CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DALAM DETEKSI DAN REKOGNISI AGENT PADA KONTES ROBOT SEPAK BOLA HUMANOID INDONESIA

REYNALDO, MUHAMMAD (2020) CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DALAM DETEKSI DAN REKOGNISI AGENT PADA KONTES ROBOT SEPAK BOLA HUMANOID INDONESIA. Strata 1 thesis, Universitas Teknokrat Indonesia.

	Text (Full Skripsi) skripsi16312303.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy
	Text (Abstrak) abstrak16312303.pdf - Published Version Download (87kB)
	Text (Bab I-Pendahuluan) b116312303.pdf - Published Version Download (101kB)
	Text (Bab II- Landasan Teori) b216312303.pdf Download (250kB)
	Text (Daftar Pustaka) daftar_pustaka16312303.pdf - Bibliography Download (36kB)

Abstract

Kontes Robot Sepak Bola Indonesia (KRSBI) adalah salah satu program kreativitas mahasiswa di bawah kegiatan induk Kontes Robot Indonesia (KRI) yang di perlombakan secara rutin setiap tahun. Salah satu masalah yang ada dalam kontes ini adalah robot harus bisa mengenali robot – robot / agent yang ada disekitarnya agar dapat menghindari tabrakan antar robot / agent. Beberapa penelitian sudah dilakukan seperti menggunakan Haar-like, Histogram of Oriented Gradient (HOG) dan Local Binary Pattern (LBP) untuk mengenali robot dengan sangat baik. Tetapi tidak efektif untuk diterapkan pada deteksi yang memiliki background yang sangat bervariasi. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan deep learning yang menggukana metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan menggunakan framework Tensorflow dan juga CORAL TPU untuk mengatasi masalah tersebut. Dataset yang digunakan sebanyak 47110 gambar yang diambil secara lansung di arena lapangan KRSBI tim Krakatau FC Proses pelatihan CNN dengan menggunakan data ukuran 100x100 px dengan 6 layer. Pengujian dilakukan dengan menggunakan 20 gambar yang memiliki 51 objek robot dan menghasilkan Accuracy sebesar 92%, Recall sebesar 94%, dan Presiccion sebesar 98% dengan rata – rata waktu 4ms.

Item Type:	Thesis (Strata 1)
Uncontrolled Keywords:	Deep Learning, Convolutional Neural Network, Tensorflow, CORAL TPU, Object Detection
Subjects:	INFORMATIKA > TJ Mechanical engineering and machinery
Divisions:	Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > S1 Informatika
Depositing User:	Asep Haikal Kurniawan S.IP., M.A
Date Deposited:	03 Feb 2022 04:29
Last Modified:	03 Feb 2022 04:29
URI:	http://repository.teknokrat.ac.id/id/eprint/3382

Actions (login required)

View Item