PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  peneliti  yaitu  metode  YOLO  v8  dalam  proses pembuatan sistem karena memiliki kemampuan untuk melihat seluruh gambar sekali kemudian melewati  jaringan  saraf  sekali  langsung  mendeteksi  object  yang  ada  [16].  Sehingga  dapat meningkatkan  efisiensi  dalam  optimasi  jumlah  kepadatan  kendaraan  tertentu  pada  gambar dengan mengidentifikasi pola warna RGB yang telah disegmentasi oleh citra [17]. YOLO v8 merupakan hasil dari generasi baru dari YOLO v7 [18]. YOLO v8 digunakan karena memiliki kelebihan  dalam  mendeteksi  object  lebih  baik,  tracking  sistem  yang  akurat,  security  sistem yang kuat dan masih banyak yang lain [19]. Dengan komponen module dalam YOLO v8 [20]. Menggunakan library YOLO v8 pada pemrosesan data object detection kendaraan akan dapat di indentifikasi dengan akurat dan cepat [21].

## Arsitektur Sistem
YOLO  menyatukan  komponen  yang  terpisah  dari  pendeteksian  objek  menjadi  satu jaringan syaraf [22]. YOLO memanfaatkan fitur dari keseluruhan gambar untuk memprediksi setiap  kotak  pembatas  [23].  YOLO  memprediksi  semua  kotak  pembatas  pada  semua  kelas objek  untuk  sebuah  gambar  secara  bersamaan  [24].  Ini  berarti  YOLO  mempertimbangkan seluruh bagian citra secara global dan semua objek pada citra [25]. Arsitektur sistem yang akan dibuat pada penelitian Deteksi Object  Kendaraan menggunakan YOLO v8 digambarkan pada gambar 1 Arsitektur Sistem berikut :

## Gambar 1. Arsitektur Sistem
Di setiap Perilisan produk YOLO terbaru sering kita cari bagai mana tolak ukur dengan versi  sebelumnya  adapun  data  tolak  ukur  antar  fersi  YOLO  dapat  di  lihat  pada  gambar  2 performa YOLO dengan versi sebelumnya di bawah ini

## Gambar 2. Performa YOLO Dengan versi sebelumnya

## HASIL DAN PEMBAHASAN Perancangan Sistem
Perancangan sistem pada deteksi jumlah kendaraan pada traffic light merupakan tahapan utama dalam penelitian ini [26]. Diawali dari rancangan sistem yang diolah melalui perangkat lunak pengolah data Visual Code Studio dengan menambahkan baris kode dan beberapa library pada metode Yolo yang digunakan [27]. Pembuatan kode pada visual studio code berupa sistem yang digunakan untuk meresize ukuran video, bounding object dan juga klasifikasi kendaran [28].  Untuk  menjalan  code  yang  dibuat,  diperlukan  beberapa  library  agar  dalam  proses pembuatan sistem dapat lebih mudah [29]. Library yang digunakan pada perancangan sistem ini diantaranya :
a. Ultralytics digunakan untuk realtime multi-tasking object.
b. OpenCV yang digunakan untuk melakukan image processing.
c. cv2 berfungsi untuk melakukan computer vision task.
d. Numpy untuk pengolahan data numerical.
e. Pandas untuk mengatur data mentah.
f. Matplotlib digunakan untuk visualisasi data.
g. Glob digunakan untuk membuat daftar urutan file.
h. Shutil digunakan untuk operasi file dan direktori tingkat tinggi.

## Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  mengunduh  file  berformat  JPG,  MP4,  MJPG dengan resolusi 640 x 480 p atau lebih tinggi yang didapat dengan mengunduh melalui website Kaggle  dan  hasil  rekaman  video  dari  kumpulan  domba  yang  berada  di  salah  satu  kandang peternakan Sultan Farm Jember [30]. Sebanyak 3 video berisikan objek sekumpulan domba dengan durasi antara 7 detik hingga 2 menit. Pengumpulan data juga didapat melalui rekaman video CCTV yang diletakkan di beberapa sisi kandang alih - alih sebagai kamera CCTV yang terpasang dalam kandang dengan durasi minimal 30 detik sebanyak 3 video.
Pengambilan data juga dilakukan di traffic light dengan tujuan untuk menambah data yang akan di label. Terdapat 2 video yang menunjukkan kondisi traffic light di siang hari dan
malam hari. Dari data yang didapat, video akan di resize dengan ukuran 640x480. Video yang di resize akan diolah dengan mem bounding box satu per satu pada setiap object seperti motor, mobil dan truck. Dari data yang didapat, nantinya data latih sebanyak 90%, data testing sebesar 10%.
Gambar 3. Data Video Siang Hari
Gambar 4. Data Video Malam Hari

## Pembangunan Model Yolo
Dalam pembangunan konfigurasi YOLO, diperlukan data uji dan data coba dengan porsi yang sudah dibagi. Untuk membuat data YOLO yang akurat, dibutuhkan data image awal, lalu dilabeling dan kemudia dilakukan testing. Pengembangan data model yang ditentukan dapat dilihat pada tabel dibawah :
Tabel 1. Pembagian Data Training Data Validation Data  Testing Data 90 3 7
Pada tabel tersebut dalam diketahui bahwa data yang dilatih sebanyak 90 %, validasi data sebanyak  3  %,  dan  data  testing  sebanyak  9  %.  Dengan  ini  saat  data  yang  diinputkan  pada sistem, maka otomatis akan di potong dengan mengimport package sklearn.model_selection dan train_test_split. Data akan terbagi menjadi 3 bagian dengan rasio yang sudah ditentukan. Dari data ini dapat dilakukan pelatihan dan testing untuk menentukan konfigurasi perhitungan yang  tepat.  Selain  itu  data  pada  video  yang  dimport  harus  diolah  terlebih  dahulu  dengan menyesuaika ratio ukuran video agar di setiap video yang di render memiliki resolusi yang sama.
Tabel 2. Parameter Video Parameter Nilai Width 640 Height 480 Xmin 140 Xmax 550 Ymin 150 Ymax 480
Video yang terinput akan di resize agar ukuran pada setiap video sama dan video yang diambil tampak pada bagian sisi video yang akan diuji. Nilai dari width dan height menjadi ukuran yang paten dalam setiap pengujian system. Lalu untuk xmin : xmax memiliki nilai 140 : 550 dan ymin : ymax memiliki 150 : 480. Nilai ini ditentukan untuk mengambil potongan video yang presisi dan letak video pada sudut bagian bawah.

## Hasil Pengujian
Data pada pemodelan yolo akan dilakukan pengujian untuk mendeteksi object pada data video yang di import. Untuk mengetahui tingkat akurasi pengklasifikasi data object dengan tepat, diperlukan perhitungan dengan menggunakan package matplotlib, numpy, sklearn dan torch . Dengan package ini, data pada hasil latih akan ditampilkan pada diagram dan gambar sehingga dapat lebih mudah dalam menganalisa data.
Pengujian data dilakukan 2 kali dengan konfigurasi yang sama namun berbeda data input nya. Dimana video yang akan dilatih yaki video kondisi traffic lights pada malam hari dan siang hari. Dari data yang dihasilkan, perhitungan perhitungan dari 2 jenis video input memiliki nilai data yang berbeda.
Gambar 5. Precision & Recall Data Siang Hari
Gambar 6. F1 & Precision-Recall Data Siang Hari
Pada  gambar  diatas  menampilkan  grafik precision,  recall,  F1 dan precision-recall. Dalam membaca data grafik dilakukan dengan melihat pada sumbu sudut (0,0) pada bagian kiri, lalu dilihat garis lengkung kearah kanan. Pada precision , garis lengkuh meningkung tajam pada titik 0,8. Hal ini menandakan bahwa sistem baru mempelajari data untuk mengklasifikasi objek mobil dan motor pada titik 0,8. Lalu pada recall, data lengkung tidak dimulai dari sudut (0,0) tapi mulai dari atas pada sudut (0.2, 1). Hal ini menandakan bahwa data klasifikasi object sudah  berhasil  dan  akan  mengambil  data  ulang  untuk  mengklasifikasian  objek  yang  lebih sempurna. Garis lengkungnya menunjukan grafik dari atas melengkung ke bawah.
Pada  gambar  F1  menampikan  grafik  melengkung  yang  menyerupai  huruf  n.  F1  score digunakan untuk menghitung hasil median dari nilai precision dan recall . Hasil grafik f1 score dinilai  baik  karena  garis  lengkung  keatas  hingga  ke  bawah  menunjukan  bahwa  nilai  dari klasifikasi object memiliki presentase yang tinggi. Dan untuk precision-recall menampilkan grafik presentase yang tinggi dari perhitungan nilai precision dan recall . Dengan 4 tampilan grafik  diatas,  dapat  disimpulkan  bahwa  pada  kondisi  siang  hari  sistem  dapat  membedakan objek dengan sangat baik dan menghasilkan hasil yang bagus.
Gambar 7. Precision & Recall Data Malam Hari
Gambar 8. F1 & Precision-Recall Data Malam Hari
Pada  gambar  diatas  menampilkan  grafik precision,  recall,  F1 dan precision-recall. Dalam membaca data grafik dilakukan dengan melihat pada sumbu sudut (0,0) pada bagian kiri, lalu dilihat garis lengkung kearah kanan. Sama dengan data pada siang hari, lengkung garis  menentukan  seberapa  presisi  sistem  dalam  mengenali  object.  Namun  perbedaan  nya terdapat  pada  grafik  yang  fluktuatif.  Hal  ini  menandakan  bahwa  sistem  perlu  proses  lebih dalam  mengenali  object  kendaraan.  Pada  titik  y  0,8  sistem  mulai  mengenal  object,  namun mengalami penurunan pada titik x 0,8. Recall menampilkan grafik menurun dari titik y 1,0 ke sudut titik x 1,0. Data ini menampilkan bahwa sistem dapat mengirim data balik dengan baik.
Untuk F1 score menampilkan gambaran nilai median dari data precision dan recall yang membentuk huruf n. Namun berbeda dengan data pada siang hari, tampilan gradik mediannya tidak menyentuh suduh y 1,0 namun hanya menyentuh hingga y 0,8. Dan untuk precision-recall menampilkan grafik presentase dari data precision dan recall. Dari data grafik diatas, dapat
disimpulkan  bahwa  sistem  dapat  dengan  baik  mengklasifikasi  objek  kendaraan  pada  video malam hari. Namun perbedaannya ada pada keakuratan sistem dalam mendeteksi objek. Hal ini dikarenakan data pada malam hari lebih susah dalam menentukan center dari object yang dideteksi. Data ini dapat disimpulkan dari hasil metrics yang dapat dilihat dibawah berikut.
Hasil metrics pada siang hari dan malam hari dinilai memiliki hasil yang bagus dimana nilai dari metrics cukup tinggi dan penyebaran clusteringnya yang merata.

## Gambar 9. Confusion Metrics Data Siang Hari
Pada gambar diatas menampilkan data metrics pada siang hari. Metrics yang ditampilkan merupakan metrics 4x4. Dan data yang berupa data latih, val dan test akan di convert pada visualisasi metrics. Hal ini digunakan untuk melihat keakuratan yolo dalam mendeteksi object. Dapat  dilihat  pada  gambar  diatas  bagian  kiri,  warna  tergelap  yakni  deep  blue  terletak  pada bagian kiri atas metrics, yang artinya object kendaraan sering terdeteksi pada bagian pojok kiri object yang telah ter- bounding box . Lalu pada gambar bagian kanan, menampilkan keakuratan yolo  dalam  menentukan  object  yang  diklasifikasi.  Semakin  tinggi  chart  nya  maka  semakin akurat sistem dalam mengklasifikasi object menggunakan bounding box . Penyebaran data juga sangat baik dengan menyentuh sudut 1,0 pada sumbu y.

## Gambar 10. Confusion Metrics Data Malam Hari
Hasil metrics pada data malam hari menampilkan hasil yang serupa dengan hasil data pada siang hari. Mulai dari tampilan metrics 4x4 dan tampilan grafik penyebaran clustering memiliki hasil yang sama. Perbedaan satu-satunya warna metrics pada bagian bawah kiri serta penyebaran data yang lebih padat dibanding data pada siang hari.
Gambar 11. Grafik Hasil Model Train, Val dan Metrics Data Siang Hari
Pada tampilan diatas menampilkan grafik dari train, val dan metrics. Pada grafik train menampilkan data box_loss, cls_loss dan dfl_loss . Setiap grafik mengalami penurunan pada setiap epochs nya. Grafik turun ini memberitahukan seberapa baik grafik dalam memproses video  yang  diinput.  Seperti box_loss memberitahukan  seberapa  baik  data  yang  dicocokkan dengan data bounding box. Cls_loss memberitahukan seberapa baik dalam mendeteksi objek. Dan dfl_loss memberitahukan seberapa baik data dari klasifikasi yang dideteksi. Dari data train box_loss dan dfl_loss ,  menampilkan  bahwa  semua  grafik  dimulai  dari  titik  2,3.  Hal  ini menandakan  bahwa  sistem  dapat  dengan  baik  mempelajari  task  yang  diberikan  dengan menggeneralisasi data dengan baik. Pada grafik val menampilkan data grafik yang sama yakni box_loss, cls_loss dan dfl_loss . Dari ketiga data ini, memiliki pembacaa data yang sama dengan data  grafik  train.  Dimana  semakin  turun  grafik  pada  setiap  epochs  maka  akan  menunjukan seberapa baik sistem dalam menjalankan task nya. Perbedaan data train dan val terletak pada seberapa  fluktuatif  grafik box_loss dan dfl_loss .  Tampilan  grafik  pada  val  terlihat  sangat fluktuatif yakni naik turun grafik yang sangat drastic. Hal ini didasari dari perbedaan jumlah data train dan val. Pada grafik box_loss dan dfl_loss , data grafik di mulai dari titik y dibawah 1,8 sedangkan untuk cls_loss dimulai dari titik y dibawah 3,5.  Lalu pada tampilan metrics terdiri  dari  4  grafik  yakni  precision(b),  recall(b),  mAP50(b),  dan  mAP5-95(b).  Data  grafik menampilkan  kenaikan  pada  setiap  epochs  nya.  Hal  in  menunjukan  seberapa  besar  akurasi metrics yang dihasilkan. Nilai dari metrics akan menunjukan Mean Average Error yang baik atau buruk. Sehingga untuk menentukan akurasi dan klasifikasi yang akurat dapat dinilai dari data metrics. Data pada mAP 50 dapat menyentuh titik y hingga 1,0 yang menandakan bahwa nilai akurasi sangat tinggi dan sistem dapat mengklasifikasi objek dengan baik. Begitu juga pada mAP 50-95 dapat menyentuh titik y 0,5 yang mengartikan data error tidak terlalu besar dan tergolong data pengklasifikasi yang baik.
Gambar 12. Grafik Hasil Model Train, Val dan Metrics Data Malam Hari
Sama dengan data grafik model train, val dan metrics pada data malam hari. Dimana data pada model train baik box_loss, cls_loss dan dfl_loss mengalami penurunan yang artinya sistem bekerja  dengan  baik  dalam  menjalankan  task  nya.  Dan  pada  model  val  juga  mengalami penurunan  grafik  pada box_loss,  cls_loss dan dfl_loss yang  memberitahukan  seberapa  baik sistem dalam mengklasifikasian data. Begitu juga dengan metrics juga mengalami kenaikan yag mengartikan seberapa besar presentase akurasi yang didapat. Perbedaan data terletak dari grafik fluktuatif yang naik turun pada data siang hari dan malam hari. Pada data malam hari, grafiknya lebih cenderung naik turun dibanding dengan data pada siang hari.
Selain itu data pada model train box_loss dan dfl_loss , nilai grafik dimulai dari sudut y dibawah 2,5 berbeda dengan grafik pada siang hari yakni dibawah 2,3. Sedangkan pada val box_loss dan dfl_loss data grafik dimulai dari sudut y dibawah 2,3 berbeda dengan data pada siang hari yang dimulai dari sudut y dibawah 1,8.
Gambar 13 . Hasil Deteksi Kendaraan Siang Hari
Dari perhitungan yang sudah dilakukan maka hasil dari klasifikasi sistem dapat dilihat pada gambar diatas. Dimana data akan diklasifikasi dengan bounding box yang membedakan objek motor, mobil dan truck. Dari data diatas menampilkan hasil bounding box pada siang hari  yang  menampilkan  data  klasifikasi  mobil  dan  motor.  Nilai  dari  objek  bounding menunjukan  seberapa  besar  akurasi  sistem  dalam  mendeteksi  objek.  Jika  mobil  dan  motor terlihat berdempetan maka nilai dari bounding box akan rendah. Dan jika objek dalam tidak dalam kondisi berdempetan, maka nilai bounding box akan tinggi.

## Gambar 14. Hasil Deteksi Kendaraan Malam Hari
Pada gambar diatas menampilkan hasil dari deteksi objek pada video yang di input. Pada video malam, nilai dari bounding box lebih banyak nilai yang turun yang menandakan bahwa sistem kesusahan dalam mendeteksi nilai keakuratan klasifikasi objek. Hal ini juga didasari dari nilai grafik pada precision, recall, F1 dan precision-recall serta data grafik pada model train, val dan metrics. Dimana dari semua data grafik yang ada menampilkan nilai akurasi yang lebih rendah dibandingkan data video siang hari yang memiliki nilai akurasi tinggi.

## Analisa Hasil Penelitian
Dari  hasil  pengujian  sistem  yang  sudah  dilakukan,  nantinya  akan  dilakukan  data  uji dengan video rekaman baru pada titik CCTV yang sama. Untuk proses finalisasi yakni Analisa hasil dari pengujian data rekaman baru. Dengan mengindentifikasi kondisi sepi dan padat pada data video yang diuji.
Gambar 15. Hasil Deteksi Kendaraan Kondisi Sepi Data Siang Hari
Gambar 16. Hasil Deteksi Kendaraan Kondisi Sepi Data Malam Hari
Pada gambar diatas menampilkan data kondisi sepi pada video siang hari dan malam hari. Dari hasil tersebut, menampilkan hasil data dengan kondisi sepi karena melihat counting mobil
dan motor yang berjumlah sedikit. Kondisi sepi terjadi jika pada satu frame mendeteksi mobil kurang dari 4 dan motor kurang dari 7.
Gambar 17. Hasil Deteksi Kendaraan Kondisi Padat Data Siang Hari.
Gambar 18. Hasil Deteksi Kendaraan Kondisi Padat Data Malam Hari.
Pada gambar diatas menampilkan data kondisi padat pada video siang hari dan malam hari. Dari hasil tersebut, menampilkan hasil data dengan kondisi padat karena melihat counting mobil dan motor yang berjumlah banyak. Kondisi padat terjadi jika pada satu frame mendeteksi mobil lebih dari 4 dan motor lebih dari 7.

## KESIMPULAN
Dari pengujian sistem diatas, dapat disimpulkan bahwa Sistem deteksi objek kendaraan di implementasikan pada bagian traffic light dengan menginput rekaman video pada CCTV. Sistem yang digunakan untuk menghitung jumlah kendaraan yang berada di depan traffic light serta membedakan kondisi antara yang sepi dan padat. Pengembangan sistem menggunakan beberapa library untuk melakukan proses deteksi objek serta perhitungan objek berdasarkan label bounding box yang ada. Dalam pengembangannya, sistem akan melakukan serangkaian proses seperti inisialisasi, generalisasi, labeling, rezise, indentifikasi, deteksi serta perhitungan. Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  menggunakan  data  rekaman  video  CCTV  traffic  light. Pengujian deteksi ini menggunakan 2 data video yakni data pada malam hari dan siang hari. Lalu model YOLO yang digunakan adalah YOLO V8 yang dikenal memiliki multasking object yang baik. Untuk melakukaj tahap pengujian, video yang di input akan diresize terlebih dahulu menjadi ukuran 640x480. Lalu data video akan diambil gambar nya per Frame setiap detiknya. Nantinya data gambar yang diambil akan diproses untuk mendeteksi objek dengan YOLO v8. Hasil dari output pada data input video malam hari dan pagi hari memiliki beberapa perbedaan
yang  signifikan  pada  hasil  grafik  precision,  recall,  F1  dan  precision-recall.  Perbedaan  data dapat dilihat dari grafik dan hasil presentasi yang berbeda, dimana hasil dari video siang hari memiliki grafik yang lebih bagus dalam siklusnya dibandingkan dengan video malam hari. Hal ini menandakan bahwa sistem lebih mudah dalam mendeteksi objek kendaraan pada siang hari. Dan menjadi lebih sulit jika mendeteksi objek pada malam hari. Kondisi pada hasil deteksi video yang diuji diambil dari Analisa video yang di latih sebelumnya. Dimana jika kendaraan yang berhenti di traffic light terdapat jumlah mobil kurang dari empat (<4) dan motor kurang dari tujuh (<7) maka akan dianggap kondisi sepi. Sedangkan kendaraan yang berhenti terdapat jumlah  mobil  diatas  (>4)  dan  jumlah  motor  diatas  tujuh  (>7)  maka  kondisi  akan  dianggap ramai.

## SARAN
Penelitian  selanjutnya  dapat  mengembangkan  sistem  deteksi  objek  kendaraan  pada traffic  light  dengan  fokus  pada  beberapa  area  penting.  Pertama,  perlu  dipertimbangkan pengembangan  algoritma  yang  lebih  efektif  khususnya  untuk  kondisi  malam  hari,  mungkin dengan memanfaatkan teknologi penerangan tambahan atau penyesuaian parameter algoritma deteksi. Selain itu, melakukan perbandingan kinerja model deteksi objek lainnya selain YOLO V8 juga penting untuk mengevaluasi kemungkinan adopsi model yang lebih cocok. Studi lebih lanjut juga bisa mengeksplorasi pengaruh faktor lingkungan lainnya seperti cuaca dan kondisi jalan  terhadap  kinerja  sistem  deteksi.  Pengembangan  sistem  deteksi  real-time  yang  dapat diimplementasikan secara praktis juga perlu dipertimbangkan, serta penelitian lapangan untuk mengevaluasi kinerja sistem dalam situasi nyata dan analisis kelayakan implementasi dalam infrastruktur lalu lintas yang ada. Selain itu, studi terkait dampak implementasi sistem deteksi objek pada pengaturan lalu lintas dan keselamatan jalan juga dapat memberikan wawasan yang berharga bagi pengembangan sistem deteksi objek kendaraan pada traffic light selanjutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  R.  Ardiansyah,  Y.  Supit,  and  M.  S.  Said,  “SISTEM  VISI  KOMPUTER  UNTUK KALKULASI  KEPADATAN  KENDARAAN  MENGGUNAKAN  ALGORITMA YOLO,” Simtek: jurnal sistem informasi dan teknik komputer , vol. 7, no. 1, pp. 52–59, 2022.
[2] K.  Agrawal,  M.  K.  Nigam,  S.  Bhattacharya,  and  G.  Sumathi,  “Ambulance  detection using image processing and neural networks,” in Journal of Physics: Conference Series , IOP Publishing, 2021, p. 012036.
[3] C.-J. Lin, S.-Y. Jeng, and H.-W. Lioa, “A real-time vehicle counting, speed estimation, and classification system based on virtual detection zone and YOLO,” Math Probl Eng , vol. 2021, pp. 1–10, 2021.
[4] L.  Zhang,  H.  Wang,  X.  Wang,  S.  Chen,  H.  Wang,  and  K.  Zheng,  “Vehicle  object detection based on improved retinanet,” in Journal of Physics: Conference Series , IOP Publishing, 2021, p. 012070.
[5] V. Meilinda, S. A. Anjani, and M. Ridwan, “A Platform Based Business Revolution Activates  Indonesia’s  Digital  Economy,” Startupreneur  Business  Digital  (SABDA
Journal) , vol. 2, no. 2, pp. 155–174, 2023.
[6] N.  Lutfiani,  P.  A.  Sunarya,  S.  Millah,  and  S.  Aulia  Anjani,  “Penerapan  Gamifikasi Blockchain dalam Pendidikan iLearning,” Technomedia Journal , vol. 7, no. 3, pp. 399– 407, Dec. 2022, doi: 10.33050/tmj.v7i3.1958.
[7] D.  S.  S.  Wuisan  and  T.  Mariyanti,  “Analisa  Peran  Triple  Helik  dalam  Mengatasi Tantangan Pendidikan di Era Industri 4.0,” Jurnal MENTARI: Manajemen, Pendidikan dan  Teknologi  Informasi ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  123–132,  Jan.  2023,  doi: 10.34306/mentari.v1i2.258.
[8] R.  Salam  and  A.  Kho,  “Pengaruh  Manajemen  Pemasaran  Virtual  Terhadap  Produk UMKM,” Jurnal MENTARI: Manajemen, Pendidikan dan Teknologi Informasi , vol. 1, no. 2, pp. 198–207, Feb. 2023, doi: 10.34306/mentari.v1i2.272.
[9] Q. Aini, W. Febriani, C. Lukita, S. Kosasi, and U. Rahardja, “New normal regulation with  face  recognition  technology  using  attendx  for  student  attendance  algorithm,”  in 2022 International Conference on Science and Technology (ICOSTECH) , IEEE, 2022, pp. 1–7.
[10]  F.  Sutisna,  T.  Handra,  and  Y.  P.  Jap,  “The  Influence  of  Social  Media  Marketing  on Purchase Impulses with Brand Attentiveness as A Mediating Variable on UMKM X,” Aptisi Transactions on Technopreneurship (ATT) , vol. 5, no. 2, pp. 136–144, Jan. 2023, doi: 10.34306/att.v5i2.247.
[11]  A. Pratama and A. Wijaya, “Implementasi Sistem Good Corporate Governance Pada Perangkat  Lunak  Berbasis  Website  PT.  Pusaka  Bumi  Transportasi,” Technomedia Journal , vol. 7, no. 3, pp. 340–353, Dec. 2022, doi: 10.33050/tmj.v7i3.1917.
[12]  L. Sari, S. D. Nugroho, and N. Yuliati, “Penerapan Hazard Analysis Critical Control Point pada Proses Produksi Udang Cooked Peeled Tail On Di PT. X,” Technomedia Journal , vol. 7, no. 3, pp. 381–398, Dec. 2022, doi: 10.33050/tmj.v7i3.1916.
[13]  P.  Nur  Kamila  and  W.  Sejati,  “Karya  ini  berlisensi  di  bawah  Creative  Commons Attribution 4.0 (CC BY 4.0) Perencanaan Drainase Dengan Konsep Zero Delta Run Off Pada Perumahan Permata Puri Cibubur,” Technomedia Journal (TMJ) , vol. 8, pp. 2528– 6544, 2023, doi: 10.33050/tmj.v8i1.
[14]  U. Rahardja, Q. Aini, D. Manongga, I. Sembiring, and Y. P. A. Sanjaya, “Enhancing Machine Learning with Low-Cost P M2. 5 Air Quality Sensor Calibration using Image Processing,” APTISI Transactions on Management , vol. 7, no. 3, pp. 201–209, 2023.
[15]  A.  Felix  and  G.  D.  Rembulan,  “Analysis  of  Key  Factors  for  Improved  Customer Experience, Engagement, and Loyalty in the E-Commerce Industry in Indonesia,” Aptisi Transactions on Technopreneurship (ATT) , vol. 5, no. 2sp, pp. 196–208, 2023.
[16]  S. Purnama, C. S. Bangun, A. R. S. Panjaitan, and S. T. Sampoerna, “The Effect Of Digitalization  On  Culinary  Msmes  On  Increasing  Sales  Turnover  During  Covid  19 Pandemic,” Aptisi Transactions on Technopreneurship (ATT) , vol. 4, no. 1, pp. 58–67, 2022.
[17]  S. Zebua and M. Heru Riza Chakim, “Effect of Human Resources Quality, Performance Evaluation, and Incentives on Employee Productivity at Raharja High School,” APTISI Transactions on Management (ATM) , vol. 7, no. 1, pp. 1–8, 2023, doi: 10.34306.
[18]  Y.  August  Goenawan  and  S.  Tinggi  Ilmu  Ekonomi  Ppi,  “Effect  of  Profitability  and Solvency on Stock Prices With Dividend Policy as An Intervening Variable,” ATM , vol. 7, no. 2, 2023, doi: 10.33050/atm.v7i2.1894.
[19]  A.  Singh  Bist,  “The  Importance  of  Building  a  Digital  Business  Startup  in  College,” Startupreneur Bisnis Digital (SABDA , vol. 2, no. 1, 2023, doi: 10.34306/sabda.
[20]  K.  Arora,  M.  Faisal,  and  I.  Artikel,  “The  Use  of  Data  Science  in  Digital  Marketing Techniques:  Work  Programs,  Performance  Sequences  and  Methods,” Startupreneur Business Digital (SABDA) , vol. 1, no. 1, 2022, doi: 10.34306/s.
[21]  U. Rahardja, N. Lutfiani, A. Setiani Rafika, and E. Purnama Harahap, “Determinants of Lecturer  Performance  to  Enhance  Accreditation  in  Higher  Education,”  in 2020  8th International Conference on Cyber and IT Service Management, CITSM 2020 , Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Oct. 2020. doi: 10.1109/CITSM50537.2020.9268871.
[22]  U. Rahardja, A. Ngadi, S. Millah, E. P. Harahap, and Q. Aini, “Blockchain Application in  Educational  Certificates  and  Verification  Compliant  with  General  Data  Protection Regulations.”
[23]  N. Lutfiani, S. Wijono, U. Rahardja, A. Iriani, and E. A. Nabila, “Artificial Intelligence Based on Recommendation System for Startup Matchmaking Platform,” in 2022 IEEE Creative Communication and Innovative Technology, ICCIT 2022 , Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2022. doi: 10.1109/ICCIT55355.2022.10118708.
[24]  T.  Hongsuchon et  al. ,  “Brand  Experience  on  Brand  Attachment:  The  Role  of Interpersonal Interaction, Feedback, and Advocacy,” Emerging Science Journal , vol. 7, no. 4, pp. 1232–1246, Aug. 2023, doi: 10.28991/ESJ-2023-07-04-014.
[25]  N.  K.  A.  Dwijendra et  al. ,  “A  Multi-Objective  Optimization  Approach  of  Smart Autonomous Electrical Grid with Active Consumers and Hydrogen Storage System,” Environmental and Climate Technologies , vol. 26, no. 1, pp. 1067–1079, Jan. 2022, doi: 10.2478/rtuect-2022-0080.
[26]  S. Purnama, C. S. Bangun, and S. A. Faaroek, “The Effect of Transaction Experience Using  Digital  Wallets  on  User  Satisfaction  in  Millennial  Generation,” Aptisi Transactions on Management (ATM) , vol. 5, no. 2, pp. 161–168, 2021.
[27]  I. Hidayat and F. O. S. Dewi, “Effect of Liquidity, Leverage, and Working Capital Turn on Profitability,” APTISI Transactions on Management (ATM) , vol. 7, no. 1, pp. 60–68, Feb. 2022, doi: 10.33050/atm.v7i1.1832.
[28]  Z.  Kedah,  “Use  of  E-Commerce  in  The  World  of  Business,” Startupreneur  Bisnis Digital (SABDA , vol. 2, no. 1, 2023, doi: 10.34306/sabda.v2i1.273.
[29]  S. Arif Putra, “Virtual Reality’s Impacts on Learning Results in 5.0 Education : a Meta- Analysis,” International Transactions on Education Technology (ITEE) , vol. 1, no. 1, pp. 10–18, 2022.
[30]  N. Hussain, “Peer to Peer Lending Business Agility Strategy for Fintech Startups in the Digital Finance Era in Indonesia,” Startupreneur Business Digital (SABDA Journal) , vol. 2, no. 2, pp. 118–125, 2023.