DETEKSI KETERSEDIAAN TEMPAT PARKIR MENGGUNAKAN MASK R-CNN (STUDI KASUS: FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UNISSULA)

AYUDHAWARA, AHMAD (2024) DETEKSI KETERSEDIAAN TEMPAT PARKIR MENGGUNAKAN MASK R-CNN (STUDI KASUS: FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UNISSULA). Undergraduate thesis, Universitas Islam Sultan Agung Semarang.

	Text Teknik Informatika_32601800002_fullpdf.pdf Download (3MB)
	Text Teknik Informatika_32601800002_pernyataan_publikasi.pdf Download (152kB)

Abstract

Tempat parkir merupakan sarana yang dibutuhkan hampir oleh setiap orang, dan lagi jumlah pemilik kendaraan bermotor di Indonesia terus meningkat setiap tahunnya. Hal tersebut dapat menjadi suatu permasalahan untuk pengguna kendaraan untuk dapat menemukan lahan parkir yang semakin sedikit. Di zaman sekarang ini sudah banyak metode yang digunakan untuk dapat memudahkan sistem perparkiran, salah satunya dengan menggunakan ilmu citra digital. Sistem ini menggunakan metode deteksi objek pada citra digital yaitu Mask R-CNN dimana metode tersebut dapat mendeteksi banyak objek pada satu frame dengan hasil keluaran yang lebih lengkap. Sistem ini dibangun agar memudahkan pengguna kendaraan mobil untuk mencari lahan parkir yang masih kosong. Pengujian sistem ini menggunakan empat sampel video dengan tempat dan kondisi yang berbeda. Hasil pengujian menunjukkan untuk rata-rata akurasi ketersediaan tempat parkir sebesar 94,3%, namun hasil evaluasi untuk deteksi objek mobil masih belum bagus serta rata-rata FPS yang didapatkan hanya sejumlah 0,36 FPS. Kata kunci : mask r-cnn, parkir, deteksi objek.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknologi Industri Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika
Depositing User:	Pustakawan 3 UNISSULA
Date Deposited:	23 Oct 2024 02:27
URI:	http://repository.unissula.ac.id/id/eprint/35612

Actions (login required)

View Item