Pengawasan Jumlah Barang Elektronik Berdasarkan Klasifikasi Video Processing Dengan Metode YOLO- Convolutional Neural Network

Aryatama, Firza Putra (2019) Pengawasan Jumlah Barang Elektronik Berdasarkan Klasifikasi Video Processing Dengan Metode YOLO- Convolutional Neural Network. Diploma thesis, Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya.

[img] Text
0915040041 - Debri Hasbi Fathoni - Rancang Bangun Sistem Smart CCTV untuk Efektivitas Energi Berbasis _i_YOLO CNN__i_ dan _i_Android_i__ di Laboratorium Otomasi PPNS.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (2MB)

Abstract

Pencurian merupakan suatu tindakan kriminal dimana pelaku pencurian melakukan pengambilan barang milik orang lain tanpa izin. Dalam mencegah maupun menangani kasus pencurian maka dibuatlah sistem keamanan dengan pemasangan kamera pada setiap sudut ruangan. Hal ini diperlukan untuk memantau keadaan sekitar dari segala tindak kriminal yang terjadi. Namun pemasangan kamera pada setiap sudut ruangan memiliki kelemahan yaitu pihak keamanan harus memantau secara manual keadaan yang terjadi sehingga lemahnya dalam melakukan penanganan. Dalam seiring berkembanya teknologi yang semakin maju telah mendorong individu untuk membuat sistem keamanan yang secara otomatis dapat memenuhi tingkat keamanan yang diinginkan. Sehingga penulis memiliki gagasan ide untuk membuat sistem keamanan secara otomatis dengan menggunakan kamera sebagai input video processing yang bekerja secara real-time dan dapat mengklasifikasikan barang elektronik berupa handphone, laptop, keyboard, mouse dan remote dengan menggunakan metode YOLO-Convolutional Neural Network serta dapat menentukan jumlah berdasarkan klasifikasi tersebut dan mendapatkan notifikasi berupa suara apabila terjadi kehilangan benda elektronik tersebut. Dari hasil pengujian pada penelitian ini, kamera mampu mendeteki dan mengklasifikasi barang elektronik dengan rata-rata keberhasilan sebesar 93%. adapun kamera mampu menentukan jumlah setiap klasifikasi barang elektronik. Smartphone android dapat menentukan setpoint dan mengetahui jumlah barang elektronik dan mampu memberikan alarm dengan mengeluarkan suara apabila terjadi kehilangan barang elektronik.

Item Type: Thesis (Diploma)
Additional Information: No inventaris: 5331/TO-15/2019_Lokasi Ta: 330
Uncontrolled Keywords: Pencurian barang elektronik, YOLO (You Only Look Once), Convolution Neural Network (CNN), video processing
Subjects: TO - Teknik Otomasi > Rancang Bangun Sistem Otomasi
Divisions: Jurusan Teknik Kelistrikan Kapal > D4 Teknik Otomasi
Depositing User: Unnamed user with email repository@ppns.ac.id
Date Deposited: 02 Dec 2019 04:04
Last Modified: 26 Jun 2021 05:57
URI: http://repository.ppns.ac.id/id/eprint/2427

Actions (login required)

View Item View Item