Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.iti.ac.id/jspui/handle/123456789/2323
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorMaulana, Muhammad Ahsan-
dc.contributor.authorSoleh, Muhamad-
dc.date.accessioned2024-09-17T08:22:42Z-
dc.date.available2024-09-17T08:22:42Z-
dc.date.issued2022-08-14-
dc.identifier.issnKODEPRODI55201#Teknik Informatika-
dc.identifier.urihttp://repository.iti.ac.id/jspui/handle/123456789/2323-
dc.descriptionDosen Pembimbing : Muhamad Solehen_US
dc.description.abstractPenelitian ini difokuskan pada implementasi dan pengujian Sistem Pendeteksi Physical Distance Pada Antrian Menggunakan Metode YOLOv3 dengan tujuan untuk membantu satgas COVID-19 pada area antrian dalam memantau serta menghimbau pelanggar physical distance secara langsung pada antrian sehingga antrian dapat berjalan sesuai dengan protokol kesehatan. Sistem dibangun menggunakan metode YOLOv3 dalam proses pendeteksian objek manusia dan menerapkan metode euclidean dua dimensi dalam proses pendeteksi pelanggaran physical distance. Metode pengujian berdasarkan hasil pengamatan dari video pengujian yang sudah diskenariokan dengan menggunakan angel kamera High Angle pada setiap video pengujian. Hasil pengujian berupa sebuah kesimpulan dimana menentukan dan menyesuaikan minimal jarak physical distance dalam satuan piksel dan maksimal jumlah objek yang terdeteksi pada jangkauan kamera untuk mendapatkan persentase hasil deteksi objek manusia dan deteksi pelanggaran yang terjadi. Pada pengujian video D dengan konfigurasi MIN_DISTANCE sebesar 60 mendapatkan persentase deteksi objek menggunakan YOLOv3 mencapai 94,17% dengan false detection sebanyak 0. Kemudian untuk persentase pelanggaran physical distance mencapai 100%. Diharapkan hasil penelitian ini dapat membantu satgas COVID-19 pada area antrian dalam memantau serta menghimbau pelanggar physical distance secara langsung pada antrian sehingga menumbuhkan kesadaran diri masyarakat terkait antrian yang sesuai dengan protokol kesehatan.en_US
dc.language.isootheren_US
dc.publisherInstitut Teknologi Indonesiaen_US
dc.subjectCOVID-19en_US
dc.subjecteuclideanen_US
dc.subjectfalse detectionen_US
dc.subjectphysical distanceen_US
dc.subjectYOLOv3en_US
dc.titleSistem Pendeteksi Physical Distance Pada Antrian Menggunakan Metode YOLO (You Only Look Once) v3en_US
dc.typeThesisen_US
dc.identifier.nidnNIDN0302128902-
dc.identifier.nimNIM1151600047-
Appears in Collections:[TA] Informatika

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
COVER.pdfCover10.23 kBAdobe PDFView/Open
ABSTRAK.pdfAbstrak9.39 kBAdobe PDFView/Open
BAB 1.pdfBab I90.55 kBAdobe PDFView/Open
BAB 2.pdf
  Restricted Access
Bab II413.69 kBAdobe PDFView/Open Request a copy
BAB 3.pdf
  Restricted Access
Bab III1.11 MBAdobe PDFView/Open Request a copy
BAB 4.pdf
  Restricted Access
Bab IV1.94 MBAdobe PDFView/Open Request a copy
BAB 5.pdfBab V10.83 kBAdobe PDFView/Open
DAFTAR PUSTAKA.pdfDaftar Pustaka9.46 kBAdobe PDFView/Open
MAhsanMaulana_1151600047_Final.pdf
  Restricted Access
FULL TEKS5.69 MBAdobe PDFView/Open Request a copy


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.