SISTEM OBJECT DETECTION BERBASIS COMPUTER VISION UNTUK MENGUKUR JARAK ANTAR KENDARAAN T. Muhammad Caesar Maulana Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas Teknik (S1) 2024

Skripsi

Kecelakaan lalu lintas merupakan masalah serius yang menyebabkan ribuan nyawa melayang dan jutaan orang terluka setiap tahunnya, sering kali akibat pengemudi yang gagal menjaga jarak aman antar kendaraan. Penelitian ini mengembangkan DrivEye, sebuah sistem Advanced Driver Assistance System (ADAS) berbasis mobile yang dirancang untuk mengukur jarak antar kendaraan dan objek secara real-time menggunakan kamera smartphone. DrivEye menawarkan alternatif yang lebih sederhana dan hemat biaya dibandingkan sensor atau LIDAR yang mahal. Sistem ini menggunakan model YOLOv5m yang menghasilkan nilai mean Average Precision (mAP) dari proses pelatihan sebesar 90% untuk kemampuan deteksi objek yang tinggi. Aplikasi ini berhasil memprediksi jarak dengan akurasi 94,08%, peningkatan signifikan dari metode sebelumnya yang hanya mencapai akurasi 53,42%. Pengujian usability dengan System Usability Scale (SUS) menghasilkan skor 82,05, menandakan aplikasi ini memiliki tingkat kegunaan yang sangat baik, sementara pengujian black-box menunjukkan semua fitur berfungsi sesuai harapan. Penelitian ini membuktikan bahwa DrivEye adalah alternatif yang efektif untuk pengukuran jarak antar kendaraan secara real-time menggunakan smartphone. 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 128849 2024-08-27 22:05:57 2024-08-28 12:13:35 machine generated