Inventarisasi rambu lalu lintas secara manual pada kegiatan manajemen aset jalan memerlukan waktu dan biaya yang besar, sehingga pemanfaatan sistem deteksi objek berbasis computer vision menjadi alternatif yang menjanjikan. Kinerja sistem deteksi tersebut sangat bergantung pada kualitas dataset yang digunakan, sehingga analisis karakteristik dataset menjadi tahap penting yang perlu dilakukan sebelum pengembangan model. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis karakteristik dataset rambu lalu lintas Indonesia serta mengidentifikasi potensi bias yang terkandung di dalamnya. Dataset yang dianalisis adalah dataset publik Traffic Sign in Indonesia yang terdiri dari 11.157 citra dengan 11.580 anotasi objek pada 30 kelas rambu. Analisis dilakukan menggunakan pendekatan statistik deskriptif terhadap tiga aspek utama, yaitu distribusi kelas objek, ukuran objek, dan distribusi posisi spasial objek, kemudian dilanjutkan dengan identifikasi bias berdasarkan kerangka bias dataset. Penelitian ini tidak mencakup proses pelatihan model deteksi objek.Hasil analisis menunjukkan bahwa distribusi kelas objek tergolong relatif seimbang dengan rasio antara kelas terbanyak dan tersedikit sebesar 1,6 kali. Distribusi ukuran objek bersifat condong ke kanan dengan nilai median luas area sebesar 0,0177, di mana objek didominasi oleh kategori sedang dan besar sebesar 93,2% sehingga objek pada dataset tidak didominasi oleh ukuran kecil. Analisis posisi menunjukkan bahwa objek terkonsentrasi pada bagian atas citra, dengan 93,68% objek berada pada kuadran bagian atas dan 62,10% di antaranya pada kuadran atas-kanan, sehingga teridentifikasi adanya potensi bias posisi vertikal. Temuan penelitian ini memberikan informasi karakteristik dataset rambu lalu lintas Indonesia yang sebelumnya belum tersedia secara sistematis, serta menghasilkan rekomendasi praktis bagi pengumpulan data dan pengembangan sistem deteksi rambu untuk inventarisasi aset jalan. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar bagi penelitian lanjutan dalam pengembangan sistem inventarisasi rambu lalu lintas berbasis computer vision yang lebih andal di Indonesia.