KOMPARASI ANTARA YOLO DAN DEEPFACE UNTUK SISTEM PENCATATAN PEMINJAMAN MOBIL INVENTARIS PADA PT. ASTRA INTERNATIONAL DAIHATSU CABANG PRAMUKA

Rizki Ardi Kurniawan, Kusworo (2025) KOMPARASI ANTARA YOLO DAN DEEPFACE UNTUK SISTEM PENCATATAN PEMINJAMAN MOBIL INVENTARIS PADA PT. ASTRA INTERNATIONAL DAIHATSU CABANG PRAMUKA. Other thesis, UNSADA.

	Text COVER.pdf Download (1MB)
	Text BAB 1.pdf Download (800kB)
	Text BAB 2.pdf Download (963kB)
	Text BAB 3.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text BAB 4.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)
	Text BAB 5.pdf Download (699kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (665kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Download (958kB)
	Text HASIL TURNITIN.pdf Download (616kB)
	Text SUKET TURNITIN.pdf Download (673kB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa algoritma YOLO (You Only Look Once) dan DeepFace dalam mendeteksi dan mengenali wajah pada sistem pencatatan peminjaman mobil inventaris di PT. Astra International Daihatsu Cabang Pramuka. Sistem dirancang untuk meningkatkan keamanan dan efisiensi dalam proses verifikasi identitas karyawan saat melakukan peminjaman kendaraan. YOLO digunakan sebagai metode deteksi objek wajah secara real-time, sedangkan DeepFace digunakan sebagai metode pengenalan identitas berbasis karakteristik wajah. Evaluasi dilakukan berdasarkan akurasi, kecepatan pemrosesan, dan tingkat keberhasilan deteksi serta identifikasi wajah dalam berbagai kondisi pencahayaan dan sudut pandang. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kombinasi keduanya memiliki potensi tinggi dalam membangun sistem otomasi peminjaman kendaraan yang andal, namun masing-masing metode memiliki keunggulan berbeda sesuai dengan konteks penggunaannya.

Item Type:	Thesis (Other)
Additional Information:	Dosen Pembimbing : Dr. Aji Setiawan, S.Kom, MMSI
Uncontrolled Keywords:	YOLO, DeepFace, Deteksi Wajah, Pengenalan Wajah, Peminjaman Mobil, Inventaris, Astra Daihatsu.
Divisions:	Fakultas Teknik > Teknik Informatika
Depositing User:	Suwatno Suwatno Perpustakaan
Last Modified:	27 Nov 2025 04:47
URI:	http://repository.unsada.id/id/eprint/10159

Actions (login required)

View Item