Abstract:Abstract: This study discusses the optimization of RAG for a FAQ system in the field of information technology product security certification at BSSN. Although LLM generate reliable responses, they often lack up-to-date…
and domain-specific knowledge, which can be addressed through the RAG approach. This research aims to optimize a domain-specific RAG system by improving embedding performance, enhancing prompt robustness, and increasing retrieval accuracy. The research methods consist of three stages. The first stage involves fine-tuning the bge-m3 embedding model and evaluating its performance using MRR, Recall, and AUC. The second stage applies prompt engineering techniques, namely the SRSM and Autodefense, to mitigate direct-injection and escape-character prompt injection attacks. The third stage evaluates the proposed RAG system using Precision, Recall, and F1-Score metrics against four baseline models. The results of research show that the fine-tuned embedding model achieves higher performance than the original model, with MRR@1 and Recall@1 values of 0.80 and an AUC@100 of 0.7023. In addition, the proposed prompt engineering techniques demonstrate robustness against prompt injection attacks, while the overall RAG system attains a perfect Precision, Recall, and F1-Score of 1.00. In conclusion, the proposed approach effectively enhances retrieval accuracy, embedding quality, and system security, resulting in a more reliable RAG-based FAQ system for information technology product security certification.
Keywords: embedding fine-tuning; large language model; prompt engineering; prompt injection mitigation; retrieval-augmented generation
Abstrak: Studi ini membahas optimasi RAG untuk sistem FAQ di bidang sertifikasi keamanan produk teknologi informasi di BSSN. Meskipun LLM menghasilkan respons yang andal, mereka seringkali kurang memiliki pengetahuan terkini dan spesifik domain, yang dapat diatasi melalui pendekatan RAG. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan sistem RAG spesifik domain dengan meningkatkan kinerja embedding, meningkatkan ketahanan prompt dan meningkatkan akurasi pengambilan. Metode penelitian terdiri dari tiga tahap. Tahap pertama melibatkan fine-tuning model embedding bge-m3 dan mengevaluasi kinerjanya menggunakan Mean Reciprocal Rank (MRR), Recall, dan AUC. Tahap kedua menerapkan teknik rekayasa prompt, yaitu Self- SRSM dan Autodefense, untuk mengurangi serangan direct-injection dan escape-character prompt injection. Tahap ketiga mengevaluasi sistem RAG yang diusulkan menggunakan metrik Presisi, Recall, dan F1-Score terhadap empat model dasar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model embedding yang disempurnakan mencapai kinerja yang lebih tinggi daripada model asli, dengan nilai MRR@1 dan Recall@1 sebesar 0,80 dan AUC@100 sebesar 0,7023. Selain itu, teknik rekayasa prompt yang diusulkan menunjukkan ketahanan terhadap serangan injeksi prompt, sementara sistem RAG secara keseluruhan mencapai Presisi, Recall, dan F1-Score sempurna sebesar 1,00. Kesimpulannya, pendekatan yang diusulkan secara efektif meningkatkan akurasi pengambilan, kualitas embedding dan keamanan sistem, menghasilkan sistem FAQ berbasis RAG yang lebih andal untuk sertifikasi keamanan produk teknologi informasi.
Kata kunci: penyempurnaan embedding; model bahasa besar; rekayasa prompt; mitigasi injeksi prompt; retrieval-augmented generation
Abstract:Abstract: The determination of thesis topics is a fundamental stage in academic research, yet the evaluation process remains predominantly manual and subjective. This reliance on individual lecturer perception often leads…
s to inconsistent feasibility assessments and fails to systematically measure the topic's alignment with strategic needs. This research aims to develop a Decision Support System (DSS) model based on fuzzy logic to assess the feasibility of thesis topics objectively and systematically, focusing on enhancing the relevance of student research. The research method employed the Fuzzy Inference System (FIS) with the Sugeno method. This model was designed through literature review and FGD to establish four criteria (Topic Relevance, Difficulty Level, Idea Novelty, Reference Availability) and 81 rule bases. The model validation results against expert judgment using 15 test data showed a high accuracy rate of 91.31%, with a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value of 8.69%. In conclusion, this DSS model is proven to be valid and consistent, and it can be relied upon as an objective tool to improve the quality and relevance of thesis topics.
Keywords: academic evaluation; decision support system; fuzzy logic; fuzzy sugeno; thesis feasibility
Abstrak: Penentuan topik skripsi merupakan tahapan fundamental dalam penelitian akademik, namun proses evaluasinya hingga kini masih cenderung manual dan subjektif. Ketergantungan pada persepsi dosen secara individu sering kali menyebabkan penilaian kelayakan yang tidak konsisten serta kegagalan dalam mengukur keselarasan topik dengan kebutuhan strategis secara sistematis. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis logika fuzzy untuk menilai kelayakan topik skripsi secara objektif dan sistematis, dengan fokus pada peningkatan relevansi penelitian mahasiswa. Metode penelitian yang digunakan adalah Fuzzy Inference System (FIS) dengan metode Sugeno. Model ini dirancang melalui tinjauan pustaka dan Focus Group Discussion (FGD) untuk menetapkan empat kriteria (Relevansi Topik, Tingkat Kesulitan, Kebaruan Ide, Ketersediaan Referensi) serta 81 basis aturan. Hasil validasi model terhadap penilaian pakar menggunakan 15 data uji menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi yaitu 91,31%, dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 8,69%. Kesimpulannya, model SPK ini terbukti valid dan konsisten, serta dapat diandalkan sebagai alat objektif untuk meningkatkan kualitas dan relevansi topik skripsi.
Kata kunci: evaluasi akademik; sistem pendukung keputusan; logika fuzzy; fuzzy sugeno; kelayakan skripsi
Abstract:Abstract: The widespread use of information and communication technology (ICT) has enhanced effectiveness and quality in management, research, and education at educational institutions. In this digital age, secondary schools…
ools are required to improve operational efficiency and educational strategies through the use of information technology. Therefore, the implementation of an enterprise architecture (EA) framework is crucial to ensure a strategic alignment between educational goals and technology. However, before implementing the framework, schools must evaluate various factors that influence the suitability and effectiveness of EA, including current technology needs, staff competencies, existing infrastructure conditions, and other factors. This study gathers and analyzes data from related studies, and the results indicate the importance of understanding EA principles to optimize academic and administrative processes. By considering variables in the selection of the EA framework, evaluating school readiness, and identifying existing challenges, this research aims to assist secondary schools in effectively implementing EA. The expected outcome of this research provides theoretical support for the adoption of EA, thus facilitating more efficient strategic and operational planning in secondary schools.
Keywords: enterprise architecture; framework; information and communication technology; secondary school.
Abstrak: Penggunaan teknologi informasi dan komunikasi (TIK) secara luas telah meningkatkan efektivitas dan kualitas dalam manajemen, penelitian, dan pendidikan di institusi pendidikan. Di era digital ini, sekolah menengah dituntut untuk meningkatkan efisiensi operasional dan strategi pendidikan melalui pemanfaatan teknologi informasi. Oleh karena itu, penerapan framework arsitektur enterprise (EA) menjadi penting untuk memastikan aliansi strategis antara tujuan pendidikan dan teknologi. Namun, sebelum penerapan framework dilakukan, sekolah harus mengevaluasi berbagai faktor yang mempengaruhi kesesuaian dan efektivitas EA, termasuk kebutuhan teknologi terkini, kompetensi staf, kondisi infrastruktur yang ada, dan faktor lainnya. Penelitian ini mengumpulkan dan menganalisis data dari studi terkait, hasilnya menunjukkan bahwa pentingnya pemahaman tentang prinsip-prinsip EA untuk mengoptimalkan proses akademik dan administratif. Dengan mempertimbangkan variabel-variabel dalam pemilihan framework EA, evaluasi kesiapan sekolah, dan identifikasi tantangan yang ada, penelitian ini bertujuan untuk membantu sekolah menengah dalam mengimplementasikan EA secara efektif. Diharapkan hasil dari penelitian ini memberikan kontribusi teoretis yang mendukung pengadopsian EA, sehingga memfasilitasi perencanaan strategis dan operasional yang lebih efisien di sekolah menengah.
Kata kunci:arsitektur enterprise; framework; sekolah menengah; teknologi informasi dan komunikasi.
Abstract:Abstract: This research will discuss predictions of demand for robes at the Fashion Gallery. The problem that occurs is that there is often a buildup in the number of robes provided in shops, thereby increasing additional…
l expenses, such as storage costs and demand costs. On the other hand, if there is too little stock of robes, it will result in losses because potential buyers do not get the items they need. In this case, the forecasting system will be used as a tool to solve the problem of robe accumulation. The WMA method prioritizes the most recent data points while smoothing out fluctuations. The advantage of this method is increased responsiveness to recent changes in demand patterns, contributing to more accurate forecasts by considering current information more prominently than historical data. By implementing the WMA method, it is hoped that the accumulation of robes can be avoided. From the results of prediction calculations in January 2024, it is predicted that there will be 143 adult robes, with a MAD of 7.685185, MSE 74.79938 and MAPE 5%. For small children's robes, it is predicted that there will be 56 shirts, with MAD of 8.388889, MSE of 91.16358 and MAPE of 12%. It can be concluded that the WMA method can make it easier for Fashion Gallery to predict demand for adult and children's robes in the following month.
Keywords: forecasting; robe request; weighted moving average
Abstrak: Dalam penelitian ini akan membahas prediksi permintaan baju gamis pada Fashion Gallery. Permasalahan yang terjadi sering terjadinya penumpukan pada jumlah baju gamis yang disediakan pada toko, sehingga meningkatkan beban tambahan, seperti biaya penyimpanan dan biaya permintaan. Sebaliknya, apabila stok gamis yang terlalu sedikit, mengakibatkan kerugian yang disebabkan karena calon pembeli tidak mendapatkan barang yang dibutuhkan. Dalam hal ini sistem forecasting akan digunakan sebagai alat bantu dalam menyelesaikan permasalahan penumpukan baju gamis. Metode WMA, lebih mementingkan titik data terkini sambil memperlancar fluktuasi. Kelebihan metode ini meningkatkan daya tanggap terhadap perubahan pola permintaan terkini, berkontribusi pada perkiraan yang lebih akurat dengan mempertimbangkan informasi terkini secara lebih menonjol dibandingkan data historis. Dengan diterapkannya metode WMA, diharapkan dapat menghindari terjadinya penumpukan baju gamis. Dari hasil perhitungan prediksi pada bulan Januari 2024, untuk baju gamis dewasa diprediksi sebanyak 143 baju, dengan MAD sebesar 7.685185, MSE 74.79938 dan MAPE 5%. Untuk baju gamis anak kecil diprediksi sebanyak 56 baju, dengan MAD sebesar 8.388889, MSE 91.16358 dan MAPE sebesar 12%. Dapat disimpulkan bahwa metode WMA dapat memudahkan Fashion Gallery dalam meramalkan permintaan baju gamis dewasa dan anak-anak pada bulan berikutnya.
Kata Kunci: forecasting; permintaan baju gamis; weighted moving average
Abstract:Abstract: Artificial Intelligence (AI) is currently gaining popularity across various industries, including healthcare, finance, and others. In this study, AI technology is employed to devise an optimal marketing strategy…
y for Code Verse Computer Accessories Store using the K-Means algorithm. As part of machine learning, the K-Means algorithm, categorized under unsupervised learning, is implemented to cluster sales data for computer accessory products over the last three months of 2023. The results of the K-Means analysis identify two main clusters. Cluster one (Cluster 1) comprises products such as Mouse, Keyboard, Monitor, Headset, and Speaker, indicating consistent purchasing patterns and high consumer interest. Recommendations are made to increase stock for Cluster 1. Meanwhile, Cluster two (Cluster 2) consists of Mic products with lower interest, and it is not advisable to increase stock. The implementation of K-Means provides insights into purchasing patterns, enabling Code Verse to develop more effective marketing and inventory management strategies.
Keywords: K-Means algorithm; artificial intelligence; clustering
Abstract: Kecerdasan Buatan (AI) kini meraih popularitas dalam berbagai industri, termasuk sektor kesehatan, keuangan, dan lainnya. Pada penelitian ini, teknologi AI digunakan untuk merancang strategi pemasaran optimal bagi Toko Aksesoris Komputer CodeVerse dengan menggunakan Algoritma K-Means. Sebagai bagian dari machine learning, Algoritma K-Means, yang termasuk dalam kategori unsupervised learning, diimplementasikan untuk mengelompokkan data penjualan produk selama tiga bulan terakhir tahun 2023. Hasil dari analisis K-Means mengidentifikasi dua cluster utama. Cluster pertama (Cluster 1) terdiri dari produk Mouse, Keyboard, Monitor, Headset, dan Speaker, menunjukkan pola pembelian yang konsisten dan tingginya minat konsumen. Rekomendasi untuk menambah stok diberikan. Sementara itu, Cluster kedua (Cluster 2) terdiri dari produk Mic dengan minat lebih rendah, dan tidak disarankan untuk menambah stok. Implementasi K-Means memberikan wawasan tentang pola pembelian, memungkinkan CodeVerse mengembangkan strategi pemasaran dan manajemen persediaan yang lebih efektif.
Keywords: Algoritma k-means; kecerdasan buatan; clustering
Abstract:Abstract: There are a great number of academics that are now conducting research on sentiment analysis by employing supervised and machine learning techniques. The research can be carried out with the assistance of a variety…
iety of sources, including reviews of movies, reviews of Twitter, reviews of online products, blogs, discussion forums, and other social networks. With the progress of technology, individuals may now effortlessly utilize social media platforms to access and share information, as well as express their viewpoints to the general public, without any constraints of distance or time. Twitter is a social media network that serves as a repository for opinions. Diverse techniques are employed to provide optimal and realistically precise pressure detection. The analysis and discussion affirm that the Support Vector Machine (SVM) was effectively employed in this study, utilizing public opinion data on television program reviews in Indonesia. An SVM classifier is employed to examine the Twitter data set by utilizing various parameters. The study successfully completed the preprocessing process by collecting a total of 400 data points, consisting of 320 reviews from 4 television shows for training data and 80 reviews for testing. The data was filtered and classified using SVM, with 200 positive and 200 negative data points for comparison. The experiment utilized the SVM method using TF-IDF to achieve the most accurate test results. The test accuracy was 80%, while the training data accuracy reached 100%.
Keywords: Sentiment Analysis; Support Vector Machine; Television Shows Review, TF-IDF,
Abstrak: Saat ini, banyak akademisi sedang menyelidiki analisis sentimen melalui pemanfaatan teknik yang diawasi dan pembelajaran mesin. Kajian dapat dilakukan dengan menggunakan beberapa sumber seperti review film, review Twitter, review produk online, blog, forum diskusi, atau jejaring sosial lainnya. Dengan kemajuan teknologi, masyarakat kini dapat dengan mudah memanfaatkan platform media sosial untuk mengakses dan berbagi informasi, serta menyampaikan pandangan mereka kepada masyarakat umum, tanpa batasan jarak dan waktu. Twitter adalah jaringan media sosial yang berfungsi sebagai gudang opini. Beragam teknik digunakan untuk menghasilkan deteksi tekanan yang optimal dan presisi secara realistis. Analisis dan pembahasan menegaskan bahwa Support Vector Machine (SVM) efektif digunakan dalam penelitian ini, memanfaatkan data opini publik tentang review program televisi di Indonesia. Pengklasifikasi SVM digunakan untuk memeriksa kumpulan data Twitter dengan memanfaatkan berbagai parameter. Penelitian berhasil menyelesaikan proses preprocessing dengan mengumpulkan total 400 titik data yang terdiri dari 320 review dari 4 acara televisi untuk data pelatihan dan 80 review untuk pengujian. Data disaring dan diklasifikasikan menggunakan SVM, dengan 200 titik data positif dan 200 titik data negatif sebagai perbandingan. Percobaan ini menggunakan metode SVM dengan menggunakan TF-IDF untuk mencapai hasil pengujian yang paling akurat. Akurasi pengujiannya mencapai 80%, sedangkan akurasi data pelatihan mencapai 100%.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Review Tayangan Televisi, TF-IDF, Support Vector Machine
Abstract:Abstract: Project-Based Learning is a type of learning that is quite widely recommended today, especially in vocational type institutions where the learning is effective in the aim of involving students with direct learning…
ing content. The process of evaluating project-based learning on project teams in the performance assessment of each team to rank the order of best performance of all teams is still assessed based on subjective assessments. To overcome these problems, in this study the performance measurement of the project-based learning team by applying the VIKOR method and Rank Order Centroid in conducting assessments with test samples, namely in the Introduction to Database course. The test results obtained based on the calculation of VIKOR and Rank Order Centroid, namely PBL-TRPL01 Team 1 as the best alternative by obtaining based on variations of testing the VIKOR index value with values v=0.4, v=0.5, and v=0.6. Thus, it can be seen that the VIKOR and Rank Order Centroid methods can be applied to the calculation process of measuring team performance in project-based learning.
Keywords: decision Support System; project-based learning; rank order centroid; VIKOR
Abstrak: Pembelajaran Berbasis Proyek merupakan jenis pembelajaran yang cukup banyak direkomendasikan di masa kini khususnya pada institusi berjenis vokasional. Pembelajaran tersebut efektif dalam tujuan melibatkan para peserta didik dengan konten pembelajaran secara langsung. Proses evaluasi pembelajaran berbasis proyek pada tim proyek dalam penilaian performa dari masing-masing tim untuk memeringkatkan urutan performa terbaik dari seluruh tim masih dinilai berdasarkan penilaian secara subyektif. Untuk mengatasi persoalan tersebut, pada penelitian ini pengukuran performa tim project-based learning dengan menerapkan metode VIKOR dan Rank Order Centroid dalam melakukan penilaian dengan sampel pengujian yaitu pada mata kuliah Pengantar Basis Data. Hasil pengujian yang diperoleh berdasarkan perhitungan VIKOR dan Rank Order Centroid yaitu bahwa alternatif PBL-TRPL01 Tim 1 sebagai alternatif terbaik dengan peroleh berdasarkan variasi pengujian nilai indeks VIKOR. Maka dengan demikian, dapat diketahui bahwa metode VIKOR dan Rank Order Centroid dapat diterapkan pada proses perhitungan pengukuran performa tim pada pembelajaran berbasis proyek.
Kata kunci: pembelajaran berbasis proyek; rank order centroid; sistem pendukung keputusan; VIKOR
Abstract:Abstract: Currently, the increasing needs of the community to obtain efficient, effective, transparent and accountable public services. Various applications are designed in order to realize a transparent work system of accountable…
ccountable funds and an increase in work processes that are fast, precise, and accurate. Therefore, local governments are now developing e-Government or in the Indonesian government known as the Electronic-Based Government System (SPBE). In running SPBE, the Central Lombok Regency Government, especially the Department of Communication and Informatics, participates in developing SPBE, one of which is in the Informatics Application Division which has an Informatics Application Management Program. This research aims to support SPBE-based informatics application management services for OPDs in Central Lombok Regency and the public. This SPBE design adopts the TOGAF 9.2 approach, and is also adjusted to the Presidential Regulation on Electronic-Based Government Systems in designing. This research focuses on the Informatics Application Management Program with business process architecture domain, service architecture domain, data and information architecture domain, application architecture domain, and technology (infrastructure) architecture domain. The result of this research is a blueprint that will be used as a solution or support for the running of SPBE in the Informatics Application Management Program.
Keywords: electronic-based government system, department of communication and informatics, informatics application management program, togaf 9.2
Abstrak Saat ini, meningkatnya kebutuhan masyarakat untuk mendapatkan pelayanan publik yang efisien, efektif, transparan dan akuntabel publik. Berbagai aplikasi di rancang agar dapat mewujudkan sistem kerja yang transparan dana akuntabel serta adanya peningkatan proses kerja yang cepat, tepat, dan akurat. Maka dari itu, Pemerintah daerah kini mengembangkan e-Government atau di pemerintahan Indonesia dikenal sebagai Sistem Pemerintahan Berbasis Elektronik (SPBE). Dalam menjalankan SPBE Pemerintah Kabupaten Lombok Tengah khususnya Dinas Komunikasi dan Informatika ikut serta mengembangkan SPBE salah satunya pada Bidang Aplikasi Informatika yang memiliki Program Pengelolaan Aplikasi Informatika. Dalam penelitian ini memiliki tujuan untuk menunjang layanan pengelolaan aplikasi informatika berbasis SPBE bagi OPD yang ada di Kab. Lombok Tengah dan juga publik. Perancangan SPBE ini mengadopsi pendekatan TOGAF 9.2, dan juga di sesuaikan dengan Peraturan Presiden tentang Sistem Pemerintahan Berbasis Elektronik dalam melakukan perancangan. Penelitian ini berfokus pada Program Pengelolaan Aplikasi Informatika dengan domain arsitektur proses bisnis, domain arsitektur layanan, domain arsitektur data dan informasi, domain arsitektur ap-likasi, dan domain arsitektur teknologi (infrastruktur). Hasil dari penelitian ini yaitu suatu blueprint yang nantinya akan dijadikan solusi ataupun penunjang berjalannya SPBE dalam Program Pengelolaan Aplikasi Informatika.
Kata kunci: aplikasi informatika, program pengelolaan aplikasi informatika, enterprise architecture, togaf 9.2
Abstract:Abstract: The current development of information technology has had an impact on all fields, including the health sector. Many activities that were previously carried out conventionally or manually can now be carried out…
with the help of technology. Computers that were previously only used to process data now provide many services, applications, and programs that can help facilitate human activities. One of them is the Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) method, which is a support system method that has been widely used to provide accurate and efficient results. This study aims to build a decision support system for choosing healthy toddlers and elderly at the Petatal Health Center, Talawi District, Asahan Regency. So far, the process of selecting healthy toddlers and elderly is done conventionally, without the help of applications or computer programs. So the time needed is longer and the results are also less objective. The calculation process uses the MAUT method with an alternative of 13 toddlers and 15 elderly. The criteria used are body weight, nutritional status, potassium content, protein content, and carbohydrate content. Assessment weight 1-5. The results are 3 Toddlers with the highest total score Laila (17) Putri Sundar (14.25) and Tiara with a score of 12.25. The three people with the highest scores for healthy elderly are Rini Dewi with a score of 17, Joni with a score of 14.25, and Bejo Asmo with a value of 12.25.
Keywords: decision support system; MAUT; multi atribute utility theory; SPK
Abstrak: Perkembangan Teknologi informasi saat ini telah berdampak pada semua bidang, termasuk bidang kesehatan. Banyak kegiatan yang awalnya dilakukan secara konvensional atau manual kini dapat dilakukan dengan bantuan teknologi. Komputer yang tadinya hanya digunakan untuk mengolah data kini menyediakan banyak layanan, aplikasi dan program yang dapat membantu mempermudah kegiatan manusia. Salah satunya adalah metode Multi Atribute Utility Theory (MAUT) yang merupakan salah satu metode sistem pendukung yang telah banyak digunakan untuk memberikan hasil yang akurat dan efisien. Penelitian ini bertujuan membangun sistem pendukung keputusan pemilihan Balita dan Lansia Sehat di Puskesmas Petatal Kecamatan Talawi Kabupaten Asahan, selama ini proses pemilihan balita dan lansia sehat dilakukan secara konvensional, tanpa menggunakan bantuan aplikasi atau program computer. Sehingga waktu yang dibutuhkan lebih lama serta hasilnya juga kurang objektif. Proses perhitungan menggunakan Metode MAUT dengan alternative 13 Balita dan 15 lansia .Kriteria yang digunakan Berat Badan, Status Gizi, Kandungan Kalium, Kandungan protein dan kandungan karbohidrat. Bobot penilaian 1-5. Hasil adalah 3 Balita dengan total nilai tertinggi Laila (17) Putri Sundar (14,25) dan Tiara dengan nilai 12,25. Tiga orang dengan nilai tertinggi untuk Lansia sehat adalah Rini dewi dengan nilai 17, Joni dengan nilai 14,25 dan Bejo Asmo dengan nilai 12,25.
Kata kunci: multi atribute utility theory; MAUT; sistem pendukung keputusan; SPK
Abstract:Abstract: Pekanbaru still using conventional traffic light control system. Pekanbaru as the capital of Riau Province is predicted udergo the increased of urban population by 54.5% in 2025. It is important for Pekanbaru…
ru to immediately implement smart and efficient traffic management system, so that traffic congestion can be resolved quickly. This research paper provides a design solution for smart traffic light management (Smart Traffic Control System), based on object detection technology that uses deep learning to detect the number and type of vehicles. The number of vehicle is the basis for determining the green light timer automatically. The Smart Traffic Control System (STCS) is integrated with a web based geographic information system (smart map) that can display the current condition (picture, the number of vehicle, congestion level) of each STCS location. This integrated system has been tested on a traffic light prototype, using a mini computer and a miniature vehicle. This integrated system is able to detect 9 out of 12 vehicles, and able to send data regularly to the smart map.
Keywords: deep learning; smart mobility; smart traffic control system
Abstrak: Pengaturan lampu lalu lintas di Kota Pekanbaru masih dilakukan secara konvensional. Pekanbaru sebagai ibukota Provinsi Riau diprediksikan akan mengalami peningkatan jumlah penduduk perkotaan sebesar 54,5% pada tahun 2025. Dengan melihat predikisi ini, penting bagi kota Pekanbaru untuk segera memiliki tata kelola lalu lintas yang cerdas dan efisien agar kemacetan dapat ditanggulangi dengan cepat. Penelitian ini memberikan rancangan solusi untuk tata kelola lampu lalu lintas cerdas (Smart Traffic Control System), berbasis teknologi object detection yang menggunakan deep learning untuk mendeteksi jumlah dan jenis kendaraan. Jumlah kendaraan menjadi dasar penentuan timer lampu hijau secara otomatis. Smart Traffic Control System (STCS) terintegrasi dengan sistem informasi geografis berbasis web (smart map) yang secara kontinu menerima informasi kepadatan (gambar terkini, jumlah kendaraan, level kepadatan), kemudian menampilkannya diatas peta Kota Pekanbaru. Solusi sistem terintegrasi ini telah diujikan pada sebuah prototipe lampu lalu lintas, menggunakan komputer mini dan miniatur kendaraan. Sistem terintegrasi ini mampu mendeteksi 9 dari 12 kendaraan, dan mampu mengirimkan data secara berkala kepada smart map.
Kata kunci: deep learning; smart mobility; smart traffic control system