DETEKSI SPEED BUMP DAN RUMBLE STRIP MENGGUNAKAN ALGORITMA YOLOV8 UNTUK ADVANCED DRIVER ASSISTANCE SYSTEM = DETECTION OF SPEED BUMP AND RUMBLE STRIP USING YOLOV8 FOR ADVANCED DRIVER ASSISTANCE SYSTEM

Speed bump dan rumble strip merupakan salah satu kebijakan pemerintah terkait keselamatan pengguna jalan dengan tujuan memperlambat laju kendaraan dengan cara meninggikan sebagian badan jalan secara melintang yang disebut sebagai alat pembatas kecepatan pengguna jalan. Oleh karena wujudnya, kedua objek tersebut dapat menjadi berbahaya bila pengendara tidak menyadari keberadaannya. Selain itu, pengembangan sistem driver assistance juga memerlukan fitur yang mampu mendeteksi keberadaan speed bump dan rumble strip sehingga mampu menurunkan kecepatan kendaraan secara otomatis. Tujuan penelitian ini adalah mengimplementasikan algoritma YoloV8 dalam membangun sistem deteksi alat pembatas kecepatan pengguna jalan. Penelitian dilakukan dengan menggunakan data primer sebanyak 1895 gambar yang terdiri dari data citra objek speed bump dan rumble strip. Data tersebut akan melalui tahapan anotasi, preprocessing, training, dan deteksi. Hasil deteksi akan dievaluasi dengan menggunakan metrik precision, recall dan accuracy. Hasil pengujian deteksi pada data uji objek speed bump memiliki nilai precision, recall, dan accuracy sebesar sebesar 99,29%, 72,94%, dan 84,82% sedangkan pada objek rumble strip sebesar 100%, 76,03%, dan 92,14%. Hasil uji realtime yang dilakukan dengan tiga skenario kecepatan yaitu 20, 30, dan 40 km/jam. Performa model kemudian dinilai berdasarkan jarak kendaraan terhadap objek speed bump dan rumble strip. Hasil pengujian menunjukkan model dapat melakukan pendeteksian terhadap kedua objek dengan hasil terbaik pada skenario kecepatan 20 km/jam dengan jarak sebesar 5 meter dengan nilai precision, recall, dan accuracy untuk objek speed bump sebesar 82,35%, 90,32%, dan 87,27% serta untuk objek rumble strip sebesar 92,85%, 100%, dan 97,95%.