Dewanti Indri Hestiwi
Jurusan Pendidikan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Yogyakarta

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

PROTOTYPE SMART AUTONOMOUS CAR BERBASIS DEEP LEARNING DENGAN SISTEM PENCEGAH KECELAKAAN Yusuf Pradityarahman; Dewanti Indri Hestiwi; Fariz Al-Mustaqim; Muhammad Luthfi Hakim
Jurnal Edukasi Elektro Vol 5, No 2 (2021): Jurnal Edukasi Elektro, Volume 5, Nomor 2, 2021
Publisher : JPTE FT UNY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21831/jee.v5i2.43926

Abstract

ABSTRACT:Land transportation is dominated in its use to suffice the needs of the community in Indonesia. One type of land transportation that is most used is a car. The development of Smart Autonomous Car Prototype based on Deep Learning with Accident Prevention System aims to overcome the high rate of car accidents, which has the driver as the most cause. The research method used Research and Development with a sequential linear or waterfall model. The research stages consist of literature study, system design, implementation or manufacture, and testing. The Smart Autonomous Car prototype uses the Jetson nano and Arduino nano as the main components and also uses deep learning with the YOLOX and EfficientNet model in its technology.ABSTRAK:Penggunaan transportasi darat di Indonesia mendominasi dalam hal pemenuhan kebutuhan di masyarakat. Salah satu jenis transportasi darat yang banyak digunakan adalah mobil. Pembuatan Prototype Smart Autonomous Car berbasis Deep Learning dengan Sistem Pencegah Kecelakaan bertujuan untuk mengatasi tingginya tingkat kecelakaan mobil yang penyebab terbesarnya adalah pengemudi. Metode penelitian yang digunakan adalah Research and Development atau penelitian dan pengembangan dengan model sequential linear atau waterfall. Tahapan penelitian terdiri dari study literature, perancangan sistem, implementasi atau pembuatan, serta pengujian. Prototype Smart Autonomous Car menggunakan Jetson nano dan Arduino nano sebagai komponen utamanya, serta menggunakan deep learning berupa model YOLOX dan EfficientNet dalam teknologinya.