PERANCANGAN SISTEM DETEKSI OBJEK DAN ESTIMASI JARAK BERBASIS CNN UNTUK KENDARAAN ALAT BERAT MENGGUNAKAN SIMULATOR UNITY

Muhammad , Reza Pahlevi (2025) PERANCANGAN SISTEM DETEKSI OBJEK DAN ESTIMASI JARAK BERBASIS CNN UNTUK KENDARAAN ALAT BERAT MENGGUNAKAN SIMULATOR UNITY. FAKULTAS TEKNIK, UNIVERSITAS LAMPUNG.

Preview	File PDF abstrak.pdf Download (209Kb) | Preview
	File PDF laporan_reza_tanpa lampiran.pdf Restricted to Hanya staf Download (3037Kb) | Minta salinan
Preview	File PDF laporan_reza_tanpa pembahasan.pdf Download (1883Kb) | Preview

Abstrak (Berisi Bastraknya saja, Judul dan Nama Tidak Boleh di Masukan)

Kendaraan alat berat di lingkungan industri seperti pertambangan dan konstruksi memiliki risiko kecelakaan tinggi akibat area blind spot (titik buta) yang luas, terutama di bagian depan kendaraan. Untuk meningkatkan keselamatan operasional, pada penelitian ini merancang dan mengimplementasikan simulator UNITY untuk deteksi objek dan estimasi jarak menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). Sistem ini diimplementasikan dalam lingkungan simulator UNITY untuk mendeteksi dua kelas objek utama, yaitu kendaraan alat berat dan manusia. Faster R-CNN yang dilatih menggunakan dataset yang telah disiapkan sebagai model deteksi pada sistem dengan mengevaluasi tiga metriks utama. Pada penelitian ini, pengujian hasil akurasi deteksi menunjukkan nilai mean Average Precision sebesar 0,422, meskipun masih menghadapi kendala dalam mendeteksi objek kecil. Sementara pada pengujian estimasi jarak, sistem menunjukkan tingkat presisi dengan rata-rata Percentage Error sebesar 1,06% untuk kendaraan alat berat dan 2,7% untuk manusia, walaupun terjadi penurunan akurasi untuk objek manusia pada jarak yang jauh. Dari segi kecepatan, waktu inferensi sistem berhasil memenuhi target dengan rentang berkisar 537—832 ms. Sehingga, hasil penelitian ini membuktikan bahwa sistem deteksi berbasis CNN dan estimasi jarak memiliki potensi yang optimal untuk diterapkan di lingkungan yang dinamis.

Jenis Karya Akhir:	Skripsi
Subyek:	600 Teknologi (ilmu terapan) 600 Teknologi (ilmu terapan) > 620 Ilmu teknik dan ilmu yang berkaitan
Program Studi:	FAKULTAS TEKNIK (FT) > Prodi S1-Teknik Elektro
Pengguna Deposit:	2507497165 Digilib
Date Deposited:	06 Oct 2025 08:17
Terakhir diubah:	06 Oct 2025 08:17
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/90818

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir