Azfa, Abdurrahman Haidar (2026) Model analisis eksposur papan iklan berbasis metode pengambilan keputusan AHP-SAW menggunakan deteksi kendaraan dan pejalan kaki. Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.
|
Text (Cover)
1_Cover.pdf Download (119kB) | Preview |
|
|
Text (Abstrak)
2_Abstrak.pdf Download (172kB) | Preview |
|
|
Text (Keterangan Bebas Plagiarisme)
3_KeteranganBebasPlagiarisme.pdf Download (292kB) | Preview |
|
|
Text (Daftar Isi)
4_Daftar Isi.pdf Download (275kB) | Preview |
|
|
Text (BAB I)
5_BAB I.pdf Download (255kB) | Preview |
|
![[img]](https://digilib.uinsgd.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (BAB II)
6_BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (579kB) |
|
|
Text (BAB III)
7_BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (228kB) |
|
|
Text (BAB IV)
8_BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (814kB) |
|
|
Text (BAB V)
9_BAB V.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
|
Text (BAB VI)
10_BAB VI.pdf Restricted to Registered users only Download (141kB) |
|
|
Text (Daftar Pustaka)
11_DaftarPustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (155kB) |
|
|
Text (Lampiran)
12_Lampiran.pdf Restricted to Repository staff only Download (353kB) |
Abstract
Penentuan lokasi pemasangan papan iklan yang optimal umumnya masih mengandalkan metode observasi lapangan secara manual untuk mengestimasi kepadatan lalu lintas, yang memakan waktu dan membutuhkan banyak tenaga. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah model analisis eksposur papan iklan otomatis berbasis data (data-driven) dengan mengintegrasikan teknologi computer vision dan Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Subsistem deteksi memanfaatkan algoritma YOLOv8-small untuk mengklasifikasikan audiens ke dalam empat kriteria sasaran, yaitu pejalan kaki, kendaraan roda dua, roda empat, dan kendaraan besar. Algoritma pelacakan ByteTrack diimplementasikan guna mempertahankan identitas unik (Tracking ID) setiap objek sehingga mencegah terjadinya penghitungan ganda (double counting). Akumulasi data volume objek kemudian ditransmisikan secara otomatis ke dalam platform cloud Google Sheets melalui integrasi antarmuka pemrograman aplikasi (API). Proses penentuan lokasi terbaik dilakukan dengan mengombinasikan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk menghitung bobot prioritas kriteria berdasarkan tingkat visibilitas audiens, serta metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk menormalisasi matriks dan merangking alternatif lokasi. Hasil pengujian model deteksi menunjukkan performa yang sangat optimal dengan nilai pencapaian mAP@50 sebesar 96,3%, presisi 93,3%, recall 93,5%, dan F1-score 93,4%. Pengujian pada model keputusan membuktikan bahwa pembobotan kriteria AHP konsisten secara logis dengan nilai Consistency Ratio (CR) sebesar 2,37%. Hasil simulasi perangkingan menggunakan metode SAW pada tiga alternatif lokasi merekomendasikan Lembang sebagai titik pemasangan terbaik dengan skor preferensi tertinggi sebesar 0,98, disusul oleh Cikapundung (0,82) dan Cihaliwung (0,37). Secara keseluruhan, sistem yang dibangun terbukti mampu mengotomatiskan proses perhitungan audiens dan memberikan rekomendasi lokasi yang objektif serta terukur guna memaksimalkan potensi eksposur papan iklan.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Eksposur Papan Iklan; YOLOv8-small; ByteTrack; Sistem Pendukung Keputusan; AHP; SAW; Google Sheets; |
| Subjects: | Systems > System Identification Data Processing, Computer Science Data Processing, Computer Science > Systems Analysis and Computer Design Special Computer Methods > Artificial Intelligence Ground Transportation Applied mathematics Engineering |
| Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Elektro |
| Depositing User: | Abdurrahman Haidar Azfa |
| Date Deposited: | 03 Sep 2026 08:16 |
| Last Modified: | 03 Sep 2026 08:16 |
| URI: | https://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/139411 |
Actions (login required)
 |
View Item |
