Frediansyah, Vikri (2024) Pembangunan Sistem Pengenalan Objek Pada Robot Tabletop Menggunakan Algoritma Yolov8. Other thesis, Universitas Komputer Indonesia.
![[img]](http://elibrary.unikom.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
1. UNIKOM_VIKRI FREDIANSYAH_COVER.pdf - Published Version Download (115kB) |
|
Text
19. UNIKOM_VIKRI FREDIANSYAH_LEMBAR PENGESAHAN.pdf - Published Version Download (247kB) |
|
Text
17. UNIKOM_VIKRI FREDIANSYAH_SURAT KETERANGAN PUBLIKASI.pdf - Published Version Download (184kB) |
|
Text
20. UNIKOM_VIKRI FREDIANSYAH_SURAT PERNYATAAN ORISINALITAS.pdf - Published Version Download (199kB) |
|
Text
4. UNIKOM_VIKRI FREDIANSYAH_KATA PENGANTAR.pdf - Published Version Download (115kB) |
|
Text
5. UNIKOM_VIKRI FREDIANSYAH_DAFTAR ISI.pdf - Published Version Download (62kB) |
|
Text
11. UNIKOM_VIKRI FREDIANSYAH_BAB 1.pdf - Published Version Download (185kB) |
|
Text
12. UNIKOM_VIKRI FREDIANSYAH_BAB 2.pdf - Published Version Download (1MB) |
|
Text
13. UNIKOM_VIKRI FREDIANSYAH_BAB 3.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy |
|
Text
14. UNIKOM_VIKRI FREDIANSYAH_BAB 4.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy |
|
Text
15. UNIKOM_VIKRI FREDIANSYAH_BAB 5.pdf - Published Version Download (139kB) |
|
Text
10. UNIKOM_VIKRI FREDIANSYAH_DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (180kB) |
|
Text
18. UNIKOM_VIKRI FREDIANSYAH_LEMBAR KONTAK PENULIS & KONTRIBUTOR.pdf - Published Version Download (31kB) |
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi objek untuk robot yang berpartisipasi dalam kategori TableTop Challenge pada kompetisi Robogames. Sistem ini dirancang untuk mengenali objek berbentuk kubus dengan warna yang bervariasi (merah, hijau, biru) di atas meja. Algoritma YOLO (You Only Look Once) digunakan untuk mendeteksi objek secara real-time, sementara sensor ultrasonik ditambahkan untuk memvalidasi jarak dan memastikan bahwa objek yang terdeteksi adalah objek 3D yang sebenarnya, bukan representasi 2D seperti gambar pada pakaian penonton. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi objek dengan tingkat akurasi yang memadai pada intensitas cahaya 71 lux dengan rata-rata keberhasilan sebesar 94% untuk semua kelas. Namun, pada intensitas cahaya yang lebih rendah (23 lux), tingkat keberhasilan menurun menjadi 44%. Validasi menggunakan sensor ultrasonik berhasil membedakan 22% objek serupa sebagai 2D, sementara 78% masih dianggap sebagai objek 3D yang sebenarnya. Meskipun sistem berhasil mencapai tujuan utama, ada beberapa area yang perlu ditingkatkan, termasuk fleksibilitas validasi sensor ultrasonik berdasarkan posisi robot, penambahan lampu pada robot untuk mendukung deteksi di kondisi pencahayaan rendah, dan peningkatan variasi jarak objek pada data training.
| Item Type: | Thesis (Other) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | YOLOv8, deteksi, sensor ultrasonik, robot |
| Subjects: | 000_COMPUTER SCIENCE, INFORMATION & GENERAL WORKS. > 005_Computer Programming, Programs & Data Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software |
| Divisions: | S1_SKRIPSI > FTIK_Teknik Informatika (01) |
| Depositing User: | Mia Mia Hayati Kosasih |
| Date Deposited: | 11 Sep 2025 07:45 |
| Last Modified: | 11 Sep 2025 07:45 |
| URI: | http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/10927 |
Actions (login required)
 |
View Item |
