SEMARANG (SUARABARU.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 Kamis (5/9/2024).
Aria Hendrawan melakukan penelitian disertasi dengan judul ‘Pengembangan Metode Yolo Sebagai Deteksi dan Klasifikasi Kendaraan Pada Intelligent Transportation System’. Judul disertasinya itu berhasil dipertahankan di hadapan Tim Penguji, yang terdiri dari 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).
Selain itu ada juga 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.
BACA JUGA: 10 Negara Ikuti Lomba Poster Internasional USM
Kaprodi DSI Undip, Prof Dr Rahmat Gernowo MSi, mengaku bangga atas capaian dari para mahasiswa DSI dan Dr Aria Hendrawan MKom, yang merupakan lulusan ke-12.
Sementara itu, Rektor USM, Dr Supari MT menyatakan, saat ini USM memiliki dosen dengan kualifikasi Doktor sebanyak 92 orang, 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 membutuhakan SDM yang ahli dalam teknologi informasi. Sekarang ini dalam semua aspek kehidupun, kita tak lepas dari teknologi informasi,” ungkap Supari.
BACA JUGA: Metro Park View Hotel Gelar Coffee Morning Rayakan Hari Pelanggan Nasional di Kantor Kemenkum HAM
Menurutnya, tantangan ke depan adalah membuat aplikasi yang mengendalikan aktivitas orang setiap hari, dengan mengunakan aplikasi produk anak negeri, bukan dari produk negeri asing.
”Hal ini terkait keamanan inofrmasi dan kerahaisaan informasi. Kami mengapresiasi atas kelulusan Dr Aria Hendrawan, sehingga ke depan bisa memperkuat USM,” ungkapnya.
Sedangkan Aria menambahkan, sistem transportasi cerdas Intelligent Transportation System (ITS), berperan penting dalam mengelola lalu lintas di kota-kota besar.
BACA JUGA: SMP Tahfidz Annur Mangunan Sambut Tim Badan Akreditasi Nasional
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-red), metode populer untuk deteksi dan klasifikasi objek, karena kecepatannya yang tinggi. Keunggulan YOLO itu, 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.
BACA JUGA: Mahasiswa Apoteker Unissula Kunjungi PT Sanbe Farma
Penelitian dimulai dengan pengumpulan dataset video dari CCTV, di beberapa lokasi strategis di Kota Semarang. Video kemudian dikonversi menjadi citra yang digunakan sebagai input model.
”Hasil penelitian kami menunjukkan, YOLO-ARIA mencapai akurasi deteksi dan klasifikasi kendaraan sebesar 98,4 persen, bila dibandingkan dengan metode YOLO sebelumnya, yang diuji pada dataset Visual of Content (VOC). YOLO-ARIA menunjukkan peningkatan kecepatan deteksi dan klasifikasi kendaraan sebesar 50 persen, dibandingkan dengan YOLOv5x,” paparnya.
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.
BACA JUGA: Sekretaris KSPI Jateng Menyebut Upah Murah Bukan Solusi Menghindari PHK
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.
Riyan
