Penerapan Sistem Deteksi Kendaraan Berbasis Artificial Intelligence (AI) untuk Mendukung Smart Traffic di Kota Sukabumi - Moch Hamdi Addzikri; M. Robi Firmansyah; M. Gilang Rija A; Elia Jose Alvaro Rahayaan (Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi, Mekatronika, dan Ilmu Komputer, 2026)
Kemacetan lalu lintas masih menjadi permasalahan utama di wilayah perkotaan, termasuk Kota Sukabumi, yang berdampak pada efisiensi mobilitas dan kenyamanan masyarakat. Sistem pemantauan konvensional berbasis Closed-Circuit Television (CCTV) umumnya masih bersifat pasif dan memerlukan analisis manual, sehingga kurang mampu memberikan informasi lalu lintas secara cepat dan kuantitatif. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengevaluasi sistem deteksi kendaraan berbasis Artificial Intelligence (AI) menggunakan algoritma You Only Look Once (YOLO) sebagai pendukung Smart Traffic Management System (STMS). Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif eksperimental dengan data utama berupa video lalu lintas yang diperoleh dari sumber publik (CCTV YouTube). Video diproses menjadi frame citra untuk pelatihan dan pengujian model. Model YOLO dilatih untuk mendeteksi beberapa kelas kendaraan, yaitu mobil, sepeda motor, dan truk. Evaluasi performa dilakukan menggunakan metrik Precision, Recall, mean Average Precision pada IoU 0.5 (mAP50), serta mAP50–95. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mampu mendeteksi kendaraan secara konsisten pada berbagai kondisi lalu lintas dengan nilai precision sebesar 0,89, recall sebesar 0,93, mAP50 sebesar 0,95, dan mAP50–95 sebesar 0,88. Selain menghasilkan visualisasi deteksi kendaraan dalam bentuk bounding box pada video, sistem juga menghasilkan data numerik berupa jumlah kendaraan dan tingkat kepadatan lalu lintas dalam bentuk persentase dan file CSV. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan efektif sebagai alat pemantauan lalu lintas berbasis data dan berpotensi mendukung pengambilan keputusan pada sistem manajemen lalu lintas cerdas.