Universitas Bhayangkara Jakarta Raya

Institutional Repositories

Hendratman, Arifa Mutiara (2021) Pendeteksian Senjata Tajam Pada Percobaan Tindak Kejahatan dengan Menggunakan Algoritma CNN. Undergraduate thesis, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya.

	Text 201710225174_Arifa Mutiara Hendratman_Cover - Daftar Isi.pdf Download (1MB)
	Text 201710225174_Arifa Mutiara Hendratman_BAB I.pdf Download (188kB)
	Text 201710225174_Arifa Mutiara Hendratman_BAB II, III, IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text 201710225174_Arifa Mutiara Hendratman_BAB V.pdf Download (145kB)
	Text 201710225174_Arifa Mutiara Hendratman_Daftar Pustaka.pdf Download (211kB)
	Text 201710225174_Arifa Mutiara Hendratman_Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (560kB)

Abstract

Pandemi COVID-19 saat ini berimbas pada meningkatnya angka kejahatan yang terus terjadi. Pemakaian senjata tajam mempengaruhi lingkungan masyarakat yang menimbulkan kerugian besar bagi kepentingan masyarakat seperti ketentraman dan kenyamanan lingkungan. CCTV saat ini belum berperan optimal dalam mengantisipasi tindak kejahatan dan membutuhkan pengawasan serta pemantauan berkelanjutan oleh operator. Rumusan masalah dalam penelitian ini yakni bagaimana membangun sebuah sistem dengan menggunakan model Artificial Intelligence yang mampu mendeteksi senjata tajam. Artificial Intelligence dapat mendeteksi dan mengenali suatu objek yang telah dilatih sebelumnya. Pada penelitian ini memfokuskan pada tindak kejahatan penggunaan senjata tajam seperti celurit, golok, dan pisau untuk membangun suatu sistem dengan menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). CNN merupakan algoritma yang dirancang untuk mengekstrak fitur data yang kompleks di setiap lapisan jaringan dan dapat memprediksi gambar penuh sekali evaluasi. Tujuan penelitian ini membangun sebuah sistem yang dapat mendeteksi objek berupa senjata tajam serta mengeluarkan alarm. Pengolahan data menggunakan algoritma CNN dengan memasukkan input gambar yang akan diproses menjadi keluaran berbentuk vector dengan memiliki nilai akurasi yang tinggi. Hasil dari penelitian ini terciptanya aplikasi yang dapat melakukan deteksi dan klasifikasi objek dengan nilai akurasi pada pengujian memberikan hasil sebesar 0,9897 atau sekitar 98%.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Subjects:	Teknologi dan Ilmu Terapan > Komputer
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Informatika
Depositing User:	Admin Repositori
Date Deposited:	24 Sep 2023 19:58
Last Modified:	24 Sep 2023 19:58
URI:	http://repository.ubharajaya.ac.id/id/eprint/23667

Actions (login required)

View Item

Downloads