PERENCANAAN RUTE PERJALANAN SISTEM NAVIGASI DI JAKARTA SELATAN BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN ALGORITMA (CNN) CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK

Kurniawan, Rand Darish Omar (2024) PERENCANAAN RUTE PERJALANAN SISTEM NAVIGASI DI JAKARTA SELATAN BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN ALGORITMA (CNN) CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK. Bachelor thesis, UNIVERSITAS NASIONAL.

	Text COVER.pdf Download (986kB)
	Text BAB I.pdf Download (343kB)
	Text BAB II.pdf Download (436kB)
	Text BAB III.pdf Download (596kB)
	Text BAB IV.pdf Download (1MB)
	Text BAB V.pdf Download (220kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Download (428kB)

Abstract

Akibat pembangunan atau pekerjaan kontruksi yang terus dilakukan di beberapa
lokasi kawasan Jakarta selatan salah satunya di sekitar jalan Cilandak KKO dan
TB. Simatupang mengalami peningkatan kemacetan lalu lintas, terutama pada jam
kerja dan akhir pekan. Masalah transportasi ini sangat mempengaruhi mobilitas
masyarakat dan perekonomian. Dalam pekerjaan ini, kami memanfaatkan
pengambilan foto secara dokumentasi dan kumpulan data media sosial untuk
membuat pendekatan klasifikasi jaringan saraf konvolusional (CNN) berbasis
gambar untuk aktivitas konstruksi. Pengembangan sistem navigasi Android
berbasis pembelajaran mendalam yang mengatasi kesulitan visi komputer dalam
pengenalan dan klasifikasi gambar dimungkinkan oleh teknologi digital modern.
Salah satu metode pembelajaran mendalam utama, CNN, digunakan untuk
mengidentifikasi kondisi jalan dan konstruksi secara akurat. Topik penelitian ini
adalah kemacetan jalan yang di sebabkan oleh pekerjaan kontruksi di sekitar ruas
jalan Cilandak KKO dan TB .Simatupang di Jakarta Selatan. Hasil nilai rata – rata
dari perhitungan algoritma CNN adalah 53%

Item Type:	Thesis (Bachelor)
Subjects:	H Social Sciences > H Social Sciences (General) J Political Science > JA Political science (General)
Divisions:	Skripsi > Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika
Depositing User:	Miss Yulia Zahra Yamini
Date Deposited:	30 Sep 2024 02:59
Last Modified:	03 Oct 2024 02:54
URI:	https://repository.unas.ac.id/id/eprint/12172

Actions (login required)

View Item