Santosa, Syaeful Shulum (2025) Rancang bangun sistem deteksi otomatis pelanggaran parkir dengan algoritma YOLOv8. Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.
|
Text (COVER)
Cover.pdf Download (277kB) | Preview |
|
|
Text (ABSTRAK)
ABSTRAK.pdf Download (560kB) | Preview |
|
|
Text (DAFTAR ISI)
DAFTAR ISI.pdf Download (585kB) | Preview |
|
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (726kB) | Preview |
|
![[img]](https://digilib.uinsgd.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (642kB) |
|
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) |
|
|
Text (BAB VI)
BAB VI.pdf Restricted to Registered users only Download (561kB) |
|
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
DAFTAR PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (600kB) |
|
|
Text (LAMPIRAN)
LAMPIRAN (4).pdf Restricted to Repository staff only Download (573kB) |
Abstract
Pertumbuhan jumlah kendaraan di kawasan perkotaan Indonesia menyebabkan peningkatan pelanggaran parkir, khususnya pada area yang seharusnya bebas kendaraan seperti trotoar, bahu jalan, dan jalur sepeda. Penegakan hukum secara manual dinilai tidak efisien, sehingga dibutuhkan sistem otomatis yang mampu mendeteksi pelanggaran parkir secara real-time. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem deteksi otomatis pelanggaran parkir liar menggunakan algoritma YOLOv8 yang diintegrasikan dengan aplikasi web Streamlit dan bot Telegram. Sistem mendeteksi kendaraan roda empat yang terparkir di zona larangan parkir berdasarkan waktu diam lebih dari dua menit. Area larangan ditentukan melalui koordinat polygon, sedangkan pelanggaran diklasifikasikan berdasarkan lama kendaraan berada dalam area tersebut. Sistem juga mengidentifikasi pelat nomor kendaraan menggunakan model YOLOv8, lalu mengirimkan notifikasi pelanggaran lengkap dengan gambar ke Telegram dan menyimpan data pelanggaran ke database MySQL. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi pelanggaran parkir secara akurat dengan nilai mAP mencapai 94,3% untuk objek kendaraan dan 87,5% untuk pelat nomor. Sistem ini terbukti efektif dalam melakukan klasifikasi pelanggaran parkir, memberikan notifikasi otomatis, serta mendokumentasikan data pelanggaran secara terstruktur dan efisien.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | YOLOv8; pelanggaran parkir; deteksi otomatis; Streamlit; Telegram; MySQL; |
| Subjects: | Engineering Other Branches of Engineering > Automatic Control Engineering |
| Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Elektro |
| Depositing User: | Syaeful AL Santosa |
| Date Deposited: | 25 Aug 2025 02:44 |
| Last Modified: | 25 Aug 2025 06:57 |
| URI: | https://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/115883 |
Actions (login required)
 |
View Item |
