mubarok, ahmad syarif toyyib (2022) ALAT BANTU PENDETEKSI OBJEK UNTUK TUNA NETRA BERBASIS AI MOBILENET PADA RASPBERRY PI 3B. Undergraduate thesis, UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER.
![[img]](http://repository.unmuhjember.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
1. PENDAHULUAN.pdf Download (2MB) |
|
Text
2. ABSTRAK.pdf Download (1MB) |
|
Text
3. BAB I.pdf Download (2MB) |
|
Text
4. BAB II.pdf Restricted to Repository staff only Download (394kB) | Request a copy |
|
Text
5.BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (445kB) | Request a copy |
|
Text
6. BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (392kB) | Request a copy |
|
Text
7. BABV.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy |
|
Text
8. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (623kB) |
|
Text
9. LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy |
Abstract
ABSTRAK Abstrak - Seiring dengan dengan berjalannya waktu, teknologi untuk alat bantu para disabilitas juga ikut berkembang pesat diseluruh dunia. Salah satu teknologi yang memiliki fungsi seperti mata adalah kamera. Sedangkan pada teknologi lain, kini sudah tercipta sebuah PC/Komputer kecil yang bisa digunakan sebagai mikrokontroller, yang disebut dengan Mini PC yang bermodel Raspberry Pi, namun jika hanya menggunakan dua alat tersebut sistem sederhana pendeteksi objek menjadi kurang lengkap karena sistem hanya dapat mendeteksi objek tanpa diketahui jaraknya, oleh karena itu supaya jarak dari suatu objek terbaca oleh sistem, digunakanlah sensor HC SR04 yang mana sensor ini kompatibel dengan Raspberry Pi, untuk membuat sistem ini juga dibutuhkan suatu data sistem image processing supaya sistem dapat mendeteksi objek, pada tugas akhir ini menggunkan model pra terlatih Mobilenet, Mobilenet adalah salah satu arsitektur convolutional neural network (CNN) yang dapat digunakan untuk mengatasi kebutuhan akan computing resource berlebih. Pada tugas akhir ini sistem dapat mendeteksi objek sebanyak 80 objek, namun pada pengujian sistem digunakan 5 objek dengan 50 jenis varian yaitu objek botol, objek gelas, objek buku, objek orang, dan objek telepon seluler, pengujian dilakukan sebanyak 10 kali dari setiap jenis varian objek dengan 3 jarak yang berbeda pula sebagai faktor penentu keakurasia yaitu jarak 100cm, jarak 150cm, dan jarak 200cm, dari hasil pengujian pendeteksian objek yang sudah dilakukan didapatkan hasil rata-rata tingkat keberhasilan sebesar 40%, Beberapa faktor yang mempengaruhi deteksi objek antara lain adalah jarak dan cahaya, pada penelitian ini faktor yang diuji adalah faktor jarak, yang mana dalam pengujian didapatkan rata-rata tingkat keberhasilan sebesar 53% pada jarak uji 100 cm, 39% pada jarak uji 150 cm, dan 27% pada jarak uji 200cm. Kata kunci: Raspberry Pi, Mobilenet, sensor HC SR04, Kamera.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Kata kunci: Raspberry Pi, Mobilenet, sensor HC SR04, Kamera. | |||||||||
| Subjects: | 000 Computer Science, Information, & General Works > 004 Data Processing, Computer Science | |||||||||
| Divisions: | Faculty of Engineering > Department of Electrical Engineering (S1) | |||||||||
| Department: | S1 Teknik Elektro | |||||||||
| Depositing User: | AHMAD SYARIF TOYYIB MUBAROK | |||||||||
| Contributors: |
|
|||||||||
| Contact Email Address: | syariftoyyib78@gmail.com | |||||||||
| Date Deposited: | 23 Feb 2022 08:27 | |||||||||
| Last Modified: | 23 Feb 2022 08:27 | |||||||||
| URI: | http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/13167 |
Actions (login required)
 |
View Item |