PENGEMBANGAN APLIKASI PERHITUNGAN JUMLAH KUNJUNGAN MUSEUM DENGAN METODE TRACKING MENGGUNAKAN YOLOV8

Juliana, Komang (2026) PENGEMBANGAN APLIKASI PERHITUNGAN JUMLAH KUNJUNGAN MUSEUM DENGAN METODE TRACKING MENGGUNAKAN YOLOV8. Undergraduate thesis, Universitas Pendidikan Ganesha.

[img] Text (COVER)
2115101039-COVER.pdf
Download (308kB)
[img] Text (ABSTRAK)
2115101039-ABSTRAK.pdf
Download (7MB)
[img] Text (BAB 1 PENDAHULUAN)
2115101039-BAB 1 PENDAHULUAN.pdf
Download (7MB)
[img] Text (BAB 2 KAJIAN PUSTAKA)
2115101039-BAB 2 KAJIAN PUSTAKA.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (7MB) | Request a copy
[img] Text (BAB 3 METODELOGI PENELITIAN)
2115101039-BAB 3 METODELOGI PENELITIAN.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (7MB) | Request a copy
[img] Text (BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN)
2115101039-BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (7MB) | Request a copy
[img] Text (BAB 5 PENUTUP)
2115101039-BAB 5 PENUTUP.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (7MB) | Request a copy
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
2115101039-DAFTAR PUSTAKA.pdf
Download (7MB)
[img] Text (LAMPIRAN)
2115101039-LAMPIRAN.pdf
Download (7MB)

Abstract

Museum Buleleng yang memiliki koleksi bersejarah dan edukatif. Penghitungan pengunjung secara manual menggunakan counter mekanis terbukti tidak efisien, kurang akurat, dan tidak mampu memberikan data real-time, terutama ketika pengunjung datang secara berkelompok. Penelitian ini bertujuan merancang, mengimplementasikan, dan mengevaluasi aplikasi pendeteksi jumlah pengunjung museum berbasis You Only Look Once versi 8 (YOLOv8) dengan metode tracking. Sistem memanfaatkan webcam sebagai sumber video, kemudian model YOLOv8 mendeteksi objek person pada setiap frame. Selanjutnya, algoritma tracking berbasis object ID melacak pergerakan individu secara berkelanjutan untuk mencegah penghitungan ganda. Aplikasi dibangun menggunakan Python, OpenCV, dan antarmuka grafis yang ramah pengguna, serta dilengkapi mekanisme penyimpanan data guna mendukung pengelolaan hasil pencatatan pengunjung. Hasil pengujian di lingkungan nyata Museum Buleleng menunjukkan tingkat akurasi deteksi rata-rata 94,7%, dengan processing speed 31 FPS pada perangkat GPU kelas menengah, sehingga telah memenuhi kebutuhan pemrosesan video secara real-time. Implementasi metode tracking berhasil menurunkan tingkat duplikasi perhitungan hingga 2,1%, menghasilkan estimasi jumlah pengunjung yang lebih presisi dibandingkan metode manual. Hasil pengamatan menunjukkan bahwa terdapat 50 pengunjung yang masuk ke area museum, terdiri dari 22 pengunjung perempuan (44%) dan 28 pengunjung laki-laki (56%). Selama periode yang sama, sistem mencatat 42 pengunjung keluar, yang terdiri dari 18 perempuan (42,86%) dan 24 laki-laki (57,14%). Dengan demikian, hingga akhir periode pengamatan masih terdapat 8 pengunjung yang berada di dalam ruangan pengujian, yang diperoleh dari selisih antara jumlah pengunjung masuk dan keluar. Evaluasi kualitatif juga menunjukkan bahwa sistem mampu meningkatkan efisiensi proses pemantauan pengunjung serta menyediakan data kunjungan secara real-time yang dapat dimanfaatkan sebagai bahan analisis bagi pengelola museum. Kesimpulannya, integrasi YOLOv8 dan metode tracking dalam aplikasi pendeteksi pengunjung mampu memberikan solusi yang praktis, akurat, dan andal untuk melakukan pencatatan jumlah pengunjung Museum Buleleng secara otomatis.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: YOLOv8, tracking, penghitungan pengunjung, Museum Buleleng, computer vision
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Fakultas Teknik dan Kejuruan > Jurusan Teknik Informatika > Program Studi Ilmu Komputer (S1)
Depositing User: Komang Juliana
Date Deposited: 09 Aug 2026 06:43
Last Modified: 09 Aug 2026 06:43
URI: http://repo.undiksha.ac.id/id/eprint/32185

Actions (login required)

View Item View Item