Detail Cantuman

Kereta api merupakan salah satu sarana transportasi yang pada operasionalnya
selalu bersinggungan dengan jalan umum atau yang disebut perlintasan sebidang
kereta api. Keberadaan perlintasan sebidang kereta api menjadi hal penting yang
harus diperhatikan karena kurangnya ketertiban pengguna jalan pada saat palang
pintu menutup. Banyak pengendara yang melanggar lalu lintas salah satunya
adalah pelanggar yang melebihi batas marka jalan sehingga arus lalu lintas menjadi
terhambat. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu alat yang dapat mendeteksi pelanggar
lalu lintas. Pada penelitian ini dirancang sebuah alat pendeteksi pelanggar lalu lintas
menggunakan Raspberry Pi 4 pada perlintasan sebidang kereta api. Sistem yang
dibuat dengan menggunakan sensor ultrasonik untuk turn on webcam kemudian
memanfaatkan pengolahan citra digital untuk identifikasi kendaraan yang
melanggar dengan membuat area deteksi. Setelah objek terdeteksi ?melanggar?,
maka dilakukan klasifikasi objek kendaraan yang melanggar menggunakan
menggunakan metode single shot detector (SSD) kemudian diberikan suara
peringatan dari wireless speaker bluetooth. Setelah 15 detik suara peringatan,
dilakukan pendeteksian plat nomor menggunakan metode cascade classifier dan
pengenalan karakter plat nomor menggunakan Optical Character Recognition
(OCR). Kemudian plat nomor yang terdeteksi dikirimkan ke database dan
ditampilkan pada halaman webserver. Berdasarkan hasil pengujian, penggunaan
sensor ultrasonik untuk turn on webcam pada saat palang membuka mendapatkan
rata rata error 0.538% dan pada saat palang menutup mendapatkan rata rata error
0.582 %. Sistem dapat membedakan objek yang melanggar dengan rata rata delay
pengenalan objek mobil sebesar 0.554 second dan objek motor sebesar 0.702
second. Pada pendeteksian plat nomor, persentase keberhasilan pengenalan
karakter yaitu sebesar 64.45 %. Pengiriman hasil pengenalan karakter plat nomor
dikirim ke database MySQL yang sesuai dengan dataset plat nomor dan
ditampilkan pada halaman webserver untuk dilakukan monitoring.