Implementasi Deteksi Rambu Lalu Lintas Menggunakan Metode Extreme Learning Machine

Abstract

Rambu lalu lintas merupakan salah satu perlengkapan jalan yang digunakan untuk menyampaikan informasi sebagai petunjuk yang bermanfaat bagi para pengguna jalan. Ada banyak jenis rambu lalu lintas yang ada dan tidak semua pengguna jalan yang masih awam dengan rambu rambu lalu lintas yang ada sehingga tidak sedikit pelanggaran seperti kecelakaan lalu lintas terjadi yang tidak hanya merugikan diri sendiri tetapi juga orang lain. Berdasarkan permasalahan tersebut penelitian ini dilakukan dengan tujuan membuat sistem untuk mendeteksi rambu lalu lintas berdasarkan jenisnya yang dapat digunakan oleh pengguna sehingga pengguna jalan lebih teredukasi tentang rambu-rambu lalu lintas. Penelitian ini menggunakan salah satu metode image processing yakni Extreme Learning Machine (ELM) dengan alasan memiliki cara kerja yang cepat. Dataset yang digunakan terdiri lebih dari 50.000 gambar rambu lalu lintas dan terbagi menjadi 43 kelas rambu lalu lintas. Penelitian ini menghasilkan model yang dapat mengidentifikasi citra rambu lalu lintas dengan besaran akurasi, precission, dan recall yang baik.