DETEKSI SEPEDA MOTOR DI JALAN RAYA MENGGUNAKAN FASTER R-CNN BERBASIS VGG16

Moch Dian Lazuardi Yudha, Dian (2020) DETEKSI SEPEDA MOTOR DI JALAN RAYA MENGGUNAKAN FASTER R-CNN BERBASIS VGG16. S1 thesis, Universitas Pendidikan Indonesia.

Abstract

Menurut Badan Pusat Statistika (BPS) pada tahun 2016, pengendara motor
di Indonesia mencapai 98.9 Juta jiwa atau 81.5% dari keseluruhan pengendara di
Indonesia. Dan hanya sedikit orang yang menggunakan Mobil Penumpang
dibandingkan dengan sepeda motor. Ini tandanya, Indonesia wajib menguji
pengendara sepeda motor agar bisa layak mengedara di jalanan. Oleh karena itu
harus dibuatkan sebuah system untuk mendeteksi sepeda motor. Banyak algoritma
yang telah di publish dengan berbagai arsitektur, penelitian ini menggunakan
arsitektur yang sedang popular yaitu faster rcnn. Faster rcnn telah diuji dibanyak
penelitian untuk mendeteksi objek dalam gambar dan video. Penelitian ini memiliki
beberapa tahapan yaitu pelabelan objek pada data training, pra proses, training, dan
testing. Faster RCNN dalam penelitian ini menggunakan dasar model algoritma
vgg16 yang memiliki total 16 layer. Hasil dari percobaan dengan menggunakan
gambar dari CCTV menunjukan nilai loss 6.01% dan 12.11%. Hasil tersebut
menunjukan bahwa sistem sudah cukup baik dalam mendeteksi sepeda motor di
jalan raya.

Baca Full Text klik disini
[thumbnail of S_KOM_1403206_Title.pdf] Text
S_KOM_1403206_Title.pdf
Download (596kB)
[thumbnail of S_KOM_1403206_Chapter1.pdf] Text
S_KOM_1403206_Chapter1.pdf
Download (455kB)
[thumbnail of S_KOM_1403206_Chapter2.pdf] Text
S_KOM_1403206_Chapter2.pdf
Restricted to Staf Perpustakaan
Download (694kB)
[thumbnail of S_KOM_1403206_Chapter3.pdf] Text
S_KOM_1403206_Chapter3.pdf
Download (152kB)
[thumbnail of S_KOM_1403206_Chapter4.pdf] Text
S_KOM_1403206_Chapter4.pdf
Restricted to Staf Perpustakaan
Download (542kB)
[thumbnail of S_KOM_1403206_Chapter5.pdf] Text
S_KOM_1403206_Chapter5.pdf
Download (39kB)
[thumbnail of S_KOM_1403206_Appendix.pdf] Text
S_KOM_1403206_Appendix.pdf
Restricted to Staf Perpustakaan
Download (41kB)
Official URL: http://repository.upi.edu
Item Type: Thesis (S1)
Uncontrolled Keywords: Deteksi Sepeda Motor, Faster R-CNN, VGG16, Deep Learning, Convolutional Neural Network
Subjects: L Education > L Education (General)
Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions: Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Program Studi Ilmu Komputer
Depositing User: Dian Lazuardi
Date Deposited: 25 Sep 2020 01:37
Last Modified: 25 Sep 2020 01:37
URI: http://repository.upi.edu/id/eprint/52882

Actions (login required)

View Item View Item