IMPLEMENTASI ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) UNTUK DETEKSI OBJEK MOBIL DAN MOTOR MENGGUNAKAN YOU ONLY LOOK ONCE (YOLOv3)

WICAKSONO, BAGUS ADHI (2021) IMPLEMENTASI ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) UNTUK DETEKSI OBJEK MOBIL DAN MOTOR MENGGUNAKAN YOU ONLY LOOK ONCE (YOLOv3). Undergraduate thesis, UPN"VETERAN" JATIM.

Preview	Text (Cover) Extract Pages From LAPORAN SKRIPSI BAGUS ADHI WICAKSONO 1534010067.pdf Download (2MB) | Preview
Preview	Text (Bab 1) 1.PDF Download (143kB) | Preview
	Text (Bab 2) 2.PDF Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text (Bab 3) 3.PDF Restricted to Repository staff only Download (877kB)
	Text (Bab 4) 4.PDF Restricted to Repository staff only Download (4MB)
Preview	Text (Bab 5) 5.PDF Download (128kB) | Preview
	Text (Lampiran) LAm.PDF Restricted to Repository staff only Download (239kB)
Preview	Text (Daftar Pustaka) Dapus.PDF Download (14kB) | Preview

Abstract

Pemerintah disuatu wilayah atau kota memiliki aturan masing – masing untuk mengatur aktifitas penduduknya, terutama dalam hal berkendara atau beraktifitas di jalan raya. Pemerintah harus mengetahui kondisi atau keadaan di suatu wilayah tertentu dalam memberlakukan aturan-aturan tersebut. Oleh karena itu, diperlukan sistem yang dapat digunakan untuk membantu mengawasi dan mengetahui kondisi atau keadaan wilayah tertentu. Hal tersebut dapat dilakukan dengan memanfaatkan salah satu bidang pada computer vision dan Artificial Intellegence yaitu Object Detection. Penelitian ini dilakukan untuk menerapkan sistem deteksi objek pada kendaraan mobil dan motor dengan Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) pada You Only Look Once (Yolov3) menggunakan jaringan syaraf konvolusional untuk melakukan deteksi pada objek. Drone berfungsi sebagai alat bantu untuk mengambil citra pada suatu wilayah, yang selanjutnya di proses menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) pada komputer. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemanfaatan Convolutional Neural Network (CNN) pada You Only Look Once (YOLOv3) untuk deteksi kendaraan dengan cukup baik. Hasil pengujian menggunakan 100 citra yang dibagi menjadi 4 berdasarkan lokasi pengujian pada masing – masing threshold menghasilkan nilai rata – rata precision sebesar 0.96, nilai recall sebesar 0.96, dan f1-score sebesar 0.96, serta nilai mean Average Precicison (mAP) sebesar 98,50% Hasil pengujian menggunakan video menunjukkan bahwa hasil deteksi memiliki tingkat ketepatan diatas nilai confidence 0.50. Kata kunci : Kendaraan, Deteksi Objek, Convolutional Neural Network (CNN), You Only Look Once (YOLOv3)

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Contributors:	Contribution Contributors NIDN/NIDK Email Thesis advisor PURBASARI, INTAN YUNIAR NIDN0702068002 UNSPECIFIED
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA76.6 Computer Programming
Divisions:	Faculty of Computer Science > Departemen of Informatics
Depositing User:	Mujari Mujari
Date Deposited:	06 May 2021 03:38
Last Modified:	06 May 2021 03:38
URI:	http://repository.upnjatim.ac.id/id/eprint/1697

Actions (login required)

View Item