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