OPTIMALISASI KINERJA SISTEM SEKURITAS RUMAH
MODERN BERBASIS JARINGAN SARAF TIRUAN (JST)
PERFORMANCE OPTIMALIZATION OF MODERN HOUSE
SECURITY SYSTEM BASED BACKPROPAGATION NEURAL
NETWORK (BNN)
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Hasanuddin
Author
Anthoinete P.Y. Waror (STUDENT ID : P2700211443)
Dr.Elyas Palantei,ST.M.Eng. (LECTURER ID : 0001026406)
Dr.Elyas Palantei,ST.M.Eng. (LECTURER ID : 0001026406)
Subject
T Technology (General)
Datestamp
2021-11-10 03:30:14
Abstract :
ANTHOINETE P.Y.WAROH . Optimalisasi Kinerja Sistem Sekuritas Rumah Modern Berbasis Jaringan Saraf Tiruan (JST) (dibimbing oleh Elyas Palantei dan Adnan). Perkembangan yang pesat dibidang teknologi komputer, elektronik, telekomunikasi maupun mekanik telah menghasilkan berbagai aplikasi canggih . Tujuan penelitian ini untuk membuat sistem sekuritas masuk rumah modern yang cerdas dengan memanfaatkan pola pencitraaan wajah, menganalisis akses pencitraan yang cerdas dan membuat prototype dari sistem agar teroptimalisasi kinerjanya. Metode yang digunakan adalah analisis akuisisi. Sistem pengenalan wajah menggunakan citra wajah yang diambil dari 7 wajah manusia dengan 5 posisi wajah yang berbeda-beda, yaitu posisi biasa, tersenyum, serong ke kiri, serong ke kanan, dan mulut terbuka. Dalam prakteknya, algoritma backpropagation capturing (perekaman) wajah dengan jarak konstan dikumpulkan melalui proses mengakses data terhadap citra wajah dengan jarak konstan 30 cm ( dekat kamera webcame) dengan kondisi pencahayaan yang relatif sama. Selanjutnya diadakan pengujian dan pengukuran kepada 7 wajah manusia yang tidak dikenal (tidak diteliti). Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari 35 citra wajah yang diteliti dan 35 citra wajah yang tidak diteliti memiliki ukuran yang bervariasi, yaitu mulai dari 300 sampai dengan 500 piksel. Dapat disimpulkan bahwa klasifikasi yang menunjukkan angka keberhasilannya adalah ketika diaplikasikan pada wajah yang dikenal oleh sistem maka sinyal lampu akan menyala (pintu terbuka) dan ketika wajah tak dikenalnya lampu akan mati (pintu tertutup). Data pengujian keberhasilan pengenalan pola wajah 96% dan yang tidak sesuai pengenalan pola wajah 98 %.Sistem yang dibuat adalah sebuah sekuritas rumah modern berbasis jaringan saraf tiruan (JST) yang diuji pada software matlab R2009a dengan pengenalan pola citra wajah face parttern recognition. Kata kunci : algoritma backpropagation, pengenalan pola wajah.
ANTHOINETE P.Y.WAROH . Optimalisasi Kinerja Sistem Sekuritas Rumah Modern Berbasis Jaringan Saraf Tiruan (JST) (dibimbing oleh Elyas Palantei dan Adnan). Perkembangan yang pesat dibidang teknologi komputer, elektronik, telekomunikasi maupun mekanik telah menghasilkan berbagai aplikasi canggih . Tujuan penelitian ini untuk membuat sistem sekuritas masuk rumah modern yang cerdas dengan memanfaatkan pola pencitraaan wajah, menganalisis akses pencitraan yang cerdas dan membuat prototype dari sistem agar teroptimalisasi kinerjanya. Metode yang digunakan adalah analisis akuisisi. Sistem pengenalan wajah menggunakan citra wajah yang diambil dari 7 wajah manusia dengan 5 posisi wajah yang berbeda-beda, yaitu posisi biasa, tersenyum, serong ke kiri, serong ke kanan, dan mulut terbuka. Dalam prakteknya, algoritma backpropagation capturing (perekaman) wajah dengan jarak konstan dikumpulkan melalui proses mengakses data terhadap citra wajah dengan jarak konstan 30 cm ( dekat kamera webcame) dengan kondisi pencahayaan yang relatif sama. Selanjutnya diadakan pengujian dan pengukuran kepada 7 wajah manusia yang tidak dikenal (tidak diteliti). Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari 35 citra wajah yang diteliti dan 35 citra wajah yang tidak diteliti memiliki ukuran yang bervariasi, yaitu mulai dari 300 sampai dengan 500 piksel. Dapat disimpulkan bahwa klasifikasi yang menunjukkan angka keberhasilannya adalah ketika diaplikasikan pada wajah yang dikenal oleh sistem maka sinyal lampu akan menyala (pintu terbuka) dan ketika wajah tak dikenalnya lampu akan mati (pintu tertutup). Data pengujian keberhasilan pengenalan pola wajah 96% dan yang tidak sesuai pengenalan pola wajah 98 %.Sistem yang dibuat adalah sebuah sekuritas rumah modern berbasis jaringan saraf tiruan (JST) yang diuji pada software matlab R2009a dengan pengenalan pola citra wajah face parttern recognition. Kata kunci : algoritma backpropagation, pengenalan pola wajah.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
