Simulasi Heading Quadcopter Drone dalam Pemantauan Posisi Lumba-Lumba pada Citra UAV Berbasis U-Net

Nugraha, Putu Zasya Eka Satya (2023) Simulasi Heading Quadcopter Drone dalam Pemantauan Posisi Lumba-Lumba pada Citra UAV Berbasis U-Net. Undergraduate thesis, Universitas Pendidikan Ganesha.

[img] Text (COVER)
1915051024-COVER.pdf
Download (540kB)
[img] Text (ABSTRAK)
1915051024-ABSTRAK.pdf
Download (102kB)
[img] Text (BAB 1 PENDAHULUAN)
1915051024-BAB 1 PENDAHULUAN.pdf
Download (178kB)
[img] Text (BAB 2 KAJIAN TEORI)
1915051024-BAB 2 KAJIAN TEORI.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (657kB) | Request a copy
[img] Text (BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN)
1915051024-BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (1MB) | Request a copy
[img] Text (BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN)
1915051024-BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (1MB) | Request a copy
[img] Text (BAB 5 PENUTUP)
1915051024-BAB 5 PENUTUP.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (99kB) | Request a copy
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
1915051024-DAFTAR PUSTAKA.pdf
Download (178kB)
[img] Text (LAMPIRAN)
1915051024-LAMPIRAN.pdf
Download (1MB)

Abstract

Tur Lumba-lumba merupakan Wisata Bahari Unik yang terdapat di Lovina, Kalibukbuk, Bali. Sebagai wisata alam, kemunculan lumba-lumba tidak dapat dijanjikan karena posisi lumba-lumba tidak diketahui secara pasti. Ini mengakibatkan proses penelusuran lumba-lumba memakan waktu hingga 3 jam. Tujuan dari penelitian ini untuk mengembangkan aplikasi simulasi heading quadcopter drone dalam misi memantau posisi kemunculan lumba-lumba melalui segmentasi objek pada Citra UAV berbasis U-Net. Metode yang diusulkan terdiri dari tahap finalisasi dataset, data preparation, pembangunan model segmentasi, dan pengaplikasian model segmentasi. Dataset yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 1400 citra yang dibagi menjadi Training 80% (1.120 citra), Validation 10% (140 citra), Test 10% (140 citra). Melalui penelitian ini, Model U-Net dengan Jaccard Loss menghasilkan Pixel Accuracy 99.8%, F1-Score 83.2%, Mean IoU/Jaccard 86.2%, Recall 90.9%, dan Precision 78.9% dengan durasi rerata komputasi 0.14 detik pada GPU RTX 3070; sedangkan evaluasi derajat heading quadcopter drone menghasilkan rerata selisih derajat sebesar 10,893° dan Nilai Mean Absolute Error Percentage (MAPE) 10.82% dengan kategori baik.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: Segmentasi Citra, Lumba-lumba, Citra UAV, U-Net, CNN, Deep Learning
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
S Agriculture > SH Aquaculture. Fisheries. Angling
Divisions: Fakultas Teknik dan Kejuruan > Jurusan Teknik Informatika > Program Studi Pendidikan Teknik Informatika (S1)
Depositing User: Putu Zasya Eka Satya Nugraha
Date Deposited: 11 Jul 2023 07:40
Last Modified: 11 Jul 2023 07:40
URI: http://repo.undiksha.ac.id/id/eprint/15815

Actions (login required)

View Item View Item