Abstrak

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.