Article Details

DESAIN SISTEM PENDETEKSI BURUNG PADA BANDAR UDARA DENGAN MENGGUNAKAN KECERDASAN BUATAN

Oleh   Muhammad Fadly Hidayat [13618041]
Kontributor / Dosen Pembimbing : Ir. Mahardi Sadono, M.T.;Dr. Khairul Ummah, S.T., M.T.;Dr.-Ing. Javensius Sembiring, S.T., M.T.;
Jenis Koleksi : S1-Tugas Akhir
Penerbit : Teknik Dirgantara
Fakultas : Fakultas Teknik Mesin dan Dirgantara
Subjek : Engineering & allied operations
Kata Kunci : Object detection, deep learning, YOLOv4, bird strike.
Sumber :
Staf Input/Edit : Alice Diniarti  
File : 7 file
Tanggal Input : 21 Sep 2022

Generic placeholder image
BAB 1 Muhammad Fadly Hidayat

Terbatas
» Gedung UPT Perpustakaan

Generic placeholder image
BAB 2 Muhammad Fadly Hidayat

Terbatas
» Gedung UPT Perpustakaan

Generic placeholder image
BAB 3 Muhammad Fadly Hidayat

Terbatas
» Gedung UPT Perpustakaan

Generic placeholder image
BAB 4 Muhammad Fadly Hidayat

Terbatas
» Gedung UPT Perpustakaan

Generic placeholder image
BAB 5 Muhammad Fadly Hidayat

Terbatas
» Gedung UPT Perpustakaan


Bird strike merupakan proses tabrakan antara burung dengan pesawat atau benda terbang lainnya ketika pesawat sedang berada dalam fase take off, terbang, roll, dan landing. Menurut data dalam sehari dapat terjadi 40 kali birdstrike (FAA, 2019). Telah banyak percobaan yang dilakukan untuk mengurangi jumlah burung pada bandar udara, namun hal tersebut belum memberikan hasil yang signifikan. Oleh karenanya diperlukan model untuk mendeteksi burung pada bandar udara sehingga jumlah burung dapat dikurangi. Dilakukan penelitian dengan membandingkan motion detection dan object detection, serta filter yang dapat ditambahkan untuk meningkatkan kualitas model. Model berhasil dikembangkan dengan YOLOv4 object detection dengan hasil mean average precission (mAP) sebesar 71.89%. Harapan object detection dapat dikembangkan menjadi alat pengusir burung pada bandara udara.