…
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.
primary topic: ANALISIS KOMPARATIF EMPIRIS LIMA ARSITEKTUR DEEP LEARNING UNTUK DETEKSI DRONE: SUPERIORITAS YOLOV8 DAN TRADE OFF AKURASI EFISIENSI

ANALISIS KOMPARATIF EMPIRIS LIMA ARSITEKTUR DEEP LEARNING UNTUK DETEKSI DRONE: SUPERIORITAS YOLOV8 DAN TRADE OFF AKURASI EFISIENSI
type: Thesis
type: Article
abstract: Penelitian ini bertujuan melakukan analisis komparatif empiris yang komprehensif terhadap performa lima arsitektur deep learning untuk deteksi objek drone, yaitu VGG16, ResNet50, MobileNetV2, EfficientNetB0, dan YOLOv8nano. Fokus penelitian adalah mengukur dan membandingkan akurasi deteksi, efisiensi komputasional, serta signifikansi statistik perbedaan performa masingmasing model dalam konteks tugas deteksi single class. Metode penelitian berupa eksperimen kuantitatif dengan pendekatan benchmarking sistematis, menggunakan dataset 1.359 citra drone, evaluasi multi-dimensi (metrik regresi, deteksi, dan efisiensi), serta analisis statistik robust (ANOVA, t-test, effect size). Hasil penelitian menunjukkan superioritas signifikan dari arsitektur YOLOv8-nano yang secara konsisten unggul dalam semua metrik akurasi inti, seperti F1-Score (0.922), mean Average Precision (mAP50: 0.901), dan Mean Squared Error (0.007), dengan kecepatan inferensi 112 FPS. Analisis statistik (pvalue < 0.001, effect size η² > 0.99) mengkonfirmasi bahwa perbedaan performa antar model bersifat sangat signifikan dan bermakna secara praktis. Di sisi lain, MobileNetV2 tercatat sebagai model paling efisien dengan waktu pelatihan tercepat, sementara EfficientNetB0 menawarkan keseimbangan optimal antara akurasi dan efisiensi. Temuan juga mengungkap ketidakcocokan arsitektural pada model yang diadaptasi dari tugas klasifikasi (ResNet50, VGG16) untuk tugas deteksi drone. Kesimpulan penelitian menegaskan bahwa YOLOv8-nano merupakan arsitektur paling optimal untuk deteksi drone, menawarkan kombinasi akurasi tinggi, kecepatan inferensi real time, dan ukuran model ringan. Penelitian ini memberikan bukti empiris dan panduan berbasis trade off yang terkuantifikasi untuk seleksi model dalam berbagai skenario aplikasi praktis, mulai dari sistem keamanan kritis hingga penerapan di perangkat edge dengan sumber daya terbatas.
date: 2026-01-02
status: published
author list: authors
type: EPrint
type: ThesisEPrint
is part of: repository
has document: ANALISIS KOMPARATIF EMPIRIS LIMA ARSITEKTUR DEEP LEARNING UNTUK DETEKSI DRONE: SUPERIORITAS YOLOV8 DAN TRADE OFF AKURASI EFISIENSI (Text)
has version: ANALISIS KOMPARATIF EMPIRIS LIMA ARSITEKTUR DEEP LEARNING UNTUK DETEKSI DRONE: SUPERIORITAS YOLOV8 DAN TRADE OFF AKURASI EFISIENSI (Text)
has published: ANALISIS KOMPARATIF EMPIRIS LIMA ARSITEKTUR DEEP LEARNING UNTUK DETEKSI DRONE: SUPERIORITAS YOLOV8 DAN TRADE OFF AKURASI EFISIENSI (Text)
subject: 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum

ANALISIS KOMPARATIF EMPIRIS LIMA ARSITEKTUR DEEP LEARNING UNTUK DETEKSI DRONE: SUPERIORITAS YOLOV8 DAN TRADE OFF AKURASI EFISIENSI (Text)
type: Document
has file: 23.51.1427 - Nugraha Asthra Megantara.pdf
has part: 23.51.1427 - Nugraha Asthra Megantara.pdf

Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Pascasarjana Magister Informatika, Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Nugraha Ashtra Megantara
type: Person
given name: Nugraha Ashtra
family name: Megantara

Ema Utami
type: Person
given name: Ema
family name: Utami

HTML Summary of #31782 ANALISIS KOMPARATIF EMPIRIS LIMA ARSITEKTUR DEEP LEARNING UNTUK DETEKSI DRONE: SUPERIORITAS YOLOV8 DAN TRADE OFF AKURASI EFISIENSI
format: text/html
primary topic: ANALISIS KOMPARATIF EMPIRIS LIMA ARSITEKTUR DEEP LEARNING UNTUK DETEKSI DRONE: SUPERIORITAS YOLOV8 DAN TRADE OFF AKURASI EFISIENSI

000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
type: Concept