Pengembangan Sistem Deteksi Manusia Berbasis Machine Learning Menggunakan YOLOv8 dan Notifikasi Telegram
Abstract
Dalam kehidupan manusia, sistem keamanan sudah menjadi kebutuhan pokok. Aspek keselamatan sangat penting dalam kehidupan sehari-hari. Salah satunya adalah keamanan rumah, karena rumah merupakan salah satu kebutuhan pokok manusia. Oleh karena itu rumah harus menjadi tempat yang nyaman, aman, dan bebas dari kejahatan. Masalah utama pada penelitian ini adalah dengan bagaimana mengembangkan sistem deteksi objek yang dapat mendeteksi keberadaan manusia. Penelitian ini menawarkan solusi yang mengembangkan sebuah sistem deteksi objek yang menggunakan teknologi machine learning untuk mendeteksi menusia dengan algoritma YOLOv8n.
Kata kunci— deteksi objek, keamanan, machine learning, YOLOv8n
References
R. Samsinar, G. Gatot Aditya, D. Almanda, F. Amrulloh, dan A. Ilmar Ramdhan, “Sistem Pendeteksi Kurir Menggunakan Smart Closed Circuit Television (CCTV) Berbasis Internet Of Things (IoT) dengan Media Komunikasi Bot Telegram (Studi Kasus : Rumah Indekost),” vol. 6, no. 1.
C. Janiesch, P. Zschech, dan K. Heinrich, “Machine learning and deep learning,” Electronic Markets, vol. 31, no. 3, 2021, doi: 10.1007/s12525-021-00475-2.
R. Roscher, B. Bohn, M. F. Duarte, dan J. Garcke, “Explainable Machine Learning for Scientific Insights and Discoveries,” IEEE Access, vol. 8, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2976199.
J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, dan A. Farhadi, “You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection,” Jun 2015, [Daring]. Tersedia pada: http://arxiv.org/abs/1506.02640
R. I. Tiyar dan D. H. Fudholi, “Kajian Pengaruh Dataset dan Bias Dataset terhadap Performa Akurasi Deteksi Objek,” PETIR, vol. 14, no. 2, 2021, doi: 10.33322/petir.v14i2.1350.
H. A. Kusuma, S. B. Wijaya, dan D. Nusyirwan, “SISTEM KEAMANAN RUMAH BERBASIS ESP32-CAM DAN TELEGRAM SEBAGAI NOTIFIKASI,” Infotronik : Jurnal Teknologi Informasi dan Elektronika, vol. 8, no. 1, 2023, doi: 10.32897/infotronik.2023.8.1.2291.
T. Fawcett, “An introduction to ROC analysis,” Pattern Recognit Lett, vol. 27, no. 8, 2006, doi: 10.1016/j.patrec.2005.10.010.
