Fajar Syakbani
Unknown Affiliation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

TINJAUAN METODE PENGOLAHAN CITRA DIGITAL UNTUK DETEKSI OBJEK OTOMATIS Nasution, Mansalwa Utama; Lailan Sofinah Harahap; Fajar Syakbani
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 3 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i3.7135

Abstract

Deteksi objek otomatis merupakan bagian penting dalam pengolahan citra digital yang banyak diaplikasikan dalam bidang keamanan, medis, hingga kendaraan otonom. Penelitian ini bertujuan untuk meninjau dan membandingkan beberapa metode deteksi objek berbasis pengolahan citra digital dengan pendekatan klasik dan deep learning menggunakan Python. Metode klasik yang digunakan adalah Canny Edge Detection dan Template Matching, sedangkan pendekatan modern mencakup YOLOv5. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode berbasis deep learning memberikan akurasi dan kecepatan deteksi yang lebih baik dibandingkan metode klasik. Evaluasi dilakukan berdasarkan metrik presisi, recall, dan Intersection over Union (IoU).