KLASIFIKASI TINGKAT ANCAMAN KIRMINALITAS BERSENJATA MENGGUNAKAN METODE YOLO

Muhammad, Abdul Hadi (2021) KLASIFIKASI TINGKAT ANCAMAN KIRMINALITAS BERSENJATA MENGGUNAKAN METODE YOLO. Diploma thesis, Universitas Andalas.

[img]
Preview
Text (Cover dan Abstrak)
TA_Muhammad Abdul Hadi_1611512012_cover_abstrak.pdf - Published Version

Download (254kB) | Preview
[img]
Preview
Text (BAB I Pendahuluan)
TA_Muhammad Abdul Hadi_1611512012_BAB_I_Pendahuluan.pdf - Published Version

Download (286kB) | Preview
[img]
Preview
Text (BAB V Penutup)
TA_Muhammad Abdul Hadi_1611512012_BAB_V_Penutup.pdf - Published Version

Download (224kB) | Preview
[img]
Preview
Text (Daftar Pustaka)
TA_Muhammad Abdul Hadi_1611512012_Daftar Pustaka.pdf - Published Version

Download (451kB) | Preview
[img] Text (Skripsi full text)
TA_Muhammad Abdul Hadi_1611512012_skripsi fulltext.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (9MB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengenali ancaman kekerasan bersenjata melalui parameter objek senjata yang terdeteksi pada kamera. Untuk metode pengenalan objek senjata digunakan metode YOLO (You Only Look Once) yang diterapkan pada Raspberry Pi 4. Sistem bekerja dengan mendeteksi adanya objek senjata pada kamera dan mengklasifikasikannya diantara 2 kelas senjata : Pistol dan Pisau. Selain melakukan klasifikasi, juga dihitung jumlah objek senjata yang terdeteksi. Saat terdeteksi adanya objek senjata, sistem akan mengirim notifikasi berupa kemungkikan tingkat ancaman ke aplikasi android agar dapat dilakukan penanganan yang cepat oleh operator atau user yang mengawasi. Dari hasil penelitian didapatkan tingkat mAP YOLOv4 tiny sebesar 85.12 % yang diuji dalam ruangan. Dalam penerapannya secara realtime pada Raspberry Pi 4, didapatkan total fps sebesar 1.53. Dari penelitian, didapatkan bahwa penerapan metode YOLO dalam deteksi objek senjata secara realtime dapat diterapkan pada Raspberry Pi 4, dengan nilai fps yang terbatas.

Item Type: Thesis (Diploma)
Primary Supervisor: Dr. Eng. Rian Ferdian, M.T.
Uncontrolled Keywords: YOLO Object detection, Weapon threat classification, monitoring
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Fakultas Teknologi Informasi > Sistem Komputer
Depositing User: s1 sistem komputer
Date Deposited: 26 Mar 2021 04:14
Last Modified: 26 Mar 2021 04:14
URI: http://scholar.unand.ac.id/id/eprint/73579

Actions (login required)

View Item View Item