Electronic Theses and Dissertation
Universitas Syiah Kuala
PENGARUH BEBERAPA METODE NON-MAXIMUM SUPPRESSION TERHADAP KINERJA DETEKSI KEN…
SILVIANI AMANDA
Deteksi kendaraan pada lingkungan mixed-traffic merupakan salah satu komponen penting dalam pengembangan sistem transportasi cerdas. Namun, tingginya kepadatan lalu lintas dan banyaknya objek yang saling bertumpang tindih menyebabkan proses deteksi menjadi lebih kompleks. Model YOLO menggunakan Greedy Non-Maximum Suppression sebagai metode post-processing bawaan karena memiliki proses seleksi yang sederhana, tetapi penggunaan ambang batas Intersection over Union (IoU) yang bersifat statis dap…
- Fakultas Teknik Komputer, Banda Aceh - 2026
- Baca Selengkapnya
PERBANDINGAN MODEL TRANSFORMER TERHADAP SENTIMEN PUBLIK TERKAIT MOBIL OTONOM …
MIFTAH RIZKI POHAN
Mobil otonom merupakan salah satu inovasi teknologi yang berpotensi mentransformasi sistem transportasi global, namun tingkat penerimaan dan keberhasilannya sangat dipengaruhi oleh persepsi publik. Analisis sentimen terhadap opini masyarakat di media sosial menjadi pendekatan penting untuk memahami tingkat penerimaan tersebut. Penelitian ini bertujuan membangun dan mengevaluasi model klasifikasi sentimen berbasis pre-trained Transformer terhadap cuitan mengenai mobil otonom pada platform X. D…
- Fakultas Teknik Komputer, Banda Aceh - 2026
- Baca Selengkapnya
EVALUASI KINERJA MODEL DETEKSI KENDARAAN BERBASIS YOLO MENGGUNAKAN CITRA VISU…
MUHAMMAD SYAFIQ MUZHAFFAR
Model deteksi objek merupakan komponen fundamental pada sistem persepsi kendaraan otonom, namun kinerjanya rentan mengalami degradasi pada kondisi cuaca buruk seperti hujan. Penelitian ini bertujuan menyelesaikan masalah tersebut melalui tiga tahapan utama: akuisisi dataset primer, pengembangan model deteksi berbasis YOLOv11 varian nano, serta evaluasi dan implementasi model pada perangkat edge. Tahap akuisisi menggunakan sensor termal FLIR Lepton 3.5 dengan bantuan fitur Multi-Spectral Dynam…
- Fakultas Teknik Komputer, Banda Aceh - 2026
- Baca Selengkapnya
IMPLEMENTASI KINERJA LOCAL CONTRAST NORMALIZATION PADA YOLOV11 UNTUK DETEKSI …
ABASSUCI
Penelitian ini mengimplementasikan teknik Local Contrast Normalization (LCN) pada arsitektur YOLOv11 Medium dalam dua pendekatan, yaitu sebagai metode preprocessing dataset dan sebagai layer yang diintegrasikan langsung ke dalam arsitektur model, untuk mengevaluasi dampak masing-masing pendekatan terhadap kinerja deteksi objek mixed traffic pada kondisi low-light illumination. Dataset yang digunakan terdiri dari 2.000 citra mixed traffic kondisi malam hari yang diambil menggunakan kamera visi…
- Fakultas Teknik Komputer, Banda Aceh - 2026
- Baca Selengkapnya
METODE PERHITUNGAN JUMLAH KENDARAAN ADAPTIF BERBASIS YOLOV10 PADA PERSIMPANGA…
Atha Irrahman
Pertumbuhan volume kendaraan di kawasan perkotaan menimbulkan tantangan besar dalam manajemen lalu lintas, terutama pada area persimpangan simetris. Kondisi seperti hujan, pencahayaan rendah, occlusion dan lalu lintas padat menjadi penyebab utama penurunan akurasi perhitungan jumlah kendaraan. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini menghadirkan CJT-Dataset yang secara spesifik difokuskan pada area persimpangan simetris untuk menangani perilaku objek pada lingkungan lalu lintas campuran. …
- Fakultas Teknik Elektro dan Komputer, Banda Aceh - 2026
- Baca Selengkapnya