Teliti tentang Intelligent Transportation System, Dosen FTIK USM Raih Doktor di Undip

SEMARANG (Awall.id) – Dosen Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi (FTIK) Universitas Semarang (USM), Aria Hendrawan Mkom, meraih gelar doktor pada Program Studi Doktor Sistem Informasi (DSI) Universitas Diponegoro (Undip) setelah dinyatakan lulus dalam ujian promosi doktor pada 4 September 2024.

Aria Hendrawan melakukan penelitian disertasi dengan judul ”Pengembangan Metode Yolo sebagai Deteksi dan Klasifikasi Kendaraan pada Intelligent Transportation System”.

Aria berhasil mempertahankan disertasinya di hadapan Tim Penguji yang terdiri atas Prof Ir Mochamad Agung Wibowo MM MSc PhD (Dekan Pascasarjana Undip), Prof Dr Ir R Rizal Isnanto ST MM MT IPU ASEAN Eng (Sekretaris Prodi DSI), Prof Dr Rahmat Gernowo MSi (Promotor), Dr Oky Dwi Nurhayati ST MT (Co Promotor), Dr Drs Catur Edi Widodo MT (Penguji 1), Jatmiko Endro Suseno SSi MSi PhD (Penguji 2), dan Prof Dr Ir Imam Riadi MKom sebagai Penguji Eksternal dari Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta.

Kaprodi DSI Undip, Prof Dr Rahmat Gernowo MSi mengaku bangga atas capaian dari para mahasiswa DSI dan Dr Aria Hendrawan MKom yang merupakan lulusan yang ke-12.

Rektor USM, Dr Supari MT mengatakan, saat ini USM memiliki dosen dengan kualifikasi doktor sebanyak 92 dosen dan Dr Aria Hendrawan merupakan doktor ke-93.

”Dr Aria Hendrawan merupakan doktor ketiga di program studi Teknik Informatika USM dan akan memperkuat SDM khususnya dalam bidang teknologi informasi. Ke depan negara ini akan sangat membutuhkan SDM yg ahli dalam teknologi informasi. Sekarang ini dalam semua aspek kehidupan kita tak lepas dari teknologi informasi,” ungkap Supari.

Menurutnya, tantangan ke depan adalah membuat aplikasi yang mengendalikan aktivitas orang setiap hari menggunakan aplikasi produk anak negeri, bukan dari produk negeri asing.

”Hal ini terkait keamanan informasi dan kerahasiaan informasi. Kami mengapresiasi atas kelulusan Dr Aria Hendrawan, sehingga ke depan bisa memperkuat USM,” ungkapnya.

Sementara itu, Aria mengatakan, sistem transportasi cerdas (Intelligent Transportation System atau ITS) berperan penting dalam mengelola lalu lintas di kota-kota besar.

Deteksi dan klasifikasi kendaraan secara akurat menjadi tantangan utama, terutama dalam kondisi lingkungan yang dinamis seperti pencahayaan rendah atau lalu lintas padat.

”YOLO (You Only Look Once), metode populer untuk deteksi dan klasifikasi objek karena kecepatannya yang tinggi. Keunggulan YOLO tersebut, ternyata mengakibatkan kesulitan dalam mendeteksi kendaraan yang serupa, terutama saat pencahayaan tidak ideal, sehingga mengurangi efektivitas ITS dalam merespons situasi lalu lintas yang kompleks,” jelasnya.

Menurutnya, penelitiannya mengembangkan model YOLO yang dioptimalkan, bernama YOLO-ARIA (You Only Look Once Artificial Intelligent Real-Time Analysis), untuk meningkatkan akurasi dan kecepatan deteksi serta klasifikasi kendaraan.

Penelitian dimulai dengan pengumpulan dataset video dari CCTV di beberapa lokasi strategis di Kota Semarang. Video dikonversi menjadi citra yang digunakan sebagai input model.

”Hasil penelitian kami menunjukkan YOLO-ARIA mencapai akurasi deteksi dan klasifikasi kendaraan sebesar 98,4% dibandingkan metode YOLO sebelumnya yang diuji pada dataset Visual of Content (VOC). YOLO-ARIA menunjukkan peningkatan kecepatan deteksi dan klasifikasi kendaraan sebesar 50% dibandingkan dengan YOLOv5x,” katanya.

Dia menambahkan, pengurangan jumlah lapisan menjadi 172 dan nilai operasi komputasi sebesar 16,6 giga per detik menjadikan YOLO-ARIA lebih efisien diterapkan pada aplikasi waktu nyata.

Pencapaian YOLO-ARIA dalam keseimbangan yang lebih baik antara akurasi dan kecepatan deteksi menjadi solusi efektif dalam sistem transportasi cerdas.

”Pengembangan lebih lanjut diharapkan dapat meningkatkan efisiensi manajemen lalu lintas serta memperluas penerapan YOLO-ARIA dalam berbagai kondisi lingkungan dan jenis kendaraan,” tandasnya.