IMPLEMENTASI YOLOv8 UNTUK DETEKSI KENDARAAN DAN PERHITUNGAN OTOMATIS PENDAPATAN PADA SISTEM TEMPAT CUCI KENDARAAN

ALI, MOH. HAIDAR (2026) IMPLEMENTASI YOLOv8 UNTUK DETEKSI KENDARAAN DAN PERHITUNGAN OTOMATIS PENDAPATAN PADA SISTEM TEMPAT CUCI KENDARAAN. Other thesis, Universitas Nurul Jadid.

Text 2221400016_MOH HAIDAR ALI.pdf Restricted to Registered users only Download (5MB) | Request a copy

Abstract

Pencatatan jumlah kendaraan dan perhitungan pendapatan pada usaha jasa cuci kendaraan masih banyak dilakukan secara manual sehingga berpotensi menimbulkan kesalahan pencatatan, keterlambatan rekapitulasi, serta rendahnya transparansi data operasional. Permasalahan tersebut terjadi pada unit usaha jasa cuci kendaraan BUMDesa Alastengah Besuk. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan metode YOLOv8 untuk mendeteksi dan menghitung kendaraan secara otomatis serta mengintegrasikan hasil deteksi ke dalam sistem perhitungan pendapatan berbasis web. Metode penelitian yang digunakan adalah metode kuantitatif dengan tahapan analisis permasalahan, studi literatur, pengumpulan dataset, pembagian data, pra-pemrosesan, pelatihan model, pengujian, evaluasi, implementasi sistem menggunakan Streamlit, serta pengujian User Acceptance Testing (UAT). Dataset yang digunakan berjumlah 7.246 citra yang terdiri atas dua kelas, yaitu mobil dan motor, dengan pembagian 70% data training, 20% data validation, dan 10% data testing. Model dilatih menggunakan YOLOv8 selama 100 epoch. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model memperoleh nilai Precision sebesar 85,0%, Recall sebesar 80,6%, mAP@0.5 sebesar 87,2%, dan mAP@0.5:0.95 sebesar 66,4%. Selain itu, pengujian terhadap data uji menghasilkan tingkat akurasi sebesar 98,98% berdasarkan perbandingan jumlah prediksi benar terhadap data yang dievaluasi. Model terbaik kemudian diimplementasikan ke dalam aplikasi berbasis Streamlit yang mampu menampilkan deteksi kendaraan secara real-time, menghitung jumlah kendaraan berdasarkan jenisnya, serta mengestimasi pendapatan secara otomatis sesuai tarif layanan. Hasil pengujian UAT memperoleh nilai MOS sebesar 92,50% dengan kategori sangat baik. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem mudah digunakan, berfungsi sesuai kebutuhan, dan diterima dengan baik oleh pengguna. Dengan demikian, implementasi YOLOv8 efektif mendukung otomatisasi pencatatan kendaraan dan perhitungan pendapatan pada usaha jasa cuci kendaraan.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	YOLOv8 , Deteksi Kendaraan, Computer Vision, Streamlit, Perhitungan Pendapatan, Object Detection
Subjects:	Q Science > Q Science (General) T Technology > T Technology (General) T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > S1 Teknik Informatika
Depositing User:	Unnamed user with email darder2707@gmail.com
Date Deposited:	18 Aug 2026 08:16
Last Modified:	18 Aug 2026 08:16
URI:	https://repository.unuja.ac.id/id/eprint/4157

Actions (login required)

View Item