Wiyadhika, Priesma (2026) Klasifikasi Jenis Kendaraan Pada Lalu Lintas Tol Dalam Kota Menggunakan Algoritma SVM dan YOLOv8. Diploma thesis, Universitas Nasional.
![[thumbnail of Cover .pdf]](https://repository.unas.ac.id/style/images/fileicons/text.png "Cover .pdf") |
Text
Cover .pdf Download (1MB) |
|
Text
BAB I.pdf Download (515kB) |
|
Text
BAB II.pdf Download (978kB) |
|
Text
BAB III.pdf Download (570kB) |
|
Text
BAB IV.pdf Download (1MB) |
|
Text
BAB V.pdf Download (485kB) |
|
Text
Lampiran.pdf Download (841kB) |
Abstract
Pemantauan lalu lintas pada ruas jalan tol dalam kota Jakarta masih bergantung pada pengamatan visual melalui kamera CCTV oleh operator, sehingga kurang efisien dan berpotensi menimbulkan kesalahan. Oleh karena itu, penelitian ini mengembangkan sistem pemantauan lalu lintas otomatis berbasis deteksi dan klasifikasi kendaraan.
Penelitian ini menggunakan kombinasi algoritma YOLOv8 dan Support Vector Machine (SVM). YOLOv8 digunakan untuk mendeteksi kendaraan pada citra atau video lalu lintas, sedangkan SVM digunakan untuk mengklasifikasikan kendaraan ke dalam Golongan 1 dan Golongan 2 berdasarkan fitur bounding box hasil deteksi. Dataset diperoleh dari rekaman video lalu lintas pada ruas tol dalam kota Jakarta dengan variasi waktu pengambilan data.
Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem klasifikasi kendaraan yang dibangun mampu mencapai akurasi sekitar 88% pada skenario pembagian data 80/20. Selain itu, pada skenario pembagian data 70/15/15 diperoleh performa terbaik dengan akurasi mencapai 99%, serta nilai precision, recall, dan F1-score yang tinggi dan seimbang. Evaluasi lebih lanjut menunjukkan bahwa model memiliki performa klasifikasi yang cukup stabil pada berbagai kondisi pencahayaan. Hasil ini menunjukkan bahwa kombinasi YOLOv8 dan SVM mampu mengidentifikasi golongan kendaraan secara efektif menggunakan data rekaman lalu lintas.
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Subjects: | H Social Sciences > HE Transportation and Communications Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science T Technology > T Technology (General) |
| Divisions: | Skripsi > Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika > Program Studi Teknik Informatika |
| Depositing User: | Irna Irna Yunita |
| Date Deposited: | 08 May 2026 07:19 |
| Last Modified: | 30 Jun 2026 03:34 |
| URI: | https://repository.unas.ac.id/id/eprint/15834 |
Actions (login required)
 |
View Item |
