Nelwan, Hendri (2025) IMPLEMENTASI TEKNIK OBJECT DETECTION BERBASIS YOLOv8 UNTUK DETEKSI IDENTITAS KENDARAAN. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf Download (1MB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (214kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (761kB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (413kB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (613kB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (86kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (99kB) |
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/archive.png) |
Archive (SOURCE CODE)
Sourcecode - 20.11.3705.zip Restricted to Repository staff only Download (152B) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi.pdf Restricted to Repository staff only Download (487kB) |
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengimplementasikan teknik Object Detection berbasis YOLOv8 dalam mendeteksi identitas kendaraan. Deteksi identitas kendaraan merupakan aspek penting dalam berbagai aplikasi, seperti pengawasan lalu lintas, manajemen transportasi, dan keamanan. YOLOv8, sebagai versi terbaru dari algoritma You Only Look Once (YOLO), menawarkan kecepatan dan akurasi yang tinggi dalam mendeteksi objek secara real-time, yang sangat relevan untuk identifikasi kendaraan dalam lingkungan dinamis seperti jalan raya. Dalam penelitian ini, dilakukan pelatihan model YOLOv8 menggunakan dataset kendaraan yang mencakup berbagai jenis kendaraan seperti mobil, truk, dan sepeda motor. Model ini kemudian diuji untuk mendeteksi elemen-elemen identitas kendaraan, seperti plat nomor, tipe kendaraan, dan warna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa YOLOv8 mampu mencapai tingkat akurasi yang tinggi dalam mendeteksi identitas kendaraan, dengan waktu pemrosesan yang cepat. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi pada pengembangan sistem deteksi kendaraan berbasis kecerdasan buatan yang dapat diterapkan di berbagai aplikasi praktis, seperti sistem pengawasan lalu lintas otomatis dan pengelolaan transportasi
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | Deteksi Identitas Kendaraan, YOLOv8, Object Detection, Kecerdasan Buatan | ||
| Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 006 Metode komputer khusus | ||
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Informatika | ||
| Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
| Date Deposited: | 17 Jul 2025 03:19 | ||
| Last Modified: | 17 Jul 2025 03:19 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/30175 |
Actions (login required)
 |
View Item |