PENGENALAN RAMBU LALU LINTAS MENGGUNAKAN MODEL YOU ONLY LOOK ONCE (YOLO) V8

PRIANDINI, JESITA REINANDRA (2024) PENGENALAN RAMBU LALU LINTAS MENGGUNAKAN MODEL YOU ONLY LOOK ONCE (YOLO) V8. Undergraduate thesis, Universitas Islam Sultan Agung Semarang.

	Text Teknik Informatika_32602000035_fullpdf.pdf Download (2MB)
	Text Teknik Informatika_32602000035_pernyataan_publikasi.pdf Restricted to Registered users only Download (162kB)

Abstract

Mobil Autonomous merupakan kendaraan yang dapat berjalan secara mandiri tanpa bantuan manusia. Akan tetapi mobil ini memiliki kelemahan dalam mendeteksi rambu lalu lintas. Pengenalan rambu lalu lintas ini dimaksudkan untuk menambah keamanan mobil autonomous agar dapat mengenali rambu lalu lintas yang dilewatinya. Teknologi ini menggunakan model YOLOv8 yang merupakan pengembangan dari metode Convolutional Neural Network untuk mendeteksi dan mengklasikasi rambu-rambu lalu lintas. Model YOLOv8 ini dipilih karena mempunyai nilai akurasi dan efisiensi yang tinggi. Penelitian ini menggunakan dataset dari Roboflow yang berjumlah 2390 gambar yang terdiri dari 17 jenis rambu lalu lintas di Indonesia. Hasil pelatihan pada penelitian ini menunjukkan model ini berkinerja secara optimal dengan nilai akurasi sebesar 97.90%, nilai precision senilai 0.978, recall senilai 0.989, MAP50 senilai 0.987, dan MAP50-95 senilai 0.825. Nilai tersebut menyatakan bahwasannya model dapat mengidentifikasi dan mengklasifikasikan rambu lalu lintas secara akurat dengan nilai yang cukup baik. Kata Kunci: Kendaraan Autonomous, Pengenalan Objek, YOLOv8, Rambu Lalu Lintas

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknologi Industri Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika
Depositing User:	Pustakawan 5 UNISSULA
Date Deposited:	11 Mar 2025 02:18
URI:	http://repository.unissula.ac.id/id/eprint/38221

Actions (login required)

View Item