Kota Jakarta, Indonesia adalah daerah metropolitan yang sangat padat penduduknya yang terus-menerus menghadapi masalah kemacetan lalu lintas. Jakarta menerapkan beberapa sistem transportasi untuk mengatasi masalah tersebut, seperti bus rapid transit, mass rapid transit, dan light rapid transit. Meskipun beberapa sistem ini telah beroperasi, keinginan untuk menggunakan transportasi umum dibandingkan dengan kendaraan pribadi masih relatif rendah. Laporan ini bertujuan untuk mengidentifikasi penyebab rendahnya keinginan untuk menggunakan angkutan umum, membentuk solusi berdasarkan penyebab yang diidentifikasi, dan menilai solusi tersebut. Penyebabnya diidentifikasi dari beberapa tinjauan literatur dan evaluasi kasus serupa di kota-kota yang memiliki masalah dan kondisi yang sebanding. Karena penyebab utama yang diidentifikasi adalah konektivitas, kemampuan berjalan kaki, dan kenyamanan, solusi yang sesuai adalah dengan menerapkan jaringan pejalan kaki bawah tanah di Jakarta. Penilaian tersebut mempertimbangkan perencanaan pemerintah Jakarta, parameter trotoar pejalan kaki yang berfungsi dengan baik, perbandingan dengan metode lain, dan masalah terkini yang dihadapi Jakarta. Jaringan pejalan kaki bawah tanah akan menciptakan pengurangan indeks lalu lintas Jakarta, permintaan akan tempat parkir, masalah di persimpangan, dan polusi udara sambil meningkatkan ekonomi, kesehatan masyarakat, dan kesehatan lingkungan. Ini juga merupakan pilihan yang lebih baik daripada metode above-grade dan at-grade karena kemampuan untuk dikembangkan lebih dari sekedar fasilitas perpindahan. Namun, beberapa masalah di Jakarta seperti banjir dan perendaman tanah Jakarta perlu diperbaiki terlebih dahulu untuk menerapkan jaringan pejalan kaki bawah tanah. Selain itu, berbagai penelitian tentang berbagai faktor juga harus dilakukan untuk secara kuat menunjukkan kelayakan penerapan jaringan pejalan kaki bawah tanah di Jakarta
Jembatan penyeberangan pejalan kaki sebagai infrastruktur yang ditinggikan akan secara otomatis menciptakan ruang di bawah strukturnya (lahan residu). Layaknya sebuah bayangan, keberadaan lahan residu tidak dapat dihindari dan memiliki peluang untuk pemanfaatannya. Skripsi ini akan membahas secara spesifik mengenai penggunaan lahan residu di bawah jembatan penyeberangan pejalan kaki pada beberapa titik transit yang ramai di Jakarta. Untuk memahami penggunaan lahan residu ini, pengamatan dilakukan dengan observasi terhadap jembatan penyeberangan pejalan kaki sebagai objek pembentuk lahan residu serta melihat bagaimana publik mengokupasinya. Untuk masa mendatang, saya berharap kajian ini dapat bermanfaat baik bagi pengelolaan jembatan penyeberangan pejalan kaki dan lahan residu itu sendiri.
Pedestrian bridges as elevated infrastructures will automatically create some spaces below the structure (residual space). The existence of residual space is unavoidable; it was left as an opportunity, an outlet for engagements. This study discuses specifically on the utilization of residual spaces below pedestrian bridges in several crowded transit spots in Jakarta. To understand the utilization of these residual spaces, this research is done by observation towards pedestrian bridges as the object that creates residual spaces and understand the act of occupancy within the spaces. In the future, I hope this study can be beneficial for both the management of pedestrian bridges and residual spaces itself.
"
Skripsi ini membahas tentang simulasi sistem untuk mendeteksi pejalan kaki. Dikarenakan hak pejalan kaki yang masih dipandang sebelah mata, maka tidak pernah luput dari kejadian yang tidak diinginkan seperti kecelakaan. Penelitian skripsi ini bertujuan agar mengetahui bagaimana kinerja sistem untuk mendeteksi pejalan kaki. Simulasi ini memanfaatkan aplikasi MATLAB sebagai hasil output-nya. Dengan menggabungkan tiga metode sebagai acuannya yaitu Background Subtraction, Histogram of Oriented Gradient (HOG) dan Local Binary Pattern (LBP), memberikan output dimana dapat mendeteksi pejalan kaki. Vision.PeopleDetector digunakan untuk mendeteksi pejalan kaki secara tegak dan GetMapping untuk LBP.
Dari sistem yang dibuat dilakukan analisis berdasarkan waktu dan akurasi deteksi dengan membandingkan empat metode, yaitu HOG, Background Subtraction-HOG, HOG-LBP dan Background Subtraction-HOG-LBP. Hasilnya adalah metode gabungan Background Subtraction-HOG-LBP tidak sebaik metode yang lain. Waktu eksekusi selama 255,41 second. Akurasi 10 fps sebesar 59,5 % dan 20 fps sebesar 51%. Akurasi resolusi sebesar 640x480 42% dan 480x320 sebesar 44%.This final assignment discusses about system simulation for pedestrian detection. Because of the rights of pedestrian who are still underestimated, then never escape from undesirable events such as accident. This research aims to find out how the system works to detect pedestrian. This simulation use MATLAB software as output. Pedestrian detection simulation combine three methods, there are Background Subtraction, Histogram of Oriented Gradient (HOG) and Local Binary Pattern (LBP). Vision.PeopleDetector used to detect pedestrian in an upright and GetMapping for LBP.
From the system, you can do analysis time and accuracy by comparing four methods, they are HOG, Background Subtraction-HOG, HOG-LBP and Background subtraction-HOG-LBP. The result is method of Background Subtraction-HOG-LBP is not as good as other methods. Elapsed time is 255,41 seconds. Resolution accuracy is 42% for 640x480 and 44% for 480x320."