Helfy Susilawati, M.T. Dosen Pembimbing 1 Iik M. Malik Matin, M.T. Dosen Pembimbing 1 Iqbal Nur Rizkiana Dosen Pembimbing 1

Kemacetan di persimpangan jalan merupakan masalah yang sering ditemui, terutama karena sistem lampu lalu lintas yang belum mampu menyesuaikan diri dengan volume kendaraan yang melintas. Penelitian ini mencoba menjawab permasalahan tersebut dengan membandingkan dua metode deteksi objek berbasis pengolahan citra digital, yaitu Single Shot Detector (SSD) dan You Only Look Once (YOLO), untuk mendeteksi dan menghitung jumlah kendaraan. Sistem yang dibangun tidak hanya mendeteksi, tetapi juga mengklasifikasikan kendaraan menjadi dua jenis: mobil dan bus. Agar estimasi beban lalu lintas lebih proporsional, setiap bus dikonversi menjadi setara tiga mobil berdasarkan perbandingan rata-rata panjang kendaraan. Pengujian dilakukan menggunakan rekaman video dari persimpangan Sigobing di Garut pada pagi, siang, dan sore hari. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode YOLO memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi, yaitu rata-rata 87,64%, sementara SSD mencapai 75,96%. Meski begitu, SSD unggul dari sisi kecepatan pemrosesan karena arsitekturnya yang lebih ringan. Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa YOLO lebih cocok digunakan untuk kebutuhan deteksi yang akurat, sedangkan SSD bisa menjadi pilihan saat efisiensi waktu menjadi prioritas. Sistem ini diharapkan dapat menjadi langkah awal menuju pengembangan sistem pengaturan lalu lintas yang lebih cerdas dan adaptif.