Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.922
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Semantik Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika (JITEKI) JAIS (Journal of Applied Intelligent System) Journal of Development Research Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control ILKOM Jurnal Ilmiah Voice Of Informatics MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer Jurnal Ekonomi, Teknologi dan Bisnis
Purwanto Purwanto
Dian Nuswantoro University
Astronomy Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Social Sciences Other

Published : 14 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Voice Of Informatics

 1 
Pengenalan Objek Kendaraan Bermotor Berbasis Framework YOLO Dengan Metode Convolutional Neural Network Hendri Julian Pramana; Purwanto Purwanto; Pujiono Pujiono
Jurnal VOI (Voice Of Informatics) Vol 12, No 1 (2023)
Publisher : STMIK Tasikmalaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pengenalan dan penilaian visual terhadap objek kendaraan bermotor dengan pedekatan visi komputer, berupa pembelajaran mendalam menggunakan framework You Only Look Once (YOLO) dengan memanfaatkan darknet model sebagai metode Convolutional Neural Netwok (CNN) untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan objek kendaraan bermotor tersebut. Pelatihan model dilakukan dengan 2 (dua) jenis framework yolo yaitu yolov3 dan yolov3-tiny terhadap 2000 data gambar objek kendaraan bermotor. Sedangkan untuk pengujian menggunakan video kendaran di jalan raya yang berdurasi 30 detik. Dari pengujian yang dilakukan, didapatkan hasil yang cukup baik dengan nilai mean average precission (mAP) sebesar 84,66% untuk pemodelan yolov3 dan 79.6% untuk pemodelan yolov3-tiny.
Co-Authors Adhe Irham Thoriq Alzami, Farrikh Anas Syaifudin Catur Supriyanto Dwi Puji Prabowo, Dwi Puji Edi Noersasongk Edi Noersasongko Esa Wahyu Andriansyah Fandi Yulian Pamuji Fikri Budiman Gunawan Hendri Ramdan Heribertus Himawan Heru Agus Santoso Imran, Bahtiar Julius Warih Angkasa Karim, Muh Nasirudin Moch Arief Soeleman Moh. Arief Soeleman Muhamad Haris Zuhri Muhammad Misdram Mula Agung Barata Muljono, - Mursalim Mursalim Nur Wahyu Hidayat Nurhindarto, Aris Pramana, Hendri Julian Pujiono Pujiono Ricardus Anggi Pramunendar Sutini Dharma Oetomo Viry Puspaning Ramadhan Wresti Andriani