SISTEM DETEKSI OBJEK MANUSIA MENGGUNAKAN ALGORITMA YOLOV8 BERBASIS KAMERA DEPTH SENSOR (STUDI KASUS: CV. ATERI GLOBAL TEKNOLOGI)

Abstrak

ABSTRAK Keamanan menjadi prioritas utama di lingkungan seperti perusahaan dan fasilitas terbatas lainnya, mendorong pengembangan sistem keamanan yang lebih canggih. Perkembangan dalam teknologi kecerdasan buatan (AI) memungkinkan pengembangan sistem keamanan dalam bentuk pendeteksian objek manusia. Dukungan dari teknologi kamera depth sensor membuka peluang untuk meningkatkan akurasi deteksi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi objek manusia menggunakan algoritma YOLOv8 dan kamera depth sensor, dengan studi kasus pada CV. Ateri Global Teknologi. Pengujian dilakukan menggunakan dataset uji dalam bentuk lima format video. Rata-rata hasil pengujian dari semua video tersebut adalah Precision 97%, Recall 95%, F-Measure 96%, dan Accuracy 92%. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa sistem memiliki akurasi sebesar 92%, yang dipengaruhi oleh berbagai faktor seperti sudut kamera pada saat perekaman dataset. Kata Kunci: Objek Manusia, YOLO, YOLOv8, Kamera Depth Sensor

Berkas

Detail