Muhammad Lutfi Aziz (2020) PERANCANGAN SISTEM DETEKSI OBJEK SECARA REAL-TIME MENGGUNAKAN METODE YOLO (You Only Look Once) PADA ROBOT AL-MUBAROK_MK4. S1 thesis, Universitas Muhammadiyah Yogyakarta.
![]() |
Text (Halaman Judul)
Halaman Judul.pdf Download (1MB) |
![]() |
Text (Lembar Pengesahan)
Lembar Pengesahan.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
![]() |
Text (Abstrak)
Abstrak.pdf Restricted to Registered users only Download (16kB) |
![]() |
Text (Bab I)
Bab I.pdf Download (18kB) |
![]() |
Text (Bab II)
Bab II.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
![]() |
Text (Bab III)
Bab III.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
![]() |
Text (Bab IV)
Bab IV.pdf Restricted to Registered users only Download (8MB) |
![]() |
Text (Bab V)
Bab V.pdf Restricted to Registered users only Download (78kB) |
![]() |
Text (Daftar Pustaka)
Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (148kB) |
![]() |
Text (Lampiran)
Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (421kB) |
![]() |
Text (Naskah Publikasi)
Naskah Publikasi.pdf Restricted to Registered users only Download (756kB) |
![]() |
Text (Full Text)
Full Text.pdf Restricted to Repository staff only Download (15MB) |
Abstract
VTOL (vertical take-off and landing) merupakan salah satu divisi yang diselenggarakan pada acara Kontes Robot Terbang Indonesia (KRTI). Divisi VTOL memiliki misi mencari dan menjatuhkan logistik pada dropzone berwarna orange dan berbentuk kotak berukuran 2meter x 2meter ditujuh titik koordinat yang berbeda secara autonomous. Robot yang dikonteskan pada divisi VTOL merupakan robot drone tanpa awak. Untuk dapat menyelesaikan misi tersebut, sistem pendeteksi objek merupakan salah satu hal yang penting dalam mencari objek dropzone. Sistem yang digunakan pada penelitian ini adalah sebuah sistem pendeteksi objek menggunakan metode YOLO (you only look once) dengan menerapkan konsep sistem pelatihan yang dibangun menggunakan jaringan saraf tiruan. Penggunaan metode YOLO bertujuan untuk mengenali objek yang dideteksi secara spesifik seperti ukuran, warna, maupun bentuk pada waktu yang dinamis (pagi, siang, sore). Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, metode yang dikembangkan dapat mendeteksi objek dropzone pada keadaan waktu pagi hingga sore dengan sangat baik, dibandingkan dengan metode sebelumnya yaitu metode color tracking hanya dapat mendeteksi pada keadaan waktu pagi saja. Hasil rata-rata tingkat keberhasilan deteksi metode YOLO yang diuji secara offline, yaitu: pagi sebesar 86,7%, siang 66,5%, dan sore 85.1%, sedangkan pada metode color tracking hanya memiliki total rata-rata tingkat keberhasilan deteksi sebesar 43,6
Dosen Pembimbing: | Rama Okta Wiyagi, S.T., M.Eng. and MUHAMAD YUSVIN MUSTAR, S.T., M.Eng | NIDN0517108602, NIDN508058801 |
---|---|
Item Type: | Thesis (S1) |
Divisions: | Fakultas Teknik > S1 Teknik Elektro |
Depositing User: | Unnamed user with email robi@umy.ac.id |
Date Deposited: | 13 Oct 2021 03:17 |
Last Modified: | 27 Oct 2021 07:04 |
URI: | https://etd.umy.ac.id/id/eprint/772 |
Actions (login required)
![]() |
View Item |