Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 80580 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Gultom, Aswin Lorenso
"Alat pemecah kulit kerang yang ada di Departemen Teknik Mesin Fakultas Teknik Universias Indonesia kurang efisien. Salah satu penyebab tidak efisiennya alat tersebut adalah getaran yang terjadi pada poros sangat besar. Getaran ini disebabkan oleh gaya ketidakseimbangan (unbalanced forced) pada poros. Gaya ketidakseimbangan yang terjadi pada poros adalah dynamic unbalanced force, dan untuk mengatasinya dapat menggunakan counter weight. Gaya unbalanced merupakan gaya sentrifugal dan untuk mengatasinya dibutuhkan counter weight yang berputar, sehingga menimbulkan gaya sentrifugal untuk melawan gaya unbalanced tersebut. Gaya unbalanced yang terjadi pada poros dapat diketahui besar dan arahnya dengan mengukur tegangan dan reganan yang terjadi pada poros tersebut. Salah satu alat untuk mengukur regangan pada poros adalah strain gage.
Hasil pengukuran gaya unbalanced yang terjadi pada poros tersebut akan menjadi input desain counter weight. Dengan penggunaan counter weight maka gaya-gaya unbalanced yang terjadi pada poros dapat dikurangi, sehingga getaran pada poros akan semakin berkurang dan menambah efisiensi alat.

Oyster shell crusher that was built in Mechanical Engineering Departmen University of Indonesia is lack of efficiency. The lack of efficiency is caused by many things, such as vibration, fiction, the slope of the cone, etc. The vibration can occur when two thinks collide each other or when ihe shaft is unbalanced are unbalanced force happened in the shaft is dynamic unbalanced like unbalanced force is a centrifugal force. In order to solve the problems, it has ro be added by counter weigh that act as a spinning mass and caused a centrifugal force either.
The unbalanced force can be found by measuring stress and strain of the shaft Sensor to measure the stress and strain of the shaft is strain gage. Output of the measurement can be used as input to design counier weight. By using counter weight the unbalanced force can be reduced this the vibration will decrease and tne efficiency will increase.
"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2005
S37756
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Nagisa Eremia Anju
"Tenaga kerja kesehatan pada masa pandemi bekerja sebagai garda terdepan yang memiliki resiko tertinggi tertular virus corona. Sampai pada hari ini, perawatan dan pemeriksaan kondisi vital pasien COVID-19 masih banyak dilakukan dengan kontak langsung minimal sebanyak empat kali dalam sehari. Hal ini berisiko meningkatkan penyebaran virus hingga menurunkan jumlah tenaga kerja kesehatan. Sampai pada saat ini, hampir seluruh rumah sakit masih menggunakan sphygmomanometer tradisional dengan cuff yang membutuhkan bantuan tenaga medis ataupun tanpa bantuan, namun pengukuran dilakukan secara invasif. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu alat yang dapat memonitor kondisi vital pasien tanpa kontak langsung terutama dalam mengukur tekanan darah dan bersifat noninvasif. Penelitian ini bertujuan untuk membuat suatu algoritma pengolahan sinyal plethysmography berbasis ekstraksi fitur dan machine learning untuk prediksi tekanan darah. Dengan menggunakan sensor MAX30102 dan ESP32, sinyal PPG yang didapat dari jari akan dilakukan pre-processing dengan menenerapkan baseline fitting, kemudian deteksi puncak, hingga empat fitur utama sinyal PPG, yaitu systolic peak, diastolic peak, dicrotic notch, dan foot dapat diekstrak. Data ekstraksi fitur sinyal PPG secara ­real-time ini digabungkan menjadi satu dataset dan dimasukkan ke dalam machine learning untuk diprediksi nilai tekanan darahnya. Evaluasi hasil prediksi tekanan darah menunjukkan nilai Mean Absolute Error yang kecil, yaitu 1,56/2,35 yang masih diterima oleh standar ISO 81060-2:2013 sehingga dapat dijadikan fundamental untuk sistem pengukuran tekanan darah noninvasif.

Health workers during the pandemic act as the frontliner who have the highest risk of contracting the coronavirus. Most of the treatment and examination of the vital condition of COVID-19 patients is carried out with direct contact at least four times a day. This increases the risk of virus spreading, moreover reducing the number of health workers. To date, almost all hospitals still require medical assistance to measure blood pressure using the traditional cuff sphygmomanometer or without assistance however, the measurements are carried out invasively. Therefore, a device that can monitor the patient's vital condition without direct contact, especially in measuring blood pressure and non-invasive is needed. This thesis aims to develop a plethysmography signal processing algorithm based on feature extraction and machine learning for blood pressure prediction. By using the MAX30102 and ESP32 sensors, the PPG signal obtained from the finger will be preprocessed by applying a baseline fitting and peak detection, thus the four main features of the PPG signal, namely systolic peak, diastolic peak, dicrotic notch, and foot can be extracted. This real-time PPG signal feature extraction data is then combined into a single dataset and by using machine learning, blood pressure values are predicted. Evaluation of the blood pressure predictions shows a small Mean Absolute Error value, 1.56/2.35 which meets the ISO 81060-2:2013 standard. Hence, the results demonstrate the applicability of the proposed algorithm in predicting blood pressure and can be developed as a noninvasive real-time blood pressure measurement system in the future.
"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2022
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
M. Fatkhul Amin
"Event Extraction merupakan salah satu tugas dalam sistem ekstraksi informasi yang bertujuan untuk menemukan kumpulan informasi event dari suatu dokumen. Informasi tersebut dapat berupa informasi pihak-pihak yang terlibat, tempat kejadian, waktu, dan segala informasi yang terkait dengan event. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan proses ekstraksi event (event pertemuan) pada teks berbahasa Indonesia. Dari event pertemuan tersebut, informasi yang dicari adalah informasi pihak yang terlibat (person), tempat (location), serta waktu (time) terjadinya event. Ekstraksi dilakukan dengan menggunakan pendekatan machine learning. Sedangkan metode machine learning yang digunakan adalah association rules, decision tree, dan neural networks. Penelitian bertujuan untuk melihat perbandingan kinerja ketiga metode tersebut terhadap ekstraksi event. Uji coba dilakukan pada artikel-artikel media massa online dari Kompas, Jawa Pos, Republika, dan Sinar Harapan. Pada ekstraksi event, diketahui bahwa metode decision tree menunjukkan kinerja yang lebih baik dibandingkan metode association rules dan metode neural networks dengan F-measure mencapai 83,95%. Metode association rules menunjukkan kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan metode neural networks dengan F-measure masing-masing sebesar 82,41% dan 81,57%."
Depok: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, 2006
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Roy Wicaksono Agung Sulistiyanto
"ABSTRAK
Indeks kompleksitas produk merupakan indikator dari suatu produk manufaktur yang menggambarkan produk didesain serta diproduksi dengan tingkat kerumitan atau kompleksitas tertentu. Pada penelitian ini dilakukan penilaian kompleksitas produk dan kompleksitas proses pemesinan terhadap dies panel roof, Produk yang akan dipakai untuk penelitian adalah 3 bagian utama dari dies drawing, yaitu punch, blank holder dan upper die, karena 3 bagian ini yang paling berpengaruh dari dies drawing. Selanjutnya produk ini akan dianalisa seberapa besar perubahan nilai kompleksitas produk dan nilai kompleksitas proses pemesinannya apabila ada perubahan desain pada produk panel roofnya. Penilaian dilakukan terhadap variabel kompleksitas produk berdasarkan aspek feature dan spesifikasi produk yaitu shape, geometri, tolerance, kekasaran permukaan dan kekerasan. Metode yang digunakan adalah metode yang diperkenalkan oleh ElMaraghy dan Urbanic dimana penilaian dilakukan berdasarkan atas jumlah informasi, variasi informasi dan isi informasi suatu produk. Hasil penilaian kompleksitas produk dan kompleksitas proses pemesinan menunjukkan perubahan pada bagian punch dan upper-die sebesar 2% . Perubahan ini kurang signifikan (yaitu dibawah 5%). Sehingga perubahan ini diabaikan jadi perubahan desain dari panel roof ini tidak mempengaruhi nilai kompleksitas diesnya.

Abstract
Product complexity index is an indicator product of manufacturing that describe the products designed and manufactured with a level of complexity or specified complexity. In this study an assessment of product complexity and the complexity of the machining process of the panel roof dies product, product to be used for research are the three main parts of the drawing dies, further products will be analized how much the change in value of product complexity and complexity of the machining process if there are changes in product design panel. Assessment conducted on the variable complexity of the product dies based on aspects of the product features and specifications of shape, geometry, tolerance, surface roughness and hardness. The method used was introduced by ElMaraghy and Urbanic where the assessment is based on the amount of information, variety of information and the information content of a product. The results of assessment of the product complexity and the machining process complexity showed the same changes for punch also for upper-die as big as 2%. These changes are less significant (ie below 5%). So that this change is negligible so the changes of panel roof design does not affect the complexty of the dies."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2012
S43611
UI - Skripsi Open  Universitas Indonesia Library
cover
Tri Kushartadi
"Teknologi Dense Wavelength Division Multiplexing (DWDM) telah mengalami perkembangan pesat, di mana beberapa vendor telah meningkatkan kapasitas per frekuensi hingga mencapai 1 Tbps (Tera Bit Per Second). Dalam tesis ini, penelitian dilakukan untuk menentukan pola data yang digunakan oleh engineer guna mencapai hasil yang optimal dengan menggunakan kecerdasan buatan. Penelitian ini berfokus pada simulasi jaringan DWDM di Microsoft di Amerika Utara, yang melibatkan beberapa repeater dan mempertimbangkan berbagai faktor yang terjadi dalam jaringan tersebut. Dengan menggunakan data hasil performansi lapangan, ditemukan data yang paling optimal untuk jaringan DWDM tersebut. Dengan mencapai kinerja Q-Factor yang baik, diperoleh juga margin pada jaringan berdasarkan perhitungan kabel optiknya. Estimasi kinerja Q-Factor dapat diperoleh melalui fungsi regresi linear yang bergantung pada perangkat yang dilalui dalam jaringan, seperti Transponder, EDFA, dan media transmisi berupa serat optik. Data hasil pengukuran merupakan data perubahan daya transmisi pada sisi penguat, yang menyebabkan perubahan daya per kanal pada setiap transponder di sisi penerima. Setiap perubahan nilai kinerja Q-Factor pada setiap kanal dianalisis polanya menggunakan machine learning. Data tersebut akan dilakukan proses pelatihan berulang kali guna meminimalkan kesalahan dan mencapai kinerja Q-Factor yang lebih baik. Secara keseluruhan, hasil yang dicapai dalam tesis ini membentuk dasar bagi skema pemodelan kinerja Q-Factor yang akurat serta mendapatkan nilai Q-Factor yang optimal. Hasil penelitian ini memberikan wawasan tentang penggunaan machine learning di masa depan dalam perencanaan jaringan optik DWDM.

This research investigates the development of Dense
Wavelength Division Multiplexing (DWDM) technology in
conjunction with 6G technology to meet the growing demands for
high-speed data transmission. Vendors have significantly
increased the capacity per channel enabling speeds of up to 1 Tera Bit Per Second. The Q-Factor is one of the indicators that
determines the quality of the optical system. Q-Factor plays a
crucial role in evaluating these technological advancements. In
actual practice, engineers need to conduct manual field tests to
obtain the Q-factor value. Engineers must calibrate the equipment
manually onsite. This procedure is time consuming and inefficient. Machine learning can be used to calculate and forecast the Qfactor quickly and automatically. This study designs a machine learning algorithm to forecast the Q-factor value based on the equipment parameters in the field. This study evaluates 4 machine learning algorithms. The data used is obtained from the Microsoft optical network in North America. The Decision tree model archives the best results with an impressive accuracy of 99.5% and low mean squared error (MSE) of 0,00104. The proposed algorithm achieved better results than the previous research.
"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2023
T-pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Bayu Mulya Harsono
"ABSTRAK
Dengan berkembangnya teknologi mikrofabrikasi, maka mendorong industri manufaktur untuk memproduksi part ? part berskala mikro dengan waktu yang cepat dan murah, seperti proses injection molding. Sehingga dibutuhkan suatu mold yang berskala mikro untuk mendukung proses produksi tersebut. Pada penelitian ini dilakukan pemesinan produk ?micro mold? dengan material steel ST41 dan Aluminium AA 1100 menggunakan micro milling pergerakan tiga axis. Model produk yang di machining berupa sculptured surface dan logo Android dengan raw material berbentuk kubus berdimensi panjang 3 mm. Program finishing yang digunakan pada pemesinan model sculptured surface adalah contour area menggunakan tool path parallel zig ? zag dengan depth per cut 12.5 μm dan step over 5μm serta dua layer pemesinan. Cutting tool yang digunakan operasi tersebut, ball nose end mill 0.1 mm carbide coated. Setelah proses machining selesai, dilakukan pengambilan foto hasil pemesinan dengan SEM ( Scanning Electron Microscope) sehingga terlihat lebih detil permukaan pemesinan dan di analisa permukaan hasil pemesinan berdasarkan kesesuaian dengan designed surface pada CAD model. Selain itu, dianalisa pula banyaknya cutter location point (CL point) sebanyak 32 CL point per millimeter pada lintasan pahat yang bergerak di tengah sculptured surface pada proses finishing dan analisa machining tolerance pada lintasan pahat operasi finishing dengan lebar tolerance band sebesar 1 mikrometer untuk besarya setiap intol dan outol tolerance curve. Hasil analisa machining tolerance, menyatakan bahwa cutter contact point ( CC point ) dari lintasan pahat tersebut masih berada di dalam tolerance band. Sehingga perencanaan machining menggunakan CAM software dengan cutting parameter yang terkait dapat di gunakan untuk micro ? machining.

Abstract
The technology development of micro fabrications is encouraging manufacturers to produce micro-scaled industrial parts with a fast and cheap production, such as injection molding process. So it takes a micro-scale mold to support the production process. This research discusses about the results of micromilling in micro ? mold manufacturing which is using ST41 steel and aluminum AA 1100 materials with three axis machining. The model machined products are sculptured surface and android logo with a cubical raw material with 3 mm dimension length. The sculptured surface finishing program is used contour area with parallel zig tool ? path. The cutting tools were used 0.1 mm ball nose end mill carbide coated. The SEM (Scanning Electron Microscope) photograph was taken after the machining process, therefore the machined surface can be examined more detailed. From the SEM photograph, the geometry comparison between CAD model and machined surface was done. The analysis of the cutter location point (CL ? point) density was done on the center line of sculptured surface in finishing operation. The result of experiment and analysis shows that the density of CL ? point on observed too ? path segment is 32 CL ? point per millimeter. The width of tolerance band is 1 micrometer for each intol and outol tolerance. For the machining tolerance analysis, all the cutter contact points ( CC ? point ) are inside the tolerance band. It is concluded that the tool ? path designing with CAM software and its cutting parameter are capable for micro machining process."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2012
S43620
UI - Skripsi Open  Universitas Indonesia Library
cover
Amanda Nydia Augustizhafira
"Analisis sentimen merupakan bagian dari data mining text mining , yaitu proses memahami, mengekstrak, dan mengolah data tekstual secara otomatis untuk mendapatkan informasi. Pada penelitian ini, analisis sentimen diterapkan pada salah satu media sosial, yaitu Twitter. Analisis sentimen tergolong sebagai masalah klasifikasi yang dapat diselesaikan menggunakan salah satu metode machine learning, yaitu Neural Network. Pada machine learning, data dibagi menjadi data pelatihan dan data pengujian yang berasal dari domain yang sama.
Permasalahan utama pada penelitian ini adalah data pelatihan dan data pengujian berasal dari dua domain yang berbeda, sehingga perlu diterapkan pembelajaran lain selain machine learning. Masalah tersebut dapat diselesaikan dengan menggunakan transfer learning. Transfer learning merupakan suatu pembelajaran model yang dibangun oleh suatu data pelatihan dari suatu domain dan diuji oleh suatu data pengujian dari domain yang berbeda dari domain data pelatihan. Simulasi dalam penelitian ini menghasilkan suatu akurasi transfer learning dengan metode Neural Network yang nantinya akan diuji dengan fitur n-gram bi-gram dan tri-gram serta satu metode seleksi fitur, yaitu Extra-Trees Classifier.
Dalam penelitian ini, nilai akurasi transfer learning tertinggi didapat saat hidden layer berjumlah satu. Sebagian besar nilai akurasi tertinggi didapat saat penggunaan 250 neuron pada hidden layer. Fungsi aktivasi ReLU dan tanh menghasilkan nilai akurasi yang lebih tinggi dibandingkan fungsi aktivasi logistic sigmoid. Penggunakan metode seleksi fitur dapat meningkatkan kinerja transfer learning sehingga nilai akurasinya lebih tinggi dibandingkan simulasi tanpa penggunaan metode seleksi fitur.

Sentiment analysis is a part of data mining text mining , which is the process of understanding, extracting, and processing textual data automatically to obtain information. In this research, sentiment analysis is applied to one social media called Twitter. Sentiment analysis is categorized as a classification problem that can be solved using one of machine learning methods, namely Neural Network. In machine learning, data is divided into training data and test data from the same domain.
The main problem in this research is training data and test data come from two different domains, so it is necessary to apply other learning beside machine learning. The problem can be solved by using transfer learning. Transfer learning is a model learning constructed by a training data from a domain and tested by a test data from a different domain from the training data domain. The simulation in this research resulted in an accuracy of learning transfer with Neural Network method which will be tested using n grams bi grams and tri grams and one feature selection method called Extra Trees Classifier.
In this research, the highest value of transfer learning accuracy is obtained when one hidden layer is used. Most of the highest accuracy values are obtained from the use of 250 neurons on the hidden layer. The activation function of ReLU and tanh yield a higher accuracy value than the logical activation function sigmoid . The use of feature selection method can improve the transfer learning performance so that the accuracy value is higher than simulation without the use of feature selection method.
"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2018
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Helmi Qosim
"ABSTRAK
Synthesis loop merupakan salah satu sistem kritis di pabrik amoniak. Oleh karena itu, ada urgensi untuk menjaga reliability dan availability pada sistem ini. Sebagian besar peristiwa shutdown di pabrik amoniak terjadi tiba-tiba setelah alarm tercapai. Jadi, perlu ada sistem deteksi dini untuk memastikan masalah anomali ditangkap oleh operator sebelum menyentuh set point alarm. Implementasi algoritma machine learning dalam membuat model deteksi potensi kegagalan telah digunakan di berbagai industri dan objek sebagai penelitian. Algoritma yang digunakan adalah classifier dasar dan ensemble untuk membandingkan algoritma mana yang menghasilkan hasil klasifikasi terbaik. Penelitian ini dapat memberikan ide dan perspektif baru ke dalam industri pabrik amoniak untuk mencegah terjadinya shutdown yang tidak terjadwal dengan memanfaatkan data menggunakan algoritma machine learning.

ABSTRACT
Synthesis loop is one of the critical systems in ammonia plant. Therefore, there is urgency for maintaining the reliability and availability of this system. Most of the shutdown events occur suddenly after the alarm is reached. So, there needs to be an early detection system to ensure anomaly problem captured by the operator before
touching the alarm settings. The implementation of machine learning algorithms in making fault detection models has been used in various industries and objects. The algorithm used is the basic and ensemble classifier to compare which algorithms generate the best classification results. This research can provide a new idea and perspective into ammonia plant industry to prevent unscheduled shutdown by utilizing
data using machine learning algorithm."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia , 2020
T-Pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Iryanti Djaja
"Budidaya udang vaname (Litopenaeus vannamei) sangat diminati sehingga permintaan udang ini meningkat setiap tahunnya. Masalah terberat para petambak adalah kegagalan panen yang berakibat kepada keberlangsungan usaha mereka. Perlu adanya usaha perbaikan untuk meningkatkan keberhasilan panen. Penelitian ini bertujuan untuk lebih menggali mengenai penggunaan machine learning dalam prediksi hasil panen dari data kualitas air. Hasil prediksi ini selanjutnya dipakai dan digunakan dalam proses bisnis sehingga dapat meningkatkan produktivitas. Analisis yang digunakan pada penelitian ini adalah analisis kuantitatif dan kualitatif serta perbaikan proses bisnis. Analisis kuantitatif dengan metode big data dan machine learning. Model yang dipakai adalah k-Nearest Neighbor (kNN), Decision Tree (DT) dan Logistic Regression (LR). Analisis kualitatif dilakukan dengan observasi dan interview untuk memperbaiki proses bisnis. Proses bisnis diperbaiki mengikuti BPM Lifecycle dengan memasukan hasil analisis kuantitatif. Dari penelitian ini didapatkan bahwa prediksi machine learning dengan model Decision Tree dari variabel rasio bakteri merugikan dan NH4+ memberikan akurasi tertinggi mencapai 96%. Setelah didapatkan model dan variabel dengan akurasi tertinggi, penelitian ini juga melakukan penerapan ke dalam proses bisnis dengan pendekatan BPM Lifecycle sehingga hasil tersebut dapat diimplementasi dan memberikan hasil yang lebih produktif.

Interest in Vaname shrimp (Litopenaeus vannamei) farming is growing every year. The biggest problem for shrimp farming was the unsuccessful harvest that affected their business sustainability. So, there should be an improvement made to increase the chance of a successful harvest and its productivity. Past research mentioned that vaname shrimp harvest result can be predicted by machine learning approach from water quality data. It gave good accuracy and can be used to have faster decision making. The objective of this research is to deep dive into the utilization of machine learning to predict the successful harvest from water quality data. The predicted result will be utilized in the business process to improve productivity. Analysis that used at this research are quantitative and qualitative with business process improvement. Quantitative analysis used big data methode and machine learning. Models that have been applied are k-Nearest Neighbor (kNN), Decision Tree (DT) dan Logistic Regression (LR). Data that is used for analysis are pH, salinity, NOx, NH4+, and harmful bacteria index. Qualitative analysis was applied by observation and interview with the focus to improve business process. Business processes will be improved using BPM Lifecycle with the utilization of quantitative result. This research showed that prediction machine learning with Decision Tree model from harmful bacteria index and NH4+ giving the best accuracy until 96%. The next step was utilizing the quantitative result at the business process with BPM Lifecycle approach so the result can be implemented and gave more productive result."
Jakarta: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2023
T-pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Jonathan Aurelius Faren
"Jakarta sebagai kota besar yang memiliki tingkat kepadatan yang tinggi pada saat jam-jam dan hari-hari kerja memiliki peraturan guna mengurangi kemacetan di jalan. Salah satu peraturannya adalah pemberlakukan plat nomor kendaraan ganjil genap sesuai dengan tanggal. Peraturan ini cukup efektif dalam mengurangi tingkat kemacetan di jalan-jalan protokol. Namun masih saja ada oknum-oknum yang melanggar peraturan ini dikarenakan kemampuan manusia yang terbatas sehingga tidak dapat selalu mengawasi plat nomor kendaraan secara maksimal. Dengan berkembangnya teknologi terutama di bidang computer vision masalah ini dapat dikurangi. Dengan menggunakan bantuan machine learning yaitu computer vision menggabungkan alat fisik yaitu kamera dengan komputer sehingga dapat mendeteksi dan membaca plat nomor pada kendaraan. Perkembangan teknologi membuat machine learning semakin berkembang sehingga proses melakukan deteksi dapat dilakukan dengan lebih cepat dan akurat. Untuk melakukan hal ini algoritma YOLOv7 dilatih untuk melakukan deteksi pada plat nomor kendaraan serta membacanya sehingga dapat diklasifikasian termasuk ganjil / genap sesuai dengan tanggal pendeteksian. Pada penelitian ini dilakukan pembangunan prototype sistem pendeteksi dan klasifikasi ini menggunakan machine learning dan computer vision untuk melakukan deteksi plat nomor pada kendaraan yang lewat di jalan-jalan protokol. Hasil dari penelitan ini adalah dengan menggunakan algoritma YOLOv7, model yang dihasilkan memiliki akurasi sebesar 86%, melakukan pembacaan plat nomor hasil deteksi dengan EeasyOCR memiliki tingkat kesalahan pembacaan per karakter 3.81% dan kesalahan pembacaan per kata sebesar 11.90%, sistem dapat melakukan deteksi dan pembacaan plat nomor secara real time dengan baik, melakukan identifikasi pada jenis tanggal (ganjil  genap) dan memberikan alert ketika ada plat nomor yang tidak sesuai ketentuan tanggal.

Jakarta as the big city and the capital of Indonesia that have high density rate in the work hours and days have a special rule to decrease the congestion rate in the road. One of the rules is the enforcement of odd even license plate rules that connect to the real time date. This rule is effective in decreasing the congestion rate in the major arterial roads. but there's still a loophole that makes people violate this rule, the human limited ability makes them can't always observe all the license plate. With the help of technology development in computer vision, can help to reduce the problem. Computer vision combines the video camera and computer to work side by side so it can read and detect the license plate number. Technology development also develops the computer vision ability so detection and recognition can be done with more accuracy and less time. To do this thing YOLOv7 algorithm trains a model to detect the license plate in a car and read the license plate so it can classify the license plate type (odd/even) and compare it with the research date type. This research build the prototype of detection and classifier system with machine learning and computer vision, to do the automatic odd /even license plate detection and recognition at the car in artery road. As the result of the research , the detection model made by YOLOv7 algorithm have a 86 % accuracy, and the character recognition with EasyOCR have a character error rate 3.81 %  and word error rate 11.90 % , the system prototype can run the detection and OCR in real time, the prototype can get the real time date and classified it as odd or even number, and give an alert when the detected license plate number violated the odd even rule.
"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2023
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
<<   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10   >>