APLIKASI REKOGNISI RAMBU LALU LINTAS MENGGUNAKAN METODE YOLO (YOU ONLY LOOK ONCE) V8 BERBASIS ANDROID

i Hilmawan, Doni Fahri (2024) APLIKASI REKOGNISI RAMBU LALU LINTAS MENGGUNAKAN METODE YOLO (YOU ONLY LOOK ONCE) V8 BERBASIS ANDROID. Other thesis, UNIVERSITAS PGRI SEMARANG.

[thumbnail of Doni Fahri Hilmawan.pdf] Text
Doni Fahri Hilmawan.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (6MB)

Abstract

Rambu lalu lintas merupakan elemen penting dalam sistem transportasi modern,
terutama di wilayah perkotaan. Rambu-rambu ini membantu dalam mengatur lalu
lintas, meningkatkan keselamatan jalan, dan mengurangi kecelakaan. Di era
modern ini, pengetahuan dapat dicari dengan mudah melalui internet, terlebih lagi
dengan pesatnya perkembangan teknologi. Salah satu teknologi yang sedang
populer adalah Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan. AI tidak hanya
populer, tetapi juga membawa dampak besar dalam berbagai aspek kehidupan,
termasuk dalam rekognisi rambu lalu lintas.Dengan kehadiran AI, masyarakat dapat
lebih efektif dalam merekognisi dan mengenali rambu lalu lintas. Teknologi ini
mempermudah pengemudi dalam mengenali berbagai rambu yang ada di jalan,
membantu mereka untuk mengambil tindakan yang tepat. Dalam rangka mengatasi
masalah ini, sebuah aplikasi rekognisi rambu lalu lintas dikembangkan
menggunakan algoritma You Only Look Once (YOLO) v8 berbasis Android.
Metode pengembangan yang digunakan adalah metode Waterfall. Dengan tingkat
akurasi mencapai 97%, Aplikasi ini telah melalui tiga jenis pengujian, yaitu Black
Box, User Acceptance Testing (UAT), dan Pengujian Lapangan. Hasil pengujian
Black Box menunjukkan tingkat keberhasilan 100%, Pengujian White Box
mendapatkan 2 path keberhasilan, UAT mencapai 84%, sementara hasil Pengujian
Lapangan menunjukkan bahwa aplikasi berhasil merekognisi rambu lalu lintas
dengan baik dan akurat secara realtime.
Kata Kunci: You Only Look Once, Rekognisi Realtime, Rambu Lalu Lintas,
Android, Artificial Intelligence.

Item Type: Thesis (Other)
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Fakultas Teknik dan Informatika > Informatika
Depositing User: Perpus Pusat Upgris
Date Deposited: 04 Sep 2024 04:23
Last Modified: 04 Sep 2024 04:23
URI: http://eprints3.upgris.ac.id/id/eprint/4356

Actions (login required)

View Item
View Item