| IMPLEMENTASI YOLOV5 UNTUK DETEKSI REAL – TIME
DRONE PADA LINGKUNGAN |
Penulis
DHIMAS LINTANG HEDIATMA NUGRAHA
Pembimbing : Astika Ayuningtyas, S.Kom., M.Cs. - Harliyus Agustian, S.Kom., M.Cs.
|
ABSTRAK :
Perkembangan teknologi drone yang pesat memberikan banyak manfaat,
namun juga menimbulkan potensi ancaman terhadap keamanan apabila tidak
dikendalikan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem deteksi drone
secara real-time menggunakan algoritma YOLOv5. Model dilatih menggunakan
23.118 citra dari dataset Roboflow dan diuji melalui fitur “Try This Model”.
Aplikasi dibangun menggunakan framework FastAPI dan Jinja2, serta dapat
diakses melalui browser di jaringan lokal. Aplikasi ini memiliki dua fitur utama:
deteksi drone dari gambar unggahan dan deteksi langsung melalui kamera. Hasil
pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi drone dengan akurasi
rata-rata 63,7% pada kondisi siang hari menggunakan kamera 1080p dan berjalan
pada kecepatan 20–25 FPS. Tantangan yang dihadapi meliputi penurunan akurasi
pada kondisi pencahayaan rendah, latar belakang kompleks, dan objek drone
berukuran kecil. Hasil ini menunjukkan bahwa algoritma YOLOv5 dapat
diimplementasikan secara efektif dalam aplikasi web untuk mendeteksi drone
secara cepat, efisien, dan responsif.
|
Tulisan Lengkap dapat Dibaca di Ruang Tesis/Disertasi
|
|
Penulis |
: DHIMAS LINTANG HEDIATMA NUGRAHA |
|
NIM |
: 21030002 |
|
Foto |
:  |
|
File |
: [ Baca file skripsi ]
|