DETEKSI CITRA MASKER PADA PENGGUNA SEPEDA MOTOR MENGGUNAKAN GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX (GLCM) DAN SUPPORT VECTOR MACHINE(SVM)
MUHAMMAD YANDI NOVANDRA
Informasi Umum
Kode
22.04.1144
Klasifikasi
621.367 - Technological photography and photo-optics, Spectrography, Stroboscopic photography, Image processing, Optical data processing
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Image Proceesing
Dilihat
230 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
COVID-19 adalah virus infeksi berat jenis baru. Penularannya langsung antar manusia yaitu langsung melalui percikan cairan dari hidung dan mulut yang keluar seperti batuk, bersin atau berbicara. Akibatnya, penularan COVID-19 ini, membuat masyarakat saat ini khawatir untuk berada di tempat umum apalagi tempat yang ramai. Beberapa cara mengurangi dan menghindari penyebaran adalah dengan menjaga jarak, mencuci tangan, dan menggunakan masker. Namun masih ada beberapa masyarakat khusunya pengendara motor yang kurang peduli pentingnya penggunaan masker, maka pada Tugas Akhir ini telah dirancang sebuah sistem untuk mendeteksi masker pada pengendara sepeda motor. Untuk mendeteksi masker yang berfokus pada pengendara motor, dengan menggunakan metode Gray Level Co-Occurrence Matrix(GLCM) sebagai ekstraksi ciri citra dan Support Vector Machine(SVM) sebagai pengklasifikasinya. Dengan menggunakan metode ini didapatkan sistem deteksi masker yang menghasilkan akurasi terbaik sebesar 93% dari pengujian 300 data citra menggunakan metode GLCM dan klasifikasi SVM.
Koleksi & Sirkulasi
Seluruh 1 koleksi sedang dipinjam
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | MUHAMMAD YANDI NOVANDRA |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | IRMA SAFITRI |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom, S1 Teknik Telekomunikasi |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2022 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
