Text
SKRIPSI PERANCANGAN SISTEM MACHINE LEARNING UNTUK KLASIFIKASI KENDARAAN PADA PERSIMPANGAN TRAFFIC LIGHT
INTISARI
Penelitian ini berfokus pada perancangan sistem machine learning untuk melakukan klasifikasi kendaraan pada persimpangan lampu lalu lintas. Sistem machine learning yang dibuat pada penelitian menghasilkan model training machine learning yang kemudian diintegrasikan ke dalam aplikasi sehingga dapat melakukan klasifikasi dan penghitung kendaraan kelas roda dua serta roda empat baik secara real time maupun rekaman video pada CCTV lampu lalu lintas. Dataset gambar yang dikumpulkan disesuaikan dengan lingkungan yaitu lalu lintas. Semakin banyak dataset maka akan lebih baik lagi performa dari model machine learning yang dibuat. Algoritma YOLO yang merupakan pengembangan algoritma Convolutional Neural Network digunakan karena memberikan performa sangat baik serta training model machine learning yang tidak memakan banyak waktu. Aplikasi yang dibuat memiliki fitur dalam menghitung nilai kendaraan yang melaju dari atas ke bawah dan dari bawah ke atas. Pengujian dilakukan per menit dengan pengambilan data selama 10 kali. Aplikasi yang sudah diintegrasikan model machine learning diuji dengan total objek yang diprediksi yaitu sebanyak 425 data gambar uji dengan akurasi yang dihasilkan 82% dengan MSE (mean absolute error) sebesar dan metrik evaluasi objek deteksi MAP (mean average precision) yaitu 97.51%. UI (User Interface) dari aplikasi sistem menggunaka library python yang dapa digunakan dengan baik dan mudah mengakses melalui dekstop.
Kata kunci : Sistem Machine Learning Real Time, Convolutional Layer, Paramater Konfigurasi Model Machine Learning, Visual Studi Code
19-UN57.U1-STE-VIII-2022 | ELEKTRO IND P 2022 | Ruang Skripsi (TEKNIK ELEKTRO) | Tersedia namun tidak untuk dipinjamkan - No Loan |
Tidak tersedia versi lain