Digilib | Universitas Negeri Surabaya

Jenis Dokumen

Disertasi
Karya Akhir S1
Karya Akhir S2
Karya Akhir S3
Skripsi
Tesis
Tugas Akhir D3
Tugas Akhir D4

Fakultas

Ilmu Pendidikan
Bahasa & Seni
Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Ilmu Sosial & Politik
Hukum
Psikologi
Teknik
Ekonomika dan Bisnis
Ilmu Keolahragaan dan Kesehatan
Vokasi
Pascasarjana

Penerapan Sistem Deteksi Algoritma YOLOv5 Berbabis Web Guna Peningkatan Ruang Parkir (Studi Kasus : Kendaraan Roda Empat di Mal Pelayanan Publik Tuban Jawa Timur)

Kode Dokumen : 0010/VOKASI-V-TRANS/2024

Penulis Utama : AR RADIQO BIANFAAL

NIM Penulis Utama: 20051427019

Tahun : 2024

Judul ID :

Penerapan Sistem Deteksi Algoritma YOLOv5 Berbabis Web Guna Peningkatan Ruang Parkir (Studi Kasus : Kendaraan Roda Empat di Mal Pelayanan Publik Tuban Jawa Timur)

Judul EN :

Application of Web-Based YOLOV5 Algoritma Detection System to Imporove Parking Space (Case Study: Four Wheel Vehicles at Tuban Public Service Mall, East Java)

Sumber : UNESA - Fakultas Vokasi - Jurusan D4 Transportasi - 20051427019 - 2024

Jenis Dokumen : Tugas Akhir D4

Abstrak ID :

PENERAPAN SISTEM DETEKSI ALGORITMA YOLOV5 BERBASIS WEB GUNA PENINGKATAN RUANG PARKIR (STUDI KASUS : KENDARAAN RODA EMPAT DI MAL PELAYANAN PUBLIK TUBAN JAWA TIMUR)

Nama : Ar Radiqo Bianfaal

NIM : 20051427019

Program Studi : D4 Transportasi

Fakultas : Vokasi

Nama Lembaga : Universitas Negeri Surabaya

Pembimbing : Dr. Ir. Anita Susanti, S.Pd., M.T., IPM

Penerapan sistem deteksi menggunakan algoritma YOLOv5 sangat penting untuk pengelolaan parkir saat ini. Pengelolaan parkir sering kali terjadi permasalahan seperti kendaraan yang akan masuk tetapi terdapat kendala dalam menemukan slot parkir yang masih kosong, hal tersebut dapat menyebabkan kurang efektif dalam hal perparkiran dan membuat kemacetan di sekitar kawasan. Penelitian ini bertujuan untuk mengelola ketersediaan ruang parkir yang lebih efektif dengan cara mendeteksi objek pada gambar. Pendeteksian menggunakan algoritma YOLOv5 yang mampu mengklasifikasikan kendaraan dan slot parkir. Algoritma YOLOv5 dapat membantu dalam pengelolaan tempat parkir secara akurat dan cepat dalam hal pendeteksian. Selain itu YOLOv5 bekerja secara real time untuk memberikan informasi kepada pengendara yang akan parkir. Infromasi mengenai tampilan deteksi YOLOv5 seperti tempat parkir yang masih kosong maupun terisi ditandai dengan warna yang berbeda pada dua kelas tersebut. Hasil pelatihan model YOLOv5 mendapat nilai Akurasi 0,93 atau 93%, nilai Presisi 1,00, nilai Recall 0,92 dan nilai F1 skor 0,76. Nilai metrik-metrik yang sangat tinggi tersebut berfungsi sebagai parameter evaluasi model sehingga model YOLOv5 memiliki kemampuan dalam mendeteksi objek dengan tingkat keakuratan yang tinggi. Setelah model siap digunakan, maka akan diintegrasikan ke dalam website yang dapat digunakan untuk melihat informasi tempat parkir secara real time. Berdasarkan hasil penelitian tersebut sistem deteksi menggunakan algoritma YOLOv5 berbasis website guna peningkatan ruang parkir dapat diterapkan di Mal Pelayanan Publik Tuban.

Kata Kunci : Penerapan Sistem Deteksi, Algoritma YOLOv5, Pendeteksian Objek Gambar, Peningkatan Ruang Parkir.

Abstrak EN :

APPLICATION OF WEB-BASED YOLOV5 ALGORITHM DETECTION SYSTEM TO IMPROVE PARKING SPACE (CASE STUDY: FOUR-WHEELED VEHICLES IN TUBAN PUBLIC SERVICE MALL, EAST JAVA)

Name : Ar Radiqo Bianfaal

NIM : 20051427019

Study Program : D4 Transportation

Faculty : Vocational

Name of Institution : Universitas Negeri Surabaya

Advisor : Dr. Ir. Anita Susanti, S.Pd., M.T., IPM

The application of a detection system using the YOLOv5 algorithm is very important for current parking management. Parking management often occurs problems such as vehicles that will enter but there are obstacles in finding parking slots that are still empty, this can cause less effective in terms of parking and create congestion around the area. This research aims to manage the availability of parking spaces more effectively by detecting objects in the image. Detection uses the YOLOv5 algorithm which is able to classify vehicles and parking slots. The YOLOv5 algorithm can help in managing parking lots accurately and quickly in terms of detection. In addition, YOLOv5 works in real time to provide information to motorists who will park. Information about YOLOv5 detection displays such as parking spaces that are still empty or filled are marked with different colors in the two classes. The YOLOv5 model training results got an Accuracy value of 0.93 or 93%, a Precision value of 1.00, a Recall value of 0.92 and an F1 score of 0.76. These very high metric values serve as model evaluation parameters so that the YOLOv5 model has the ability to detect objects with a high level of accuracy. After the model is ready to use, it will be integrated into a website that can be used to view parking lot information in real time. Based on the results of this research, the detection system using the website-based YOLOv5 algorithm to increase parking spaces can be applied at the Tuban Public Service Mall.

Keywords: Application of Detection System, YOLOv5 Algorithm, Image Object Detection, Parking Space Improvement.

Link Artikel

File Abstrak

File Lampiran