Pengenalan Pola Rambu Lalu Lintas untuk Perancangan Smart Car Automation dengan Metode Kohonen
Abstract Views: 834
PDF Downloads: 573
DOI:
https://doi.org/10.56211/sudo.v1i1.7Keywords:
Lampu Lalu Lintas; Jaringan Syaraf Tiruan; Kohonen; Smart Car
Abstract
Rambu lalu lintas memberikan arahan penggunaan jalan raya, gambar yang ditunjukan dapat menurunkan tingkat kecelakaan jalan raya.Gambar rambu lalu lintas yang kurang jelas karena sudah using berisiko menimbulkan kecelakaan. Sehingga dibutuhkan sebuah pengetahuan yang dapat memberikan penjelasan gambar/pola rambu lalu lintas yang sudah kurang baik. Untuk pengembangan pada dunia transportasi khsusunya merancang sebuah smart car atau mobil pintar yang dapat melakukan pengendalian secara otomatis dengan kecerdasan yang dimiliki. Untuk dapat mengimplementasikan langsung pada sebuah kendaraan diperlukan riset yang berkembang berikutnya. Dalam riset ini implementasi kasus dan metode menerapkan perangkat mobile untuk mengetahui kemampuan kecerdasan sistem dalam mengenali pola rambu lalu lintas. Aplikasi ini berbasis mobile dengan sistem operasi android dengan menfaatkan jaringan syaraf tiruan menggunakan metode kohonen dengan metode yang diimplementasikan didalam aplikasi pengenalan rambu lalu lintas agar dapat mempermudah masyarakat dalam pengenalan rambu lalu lintas. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi yang dapat mempermudah masyarakat dalam pengenalan rambu lalu lintas serta mempermudah bagi user untuk menggunakan aplikasi berbasis android tersebut. Untuk hasil implementasi pada sebuah kendaraan diperlukan testing hingga hasil kecerdasan minimal di 90%.
Downloads
References
Tim Pengajar Universitas Sumatera Utara. Landasan Teori. Diunduh tanggal 5 Januari 2013, http://repository.usu.ac.id/bitstream/123456789/ 23794/4/Chapter%20II.pdf.
Aji, S. 2016. Jaringan Syaraf Tiruan untuk memprediksi laju pertumbuhan penduduk menggunakan metode Backpropagation (StudiKasus Di kota Bengkulu). Jurnal Media Informa,12(1):61-69.
Azmi, Z., Taufik, F. and Susilo, B., 2018. Implementasi Jaringan Kohonen Dalam Pengenalan Citra Huruf Aksara Jawa. Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer), 17(2), pp.214-217.
Edy, I., & Faisal, M. 2005. Advanced Clustering TeoridanAplikasi. Sleman: Deepublish.
Heru, M. 2016. Pengenalan pola HIV dan AIDS menggunakan algoritma Kohonen pada Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation. Jurnal Nasional Informatika dan TeknologiJaringan,1(1):65-69.
Lesnussa, Y. A., Latuconsina, S., &Persulessy, E. R. 2015. AplikasiJaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk memprediksi prestasisiswa SMA (Studikasus: PrediksiPrestasiSiswa SMAN 4 Ambon). JurnalMatematikaIntegratif,11(2):149-160.
Milfa, Y., Yusnidah., &Mukhlis, R. 2015. Analisis Identifikasi polaikan koi menggunakan metode Sobel Edge Detection dalam karakteristik citra Sharpening. Jurnal IlmiahSaintkom (SainsdanKomputer),14(1):1978-6603.
Priyanka, K., Krishna, K. S., Singh, B. K., &Akansha, M. 2014. Unsupervised Change Detection of Multispectral Images using Wavelet Fusion and Kohonen Clustering Network. International Journal of Engineering and Technology (IJET),5(2):1401-1406.
Rosa, A. S., & Shalahuddin. M. 2013. Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur Dan Berorientasi Objek. Bandung: Informatika.
Enterprise, J., 2015. Mengenal Dasar-Dasar Pemrograman Android. Elex Media Komputindo.
Satyaputra, A., 2014. Beginning Android Programming with ADT Bundle. Elex Media Komputindo.
Prastyo, Sigit Wahyu. PERANCANGAN APLIKASI TENTANG TANAMAN OBAT KELUARGA BERBASIS ANDROID. Diss. STIKOM DINAMIKA BANGSA JAMBI, 2017.
Yudhanto, Y. and Wijayanto, A., 2018. Mudah Membuat dan Berbisnis Aplikasi Android dengan Android Studio. Elex Media Komputindo.
Subhan, M., &Luqman, A. 2014. Jaringan Syaraf Tiruan sebagai metode peramalan beban listrik harian di Pt.PismatexPekalongan. Media Elektrika,7(2):36-44.
Wiji, L. 2014. Sistem Clustering kecerdasan majemuk mahasiswa menggunakan algoritma Self Orginizing Maps (SOM). Jurnal Sainstech Politeknik Indonusa Surakarta,1(1):53-58
Downloads
Article History
Pages: 34-41
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2022 Zulfian Azmi, Ardianto Pranata, Jaka Prayudha, Dara Phona
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Penulis yang mempublikasikan naskahnya pada sudo Jurnal Teknik Informatika menyetujui ketentuan berikut:
Hak cipta atas artikel apapun dalam sudo Jurnal Teknik Informatika dipegang penuh oleh penulisnya di bawah lisensi Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. dengan beberapa ketentuan sebagai berikut:
"Penulis mengakui bahwa sudo Jurnal Teknik Informatika berhak sebagai yang mempublikasikan pertama kali dengan lisensi Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License / CC BY SA 4.0"
"Penulis dapat memasukan tulisan secara terpisah, mengatur distribusi non-ekskulif dari naskah yang telah terbit di jurnal ini ke dalam versi yang lain (misal: dikirim ke respository institusi penulis, publikasi ke dalam buku, dll), dengan mengakui bahwa naskah telah terbit pertama kali pada sudo Jurnal Teknik Informatika."
"Pembaca diperbolehkan mengunduh, menggunakan, dan mengadopsi isi artikel selama mengutip artikel dengan menyebutkan judul, penulis, dan nama jurnal ini. Pengutipan tersebut dilakukan demi kemajuan ilmu pengetahuan dan kemanusiaan serta tidak boleh melanggar hukum yang berlaku."
