Aplikasi Penghitung Kendaraan

[Rosette Allaband]

Limamahasiswa dari Universitas Negeri Malang (UM), Universitas Airlangga (Unair), dan UPN Veteran Jawa Timur kembangkan aplikasi yang dapat menghitung emisi kendaraan bernama Eco-Route. Tak sembarangan, karya inovasi yang dapat membantu pengguna melacak dan menghitung jumlah emisi karbon saat berkendara ini mendapat dana yang fantastis loh!

Aplikasi yang dikembangkan oleh Niken Larasati seorang mahasiswa prodi S1 Matematika UM dan keempat rekannya ini meraih "Top 20" dari 787 Product-Based Capstone Project pada program Bangkit Academy 2023 Batch 1.

Dikutip dari rilis di laman resmi UM, Rabu (8/11/2023) Eco-Route memiliki dua fitur unggulan yang menarik perhatian pakar lingkungan dan ahli teknologi. Fitur pertama bernama "Smart Tracking and Eco-Friendly Route Suggestion".

Melalui fitur ini, pengguna bisa memilih rute perjalanan yang paling ramah lingkungan. Diketahui, Eco-Route menggunakan data dari Google Maps sehingga bisa menghitung emisi karbon dari berbagai rute perjalanan.

Sedangkan fitur kedua bernama "AI-Powered Emission Calculation" yang mampu menghitung jumlah emisi karbon yang dihasilkan kendaraan secara langsung saat berkendara. Fitur ini menggunakan data dari sensor GPS dan informasi tipe kendaraan yang digunakan untuk bisa menghitung emisi karbonnya.

Saat ini, inovasi yang diciptakan Niken dan keempat rekannya yakni Lintang Pramayasti (Teknik Biomedis Universitas Airlangga), Muhammad Hakam Fardana, Nurkholis Amanullah, dan Kaisar Fauzan (Teknik Informatika UPN Veteran Jawa Timur) tengah berada di tahap beta-testing. Dalam beberapa bulan kedepan, Eco-Route bisa diluncurkan secara luas.

Dengan demikian, Niken berharap inovasinya bisa menjadi solusi efektif terutama dalam pengendalian polusi melalui emisi karbon. Ia juga berharap agar masyarakat Indonesia bisa antusias dengan aplikasi ini bila dirilis secara luas.

"Saya berharap aplikasi Eco-Route dapat menjadi solusi yang efektif dalam upaya mengurangi emisi karbon dan menjaga kelestarian lingkungan, terutama di tengah-tengah isu seputar emisi karbon yang semakin meluas," ujar Niken.

Sebagai informasi, Bangkit Academy merupakan program persiapan karier yang dipimpin oleh Google, GoTo, dan Traveloka. Melalui program ini, mahasiswa dipersiapkan keterampilannya untuk berkarir di perusahaan teknologi terkemuka.

Tim pengembangan Eco-Route terdiri dari 5 orang dengan latar belakang dan universitas yang berbeda. Lintang Pramayasti, Alumni Teknik Biomedis Universitas Airlangga, Niken Larasati, Mahasiswa Matematika Universitas Negeri Malang. serta Muhammad Hakam Fardana, Nurkholis Amanullah, dan Kaisar Fauzan, mahasiswa Teknik Informatika UPN "Veteran" Jawa Timur.

Eco-Route saat ini sudah melangsungkan beta testing untuk aplikasi mereka. Eco-Route hadir dengan fitur unggulan mereka berupa Smart Tracking and Eco-Friendly Route Sugestion serta AI-Powered Emission Calculation.

Fitur Smart Tracking akan membantu pengguna untuk melacak perjalanan mereka secara real-time. Fitur Eco-Friendly Route Sugestion akan memberikan rekomendasi rute yang lebih ramah lingkungan berdasarkan data emisi karbon. Sedangkan fitur AI-Powered Emission Calculation akan menghitung emisi karbon dari perjalanan pengguna hanya dengan berbekal tipe kendaraan yang digunakan saat berkendara.

"Kami berharap Eco-Route dapat menjadi solusi untuk mengurangi emisi karbon dari sektor transportasi," ujar Lintang Pramayasti, salah satu anggota tim pengembangan Eco-Route. "Kami juga berharap Eco-Route dapat membantu pengguna untuk lebih bijak dalam berkendara."

Niken Larasati, mahasiswa prodi S1 Matematika Universitas Negeri Malang bersama dengan anggota timnya berhasil mengembangkan aplikasi penghitung emisi kendaraan bernama Eco-Route. Aplikasi ini dapat membantu pengguna untuk melacak dan menghitung jumlah emisi karbon yang dihasilkan saat berkendara.

Dua fitur unggulan yang dihadirkan Eco-Route menarik perhatian berbagai pihak terkait, termasuk pakar lingkungan dan ahli teknologi. Diantaranya adalah Smart Tracking and Eco-Friendly Route Suggestion. Fitur ini memungkinkan pengguna untuk memilih rute perjalanan yang paling ramah lingkungan. Aplikasi Eco-Route menggunakan data dari Google Maps untuk menghitung emisi karbon dari berbagai rute perjalanan, dan kemudian merekomendasikan rute dengan emisi karbon terendah kepada pengguna.

Menurut kamus besar bahasa Indonesia (KBBI), kendaraan adalah sesuatu yang digunakan untuk dikendarai atau dinaiki. Kendaraan merupakan sesuatu yang sudah umum saat ini. Selain dapat memudahkan manusia dalam transportasi, kendaraan juga memberikan banyak dampak buruk bagi manusia, mulai dari segi kesehatan, juga sebagai faktor kecelakaan lalu lintas. Untuk mengurangi dampak-dampak tersebut, diperlukan data perhitungan kendaraan pada jalan raya yang berguna sebagai landasan dalam menindaklanjuti masalah kesehatan, maupun kecelakaan lalu lintas. Penelitian ini bertujuan untuk membangun aplikasi perhitungan kendaraan pada jalan raya, serta mengetahui keakuratan metode Gaussian mixture model dan blob analysis. Video yang digunakan didapatkan dari internet dan rekaman yang diambil sendiri. Hasil dari penelitian ini adalah, dari 8 video yang diujicobakan yaitu 6 video dari internet dan 12 video rekaman menggunakan handphone, akurasi terendah sebesar 69.23% dan tingkat akurasi tertinggi sebesar 100% dengan akurasi rata-rata 80.74%. Dari pengujian blackbox, tingkat keberhasilan sebesar 100%, yang menunjukkan bahwa secara fungsional, sistem yang diujicobakan pada 2 halaman dan 8 skenario seluruhnya berjalan dengan baik.

Purwandari, Endina Putri. 2014. Peningkatan Kualitas Pembelajaran Pengolahan Citra Digital Pada Program Studi Teknik Informatika Menggunakan Model Project Based Learning. Jurnal Rekursif, Vol. 2 No. 1

P. Kaewtrakulpong, R. Bowden. 2011. An Improved Adaptive Background Mixture Model for Realtime Tracking with Shadow Detection. Proc. 2nd European Workshop on Advanced Video Based Surveillance Systems, AVBS01, VIDEO BASED SURVEILLANCE SYSTEMS: Computer Vision and Distributed Processing

Google has released the Tensorflow Object Detection API to facilitate deep learning application development using the Tensorflow Object Detection API. The TensorFlow Object Detection API is an open-source framework that can be used to develop, train, and deploy object detection models. In this study, the Tensorflow Object Detection API is implemented in a vehicle counter application with the SSD_Resnet50_v1 detection model. From the research that has been done, applications with the detection of the SSD_Resnet50_v1 model get an accuracy of 56.49% in calculating motor-type vehicles and 54.43% for car-type vehicles.

Google telah merilis Tensorflow Object Detection API untuk mempermudah pengembangan aplikasi Deep learning dengan menggunakan Tensorflow Object Detection API. TensorFlow Object Detection API adalah open source framework yang dapat digunakan untuk mengembangkan, melatih, dan menggunakan model deteksi objek. Pada penelitian ini Tensorflow Object Detection API diimplementasikan pada aplikasi penghitung kendaraan dengan model deteksi SSD_Resnet50_v1. Dari penelitian yang telah dilakukan, aplikasi dengan model deteksi SSD_Resnet50_v1 mendapatkan akurasi sebesar 56,49% dalam menghitung kendaraan berjenis motor dan 54,43% untuk kendaraan berjenis mobil.

Proses penghitungan kendaraan memberikan informasi yang tepat tentang arus lalu lintas, dan waktu puncak lalu lintas di jalan raya. Makalah ini menyajikan penghitung kendaraan dengan menggunakan data dari Google Maps API. Penghitungan kendaraan akan menggunakan rumus rasio densitas dari metode Greenshield, Greenberg dan Underwood. Implementasi dari teknik yang diusulkan telah dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan framework codeigniter. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi penghitung kendaraan berbasis web yang diharapkan dapat membantu dinas terkait dalam meningkatkan pelayanan kepada masyarakat sebagai pengguna jalan

Contreras, M., Gamess, E., 2020, An Algorithm based on VANET Technology to Count Vehicles Stopped at a Traffic Light, International Journal of Intelligent Transportation Systems Research, hal 122 - 139.

Mahdia, F., Noviyanto, F.,, 2013, Pemanfaatan Google Maps API untuk Pembangunan Sistem Informasi Manajemen Bantuan Logistik Pasca Bencana Alam berbasis Mobile Web (Studi Kasus : Badan Penanggulangan Bencana Daerah Kota Yogyakarta, Jurnal Sarjana Teknik Informatika, vol. 1, hal 162 - 171.

Kesadaran akan lingkungan menjadi komponen penting dalam kehidupan modern. Dengan meningkatnya tingkat polusi di kota-kota besar, pentingnya memilih transportasi ramah lingkungan tak dapat ditekankan. Menyadari kebutuhan ini, program yang menyediakan perencanaan rute yang ramah lingkungan semakin populer. Alat-alat ini memungkinkan pengguna membuat keputusan terdidik yang membantu mengurangi penggunaan bahan bakar dan emisi karbon.

Di era perkembangan teknologi yang pesat, inovasi aplikasi muncul sebagai solusi untuk berbagai tantangan lingkungan, khususnya terkait konsumsi bahan bakar dan emisi karbon dalam sektor transportasi yang menjadi penyebab perubahan iklim. Sobat EBT Heroes, tahukah kamu? Banyak anak bangsa yang membuat bangga dengan karya dan inovasinya yang digunakan untuk menjaga lingkungan. Salah satu karya yang patut diperhatikan adalah aplikasi penghitung emisi karbon kendaraan bernama Eco-Route.

Dalam upaya mewujudkan transportasi yang berkelanjutan dan ramah lingkungan, sekelompok mahasiswa berprestasi dari berbagai perguruan tinggi di Jawa Timur menciptakan aplikasi Eco-Rute. Aplikasi ini dirancang untuk membantu pengguna melacak dan menghitung emisi karbon yang dihasilkan sepanjang perjalanan mereka. Eco-Route menawarkan fitur unggulan yang membantu pengguna melacak dan menghitung emisi karbon saat berkendara.

Fungsi ini memungkinkan pengguna memilih rute perjalanan yang paling ramah lingkungan. Eco-Route mengevaluasi emisi karbon dari berbagai alternatif perjalanan dengan menggunakan data dari Google Maps. Hasilnya, aplikasi akan menyarankan rute dengan emisi karbon terendah kepada pelanggan. Koneksi dengan Google Maps ini tidak hanya meningkatkan akurasi estimasi emisi, tetapi juga mempermudah perjalanan pelanggan.

3a8082e126