IMPLEMENTASI DEEP LEARNING PADA ROBOT KRAKATAU FC UNTUK MENENTUKAN SISI TIANG GAWANG PADA KONTES ROBOT HUMANOID INDONESIA

Karo, Andika Agashi Pratama Karo (2020) IMPLEMENTASI DEEP LEARNING PADA ROBOT KRAKATAU FC UNTUK MENENTUKAN SISI TIANG GAWANG PADA KONTES ROBOT HUMANOID INDONESIA. Strata 1 thesis, Universitas Teknokrat Indonesia.

[img] Text (Full Skripsi)
skripsi16312223.pdf - Published Version
Restricted to Registered users only

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text (Abstrak)
abstrak16312223.pdf - Published Version

Download (10kB)
[img] Text (Bab I-Pendahuluan)
b116312223.pdf - Published Version

Download (41kB)
[img] Text (Bab II-Landasan Teori)
b216312223.pdf - Published Version

Download (140kB)
[img] Text (Daftar Pustaka)
daftar_pustaka16312223.pdf - Bibliography

Download (94kB)

Abstract

Kontes Robot Sepak Bola Humanoid Indonesia 2020 yang mengacu pada rule robocup 2019 mengalami beberapa perubahan. Salah satunya yaitu pada tiang gawang yang sebelumnya bewarna putih dengan bentuk tiang bundar, beruban menjadi warna putih dengan bentuk tiang balok. Sehingga sudah hamper tidak ada perbedaan antara garis lapangan dengan tiang gawang. Untuk mengenali tiang gawang, penelitian sebelumnya menggunakan system pendeteksian dengan basis warna. Namun dikarenakan banyaknya objek garis lapangan yang memiliki warna serupa dengan gawang membuat metode deteksi sebelumnya yang berbasis warna sudah tidak bisa lagi digunakan. Karena itu penulis melakukan penelitian dengan menggunakan deep learning yang menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk melakukan deteksi tiang gawang. Metode ini dinilai efektif untuk mengenali objek tiang gawang. Penelitian ini dilakukan dengan memanfaatkan framework tensorflow. Tahapan dari CNN ini yaitu persiapan dataset, persiapan arsiektur, proses training dan pengujian. Hasil dari penelitian ini yaitu akurasi sebesar 51% untuk objek tiang kanan 72% untuk objek tiang kiri dan 79% untuk objek gawang full.

Item Type: Thesis (Strata 1)
Uncontrolled Keywords: deep learning, CNN, tensorflow
Subjects: SISTEM INFORMASI (S1) > Metode Komputer
SISTEM INFORMASI (S1) > Metode Komputer
Divisions: Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > S1 Informatika
Depositing User: Asep Haikal Kurniawan S.IP., M.A
Date Deposited: 07 Feb 2022 03:07
Last Modified: 07 Feb 2022 03:07
URI: http://repository.teknokrat.ac.id/id/eprint/3439

Actions (login required)

View Item View Item