Text
SKRIPSI ANALISIS KINERJA SISTEM DETEKSI PELANGGARAN BATAS GARIS PARKIR BERBASIS YOLOV8 LARGE MENGGUNAKAN WEBCAM DAN NOTIFIKASI TELEGRAM
Pelanggaran batas garis parkir sepeda motor dapat mengganggu kerapian dan efektivitas penggunaan area parkir. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem deteksi pelanggaran batas garis parkir berbasis YOLOv8 Large, OpenCV, dan notifikasi Telegram. YOLOv8 Large digunakan untuk mendeteksi objek sepeda motor, sedangkan OpenCV digunakan untuk membentuk profil garis parkir sebagai acuan pelanggaran. Status pelanggaran ditentukan berdasarkan overlap antara area bawah bounding box sepeda motor dan garis parkir. Model YOLOv8 Large dilatih menggunakan dataset sepeda motor yang telah melalui proses anotasi, pembagian data, dan preprocessing. Pengujian sistem dilakukan melalui pengujian pendukung berbasis webcam dan pengujian utama menggunakan video rekaman parkiran padat. Hasil pengujian utama menunjukkan bahwa sistem memproses 8346 frame, mencatat 146 perubahan pelanggaran yang terdiri dari 73 status bertambah dan 73 status hilang, serta mendeteksi maksimum satu pelanggaran aktif pada satu waktu. Rata-rata FPS yang diperoleh adalah 7,70 fps, dengan rata-rata latency total 131,49 ms, latency YOLO 100,67 ms, dan latency decision 22,88 ms. Sistem juga berhasil mengirimkan 15 notifikasi Telegram berupa pesan, foto bukti pelanggaran, dan pesan saat pelanggaran sudah tidak terdeteksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi YOLOv8 Large dan OpenCV dapat digunakan untuk mendeteksi pelanggaran batas garis parkir sepeda motor pada video rekaman. Sistem mampu menghasilkan dokumentasi berupa video output, log CSV, bukti gambar, summary pengujian, dan notifikasi Telegram. Kinerja sistem masih dipengaruhi oleh kualitas garis parkir, pencahayaan, posisi kamera, kepadatan objek, dan kebutuhan komputasi model.
Tidak tersedia versi lain