OPTIMASI MODEL SISTEM DRESS-CODE SURVEILLANCE MENGGUNAKAN YOLOV8N DAN AUGMENTASI DATA UNTUK MENINGKATKAN AKURASI

Mutia, Sherla Dian (2026) OPTIMASI MODEL SISTEM DRESS-CODE SURVEILLANCE MENGGUNAKAN YOLOV8N DAN AUGMENTASI DATA UNTUK MENINGKATKAN AKURASI. Undergraduate thesis, Universitas Nusantara PGRI Kediri.

	Text (Full text) RAMA_57201_2213030011.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (3MB)
	Text (Similarity) RAMA_57201_2213030011_SIMILARITY.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (4MB)
	Text (Cover sd BAB 1 + References) RAMA_57201_2213030011_0731087703_0712108103_01_front_ref.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (965kB)
	Text (BAB 2) RAMA_57201_2213030011_0731087703_0712108103_02.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (542kB)
	Text (BAB 3) RAMA_57201_2213030011_0731087703_0712108103_03.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (318kB)
	Text (BAB 4) RAMA_57201_2213030011_0731087703_0712108103_04.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB)
	Text (BAB 5) RAMA_57201_2213030011_0731087703_0712108103_05.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (245kB)
	Text (References) RAMA_57201_2213030011_0731087703_0712108103_06_ref.pdf - Bibliography Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (232kB)
	Text (Lampiran) RAMA_57201_2213030011_0731087703_0712108103_07_lamp.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB)

Abstract

Pengawasan kepatuhan dress code mahasiswa secara manual oleh personel keamanan sering kali menghadapi kendala subjektivitas dan keterbatasan durasi pemantauan. Selain itu, optimalisasi infrastruktur CCTV yang ada masih sangat minim dalam mendukung sistem keamanan digital yang bersifat proaktif dan otomatis. Oleh karena itu, diperlukan integrasi teknologi Computer Vision untuk menjamin konsistensi dan efisiensi penegakan disiplin di lingkungan akademik. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan performa model YOLOv8n dalam mendeteksi kategori pakaian melalui skema augmentasi data yang komprehensif. Metode yang diterapkan meliputi optimasi parameter hue-saturation-value (HSV), scaling, shearing, dan mosaic augmentation pada dataset DeepFashion3. Pendekatan ini difokuskan untuk mengatasi rendahnya nilai f1-score dan mean Average Precision (mAP) yang menjadi kelemahan pada penelitian-penelitian sebelumnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan teknik augmentasi data intensif secara signifikan meningkatkan akurasi deteksi model terhadap variasi pencahayaan dan sudut pandang kamera. Optimasi ini berhasil meminimalisasi kesalahan klasifikasi visual antara kategori tops dan outerwear, sehingga menghasilkan sistem deteksi yang lebih robust. Penggunaan model yang telah dioptimasi ini memberikan kontribusi pada terciptanya instrumen pengawasan yang lebih objektif dan transparan bagi institusi. Simpulan dari penelitian ini adalah optimasi YOLOv8n melalui pengayaan dataset efektif dalam meningkatkan akurasi sistem surveillance yang ringan. Namun, penelitian ini masih memiliki limitasi pada pengujian yang bersifat statis dan belum terintegrasi sepenuhnya dengan infrastruktur CCTV institusi secara real-time. Pengembangan selanjutnya direkomendasikan pada pengujian di perangkat edge computing untuk mendukung fungsionalitas sistem pada jaringan kamera pengawas yang lebih luas.

Available Versions of this Item

• OPTIMASI MODEL SISTEM DRESS-CODE SURVEILLANCE MENGGUNAKAN YOLOV8N DAN AUGMENTASI DATA UNTUK MENINGKATKAN AKURASI. (deposited UNSPECIFIED) [Currently Displayed]

Actions (login required)

View Item