Melola Discovery

← Melola Discovery

Open access Journal SINTA 3

DETEKSI ARAH PERGERAKAN KENDARAAN DI JALAN RAYA DENGAN MENERAPKAN ALGORITMA OPTICAL FLOW

SemanTIK: Teknik Informasi · Vol. 6 No. 2 (2020) · pp. 15–22

DOI
10.55679/semantik.v6i2.14647
ISSN
2502-8928, 2460-1446
Published
2020-12-30
Publisher
Informatics Engineering Department of Halu Oleo University
Language
eng
License
creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0

Abstract

Dalam beberapa tahun terakhir sistem video pengintaian menjadi sangat populer karena masalah keamanan yang meningkat dan tidak memerlukan banyak biaya dari sisi perangkat keras. Namun untuk mendeteksi perilaku mencurigakan masih dilakukan secara manual oleh manusia sehingga tidak efisien dari sisi akurasi dan tenaga. Sehubungan dengan fakta tersebut para peneliti berusaha membuat suatu sistem yang dapat mendeteksi secara otomatis dan real time perilaku mencurigakan dari satu orang atau lebih dan memberi peringatan kepada petugas kemanan. Adapun masalah utama dalam penelitian ini adalah bagaimana mendeteksi arah pergerakan kendaraan di jalan raya dengan menerapkan algoritma optical flow. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari empat tahap. Hasil yang didapatkan terlihat bahwa semakin tinggi level gaussian pyramid maka waktu proses semakin cepat, gaussian pyramid level 4 menghasilkan arah vektor yang lebih sesuai dengan arah kendaraan. Semakin tinggi interval frame maka waktu proses semakin cepat, interval frame 1 menghasilkan arah vektor yang sesuai dengan arah kendaraan. Algoritma optical flow dapat diterapkan untuk mendeteksi arah pergerakan kendaraan di jalan raya, sehingga penelitian ini dapat digunakan untuk melakukan pendeteksian pelanggaran melawan arus lalu lintas di jalan raya secara real time.Kata kunci; Lalu Lintas, Optical Flow, Deteksi Arah Pergerakan

Keywords

Collaboration network of the authors

40 authors · 104 co-authorship links · 6 across different organisations

Hover or tap a name to highlight its co-authors. Double-click to open the author's page.

  • Universitas Halu Oleo
  • Hasanuddin University
  • Affiliation unknown
  • Different organisations
  • Same organisation
  • Affiliation unknown
  • Thicker line = more joint articles · bigger circle = more articles
Show as table
Co-authorOrganisationJoint articles
Makkulau MakkulauUniversitas Halu Oleo4
Agusrawati AgusrawatiAffiliation unknown3
Lilis LaomeAffiliation unknown3
Irma YahyaUniversitas Halu Oleo2
Bahriddin AbapihiAffiliation unknown2
Busnawir BusnawirUniversitas Halu Oleo1
Sitti Kurnia Purnama AksanAffiliation unknown1
Diah Nur HastutiAffiliation unknown1
Marliani MarlianiAffiliation unknown1
Gusti Ngurah Adhi WibawaUniversitas Halu Oleo1
Budiono RahmanAffiliation unknown1
Gusti N.A. WibawaAffiliation unknown1
La Ode Muhammad Yasir HayaUniversitas Halu Oleo1
Amadhan TakwirAffiliation unknown1
Gusti Ngurah Adhi WibawaAffiliation unknown1
Rikha FitriaAffiliation unknown1
Rusmin RusminAffiliation unknown1
Muhammad Aditya Dwi SyandhyAffiliation unknown1
Syerly KlaraHasanuddin University1
Erwin ErwinAffiliation unknown1
Zulkifli ZulkifliAffiliation unknown1
Andi Husni SitepuHasanuddin University1
Zulkifli UmarAffiliation unknown1
Andi Tenri AmpaUniversitas Halu Oleo1
Muhammad RidwanHasanuddin University1
Lilis LaomeUniversitas Halu Oleo1
Zainal ZainalUniversitas Halu Oleo1
Mustika TuwoAffiliation unknown1
Hatta JamilAffiliation unknown1
Muhammad YunusAffiliation unknown1
Makkarennu MakkarennuAffiliation unknown1
Mughni RahmiAffiliation unknown1
Nurul SwandariAffiliation unknown1
Affan Hasnan MubarokAffiliation unknown1
Rahmat AzizAffiliation unknown1
Esa Nur WahyuniAffiliation unknown1
Alfiana Yuli EfiyantiAffiliation unknown1
Ali MaksumAffiliation unknown1

Affiliations come from OpenAlex; journal OAI-PMH metadata carries none. Authors without an OpenAlex ID are matched by name, which can merge or split people.

Metadata source: OAI-PMH (metadata jurnal) https://ojs.uho.ac.id/index.php/semantik/oai, first harvested 29 Oct 2026, last seen 1 Nov 2026.
Original metadata (oai_dc) 
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="en-US">DETEKSI ARAH PERGERAKAN KENDARAAN DI JALAN RAYA DENGAN MENERAPKAN ALGORITMA OPTICAL FLOW</dc:title>
	<dc:creator>Baharuddin, Baharuddin</dc:creator>
	<dc:creator>Patombongi, Andi</dc:creator>
	<dc:subject xml:lang="en-US">Intelligent Systems;Artificial Intelligent</dc:subject>
	<dc:description xml:lang="en-US">Dalam beberapa tahun terakhir sistem video pengintaian menjadi sangat populer karena masalah keamanan yang meningkat dan tidak memerlukan banyak biaya dari sisi perangkat keras. Namun untuk mendeteksi perilaku mencurigakan masih dilakukan secara manual oleh manusia sehingga tidak efisien dari sisi akurasi dan tenaga. Sehubungan dengan fakta tersebut para peneliti berusaha membuat suatu sistem yang dapat mendeteksi secara otomatis dan real time perilaku mencurigakan dari satu orang atau lebih dan memberi peringatan kepada petugas kemanan. Adapun masalah utama dalam penelitian ini adalah bagaimana mendeteksi arah pergerakan kendaraan di jalan raya dengan menerapkan algoritma optical flow. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari empat tahap. Hasil yang didapatkan terlihat bahwa semakin tinggi level gaussian pyramid maka waktu proses semakin cepat, gaussian pyramid level 4 menghasilkan arah vektor yang lebih sesuai dengan arah kendaraan. Semakin tinggi interval frame maka waktu proses semakin cepat, interval frame 1 menghasilkan arah vektor yang sesuai dengan arah kendaraan. Algoritma optical flow dapat diterapkan untuk mendeteksi arah pergerakan kendaraan di jalan raya, sehingga penelitian ini dapat digunakan untuk melakukan pendeteksian pelanggaran melawan arus lalu lintas di jalan raya secara real time.Kata kunci; Lalu Lintas, Optical Flow, Deteksi Arah Pergerakan</dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en-US">Informatics Engineering Department of Halu Oleo University</dc:publisher>
	<dc:contributor xml:lang="en-US"></dc:contributor>
	<dc:date>2020-12-30</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:type xml:lang="en-US">Peer-reviewed Article</dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://ojs.uho.ac.id/index.php/semantik/article/view/14647</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.55679/semantik.v6i2.14647</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="en-US">SemanTIK : Teknik Informasi; Vol 6, No 2 (2020): semanTIK; 15-22</dc:source>
	<dc:source>2502-8928</dc:source>
	<dc:source>2460-1446</dc:source>
	<dc:source>10.55679/semantik.v6i2</dc:source>
	<dc:language>eng</dc:language>
	<dc:relation>https://ojs.uho.ac.id/index.php/semantik/article/view/14647/pdf</dc:relation>
	<dc:rights xml:lang="en-US">Copyright (c) 2020 semanTIK</dc:rights>
	<dc:rights xml:lang="en-US">http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0</dc:rights>
</oai_dc:dc>