Perancangan dan Pengembangan Aplikasi Deteksi Objek Pergerakan Mobil di Jalan Tol Menggunakan OpenCV dan Python

Abstrak

Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi pergerakan mobil berbasis OpenCV dan Python untuk mendukung pemantauan lalu lintas secara waktu nyata (real-time). Metode yang digunakan meliputi prapemrosesan citra, deteksi objek dengan algoritma background subtraction (MOG2 dan KNN), pelacakan menggunakan centroid tracking, serta klasifikasi kondisi lalu lintas menjadi tiga kategori: lancar, padat, dan macet. Evaluasi kinerja dilakukan berdasarkan akurasi deteksi, frame per second (FPS), dan pengujian berdasarkan pencahayaan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mencapai akurasi 94% pada siang hari, 88% pada malam hari, dan 80% pada kondisi hujan, dengan rata-rata FPS berkisar antara 18–32 tergantung resolusi video. Temuan ini membuktikan bahwa pendekatan berbasis OpenCV dapat diimplementasikan secara efektif untuk mendukung sistem transportasi cerdas dan pemantauan lalu lintas yang efisien.

Identifier

• OpenAlex: https://openalex.org/W7167255813
• DOI: https://doi.org/10.69693/ijmst.v4i2.10936