Universitas Bhayangkara Jakarta Raya

Institutional Repositories

Ikhsan N, Maghfi Al (2021) Pengenalan Citra Objek Kendaraan Menggunakan Metode YOLOV3. Undergraduate thesis, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya.

	Text 201710225198_Maghfi Al Ikhsan Nurdiansyah_Cover - Daftar Isi.pdf Download (1MB)
	Text 201710225198_Maghfi Al Ikhsan Nurdiansyah_BAB I.pdf Download (222kB)
	Text 201710225198_Maghfi Al Ikhsan Nurdiansyah_BAB II, III, IV.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB)
	Text 201710225198_Maghfi Al Ikhsan Nurdiansyah_BAB V.pdf Download (269kB)
	Text 201710225198_Maghfi Al Ikhsan Nurdiansyah_Daftar Pustaka.pdf Download (273kB)
	Text 201710225198_Maghfi Al Ikhsan Nurdiansyah_Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)

Abstract

Kendaraan merupakan alat transportasi yang banyak digunakan oleh masyarakat pada umumnya. Kendaraan dalam jumlah yang banyak sering terjadi kemacetan, dan kurangnya ketertiban dari pengendara. Rumusan masalah dalam penelitian ini yakni bagaimana membuat sebuah sistem untuk mendeteksi jumlah kendaraan pada beberapa wilayah dengan menggunakan algoritma YOLOv3. Computer vision salah satu hal dalam penggunaan metode untuk pengenalan objek kendaraan dari gambar. Metode yang dapat digunakan untuk pengenalan objek pada citra kendaraan adalah deep learning. You Only Look Once (YOLO) merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk pengenalan sebuah objek. Penelitian ini bertujuan untuk mengenali sebuah objek pada citra kendaraan menggunakan YOLOv3, dengan melalui beberapa tahapan pengumpulan data, perancangan sistem, pengujian, dan pengolahan data. Hasil dari menggunakan metode Yolov3 mampu mengklasifikasikan kendaraan dengan membedakan 2 waktu pada sebuah gambar dengan akurasi tertinggi yaitu 99%.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Subjects:	Teknologi dan Ilmu Terapan > Komputer
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Informatika
Depositing User:	Admin Repositori
Date Deposited:	24 Sep 2023 19:59
Last Modified:	24 Sep 2023 19:59
URI:	http://repository.ubharajaya.ac.id/id/eprint/23680

Actions (login required)

View Item

Downloads