Gabriel, Fernando (2025) Analisis Algoritma Object Detection dan Multiple-Object Tracking Pada Sistem Pelacak Orang Untuk Menghitung Jumlah Pengunjung. S1 thesis, Fakultas Teknik Universitas Sultan Ageng Tirtayasa.

	Text (Fulltext) Gabriel Fernando_3332210047_Fulltext.pdf Download (2MB)
	Text (Bab 1) Gabriel Fernando_3332210047_01.pdf Download (553kB)
	Text (BAB 2) Gabriel Fernando_3332210047_02.pdf Download (708kB)
	Text (BAB 3) Gabriel Fernando_3332210047_03.pdf Download (310kB)
	Text (BAB 4) Gabriel Fernando_3332210047_04.pdf Download (1MB)
	Text (BAB 5) Gabriel Fernando_3332210047_05.pdf Download (157kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) Gabriel Fernando_3332210047_Ref.pdf Download (171kB)
	Text (LAMPIRAN) Gabriel Fernando_3332210047_Lamp.pdf Download (228kB)
	Text (DOKUMEN HASIL CEK PLAGIASI) Gabriel Fernando_3332210047_CP.pdf Download (2MB)

Abstract

Seiring berkembangnya teknologi, seperti Artificial Intelligence dan Machine Learning, banyak permasalahan yang dapat diselesaikan secara praktis. Computer Vision yang merupakan cabang dari AI berguna pada kasus dengan data visi seperti gambar dan video. Model YOLO (You Only Looks Once) adalah model deteksi objek pada CV, dan dapat digabungkan dengan algoritma Multiple-Object Tracking untuk dapat melacak objek yang terdeteksi. Pada penelitian ini, dibentuk suatu sistem pelacak dan penghitung pengunjung dengan menggunakan YOLO11n dan BoT-SORT Re-ID. Kombinasi keduanya diuji pada 5 video rekaman dan mendapatkan rata-rata error ID Switch, Precision, Recall, dan Skor F1 secara berturut-turut sebesar 21.80%, 100%, 67.34%, dan 76.71%.

Actions (login required)

View Item