ABSTRAK
Skripsi ini berisi perancangan, pembuatan, dan analisis sistem pemantau lalulintas dengan teknologi computer vision menggunakan OpenCV. Sistemmemberitahukan kondisi kemacetan jalan yang dipantau dalam empat level(lengang, ramai lancar, padat merayap, dan macet). Penelitian dilakukanmenggunakan OpenCV sebagai library pemograman bahasa C++ denganalgoritma Canny dan Blob Detection untuk mendeteksi kendaraan menggunakankamera pemantau pada posisi vertikal dari samping. Berdasarkan pengujianmetode Blob Detection lebih unggul pada kondisi jalan lengang, namun ketikakondisi semakin ramai algoritma Canny lebih unggul. Sistem mendeteksikendaraan yang lewat dengan rata-rata kecepatan pendeteksian 9.8 ms per framedengan input video berukuran 320 x 240 pixel.

---

ABSTRACT
This thesis describes the design, making, and analysis of traffic monitoring systemby using computer vision technology with OpenCV. These systems notify the userabout the state of the monitored road congestion in four levels (quiet, crowded,dense crowded, and congested). The research was conducted using the OpenCVlibrary programming language C++ with the Canny algorithm and Blob Detectionto detect the vehicle using camera on the position of vertical side. Based from thetest results, the Blob Detection method is superior in the deserted road conditions,but when conditions are more crowded the Canny algorithm is superior. Thesystem can detect vehicle with average speed of 9.8 ms per frame with video inputsize 320 x 240 pixels.