Record Details

Sistem Parkir Otomatis berdasarkan Pengenalan Jenis Kendaraan menggunakan Metode Yolov3-Tiny

Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer

View Archive Info
 
 
Field Value
 
ISSN 2548-964X
 
Authentication Code dc
 
Title Statement Sistem Parkir Otomatis berdasarkan Pengenalan Jenis Kendaraan menggunakan Metode Yolov3-Tiny
 
Added Entry - Uncontrolled Name Siringoringo, Gabe
Utaminingrum, Fitri
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
 
Summary, etc. Indonesia merupakan negara dengan jumlah pertumbuhan penduduk tertinggi di dunia. Bertambahnya penduduk Indonesia, mengakibatkan kebutuhan transportasi semakin tinggi pula dikarenakan masyarakat lebih memilih untuk menggunakan kendaraan pribadi dibanding kendaraan umum. Hal tersebut menyebabkan masalah pada pengendara saat mencari tempat parkir kosong di area parkir. Untuk mengatasi masalah tersebut penulis menggunakan metode algoritma YOLOv3-Tiny untuk mendeteksi dan mengidentifikasi tempat parkir. Peneliti melakukan penelitian yang bersifat implementatif pengembangan. Penulis melakukan studi literatur untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan, kemudian melakukan rekayasa kebutuhan untuk menganalisis kebutuhan dalam melakukan penelitian, selanjutnya merancang dan mengimplementasikan sistem berdasarkan kebutuhan. Hasil dari perancangan dan implementasi akan diuji dan dievaluasi hingga akhir dari selesainya tahapan yang dilakukan akan diambil kesimpulan. Dari hasil pengujian didapatkan nilai akurasi informasi slot parkir mobil sebesar 98% dan 97% untuk tempat parkir sepeda motor. Tingkat akurasi sistem mendeteksi objek mobil sebesar 98,48 % dan 95,27% untuk sepeda motor. Nilai rata-rata akurasi respon servo membuka dan menutup palang sebesar 88,88%. Hasil pengujian kecepatan CPU pada 3 mode kecepatan memperoleh performa terbaik pada kecepatan 2,0GHz. Purwarupa dari sistem parkir otomatis dapat dibuat serta mampu menjalankan fungsi dasarnya. Sistem mampu mendeteksi tempat parkir kosong dan tidak kosong dengan memanfaatkan deteksi dan klasifikasi objek menggunakan model YOLOv3-Tiny. Hasil performa sistem untuk kecepatan mendeteksi dan menampilkan informasi slot parkir dengan kecepatan CPU maximum yaitu sebesar 2,3 fps dan waktu rata-rata komputasi sistem berjalan paling cepat pada 0,41 detik per loop dari awal proses deteksi hingga akhir menampilkan informasi. Hasil informasi yang ditampilkan dipengaruhi oleh akurasi sistem dalam mendeteksi objek.
 
Publication, Distribution, Etc. Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya
 
Electronic Location and Access application/pdf
http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/11855
 
Data Source Entry Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol 6 No 11 (2022): November 2022
 
Language Note ind
 
Terms Governing Use and Reproduction Note Hak Cipta (c) 2023 Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
 


www.freevisitorcounters.com