PENGOLAHAN CITRA UNTUK SISTEM DETEKSI KENDARAAN PADA LAHAN PARKIR MENGGUNAKAN METODE YOLOv8

Nahusuly, Barep Johannes Achilleus Indiyanto (2024) PENGOLAHAN CITRA UNTUK SISTEM DETEKSI KENDARAAN PADA LAHAN PARKIR MENGGUNAKAN METODE YOLOv8. Undergraduate thesis, UPN VETERAN JAWA TIMUR.

	Text (COVER) 17081010095.-Cover.pdf Download (2MB)
	Text (BAB 1) 17081010095.-BAB I.pdf Download (426kB)
	Text (BAB 2) 17081010095.-BAB II.pdf Restricted to Repository staff only until 4 June 2026. Download (1MB)
	Text (BAB 3) 17081010095.-BAB III.pdf Restricted to Repository staff only until 4 June 2026. Download (2MB)
	Text (BAB 4) 17081010095.-BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only until 4 June 2026. Download (2MB)
	Text (BAB 5) 17081010095.-BAB V.pdf Download (396kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 17081010095.-Daftar Pustaka.pdf Download (323kB)

Abstract

Penelitian ini didasari dari peningkatan jumlah kendaraan bermotor yang berdampak pada ketersediaan lahan parkir. Masyarakat Indonesia lebih memilih menggunakan kendaraan pribadi dibandingkan dengan menggunakan transportasi umum. Meningkatnya penggunaan kendaraan pribadi mengakibatkan sulitnya mencari lahan parkir di tempat-tempat umum yang banyak dikunjungi oleh masyarakat, seperti perkantoran, sekolah, mall, dan tempat wisata, sehingga banyak masyarakat yang sering memarkirkan kendaraan pribadinya di bahu jalan. Oleh karena itu diperlukan sistem yang dapat memantau lahan parkir sehingga pengguna dapat mengetahui lahan parkir kosong yang tersedia dan dapat menjaga kenyaman dan ketertiban lalu lintas. Sistem ini menggunakan metode YOLOv8 yang merupakan metode untuk pendeteksian objek berbasis CNN yang memiliki pendeteksian objek dengan cepat. Metode ini dipilih karena banyak digunakan di berbagai penelitian pendeteksian objek. Dataset yang digunakan berjumlah 1051 data yang terdiri dari dua kelas. Implementasi Metode YOLOv8 pada penelitian ini menghasilkan akurasi mAP sebesar 97% pada pengujian dengan parameter pengujian 10 epoch

Item Type:

Thesis (Undergraduate)

Contributors:

Contribution	Contributors	NIDN/NIDK	Email
Thesis advisor	Mas Diyasa, I Gede Susrama	NIDN0019067008	igsusrama.if@upnjatim.ac.id
Thesis advisor	Al Haromainy, Muhammad Muharrom	NIDN0701069503	muhammad.muharrom.if@upnjatim.ac.id

Subjects:

Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science

Divisions:

Faculty of Computer Science > Departemen of Informatics

Depositing User:

Barep Johannes Achilleus Indiyanto Nahusuly

Date Deposited:

25 Jun 2024 03:16

Last Modified:

25 Jun 2024 03:16

URI:

https://repository.upnjatim.ac.id/id/eprint/23997