Perancangan dan Implementasi Aplikasi Android Penentu Salient Area pada Video dengan Algoritma K-Medoids

Salient Area adalah area yang paling menarik dari sebuah tampilan video. Area ini melingkupi objek berwarna tertentu, objek bergerak, atau objek khusus seperti wajah. Salah satu cara untuk mendeteksi Salient Area adalah dengan melakukan survey dan mendata area mana yang paling menarik menurut responden. Penelitian ini fokus pada rancang bangun aplikasi Android sebagai media survey penentu Salient Area. Aplikasi telah digunakan oleh 20 responden yang menonton video dan menunjukkan Salient Area dengan menggerakkan jari. Aplikasi merekam pergerakan jari dalam bentuk koordinat pixel. Seluruh data responden kemudian di-cluster dengan algoritma K-Medoids untuk mendapatkan kesimpulan akhir. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi dan algoritma K-Medoids telah berhasil menemukan 4 kluster Salient Area pada video pengujian berdasarkan Davies-Bouldin Index (DBI). Selain itu, aplikasi juga dinilai oleh 20 responden dengan hasil 65% setuju tentang kemudahan dan fungsionalitas aplikasi. Aplikasi hasil penelitian ini bermanfaat sebagai alat bantu pendeteksian salient area untuk penelitian lain terkait kualitas video

Perancangan dan Implementasi Website sebagai Media Survei Kualitas Video Berdasarkan ITU-P.910

Pengukuran kualitas video adalah proses penting dalam menjaga kualitas layanan video. Proses ini bisa dilakukan dengan dua pendekatan. Pendekatan pertama dilakukan dengan menggunakan algoritma pengukur kualitas video secara objektif. Pendekatan ini unggul dalam kecepatan namun lemah dalam akurasi pengukuran. Pendekatan kedua dilakukan berdasarkan hasil survei kualitas video secara subjektif. Pendekatan ini lebih akurat dibandingkan dengan yang pertama namun membutuhkan banyak waktu dan tenaga. Untuk menanggulangi masalah waktu dan tenaga, penelitian ini fokus pada perancangan dan implementasi website sebagai media survei kualitas video. Sebagai panduan, penelitian menggunakan standar ITU-P.910. Website telah dirancang dan berhasil diimplementasikan. Website telah diuji untuk melakukan pengukuran lima sampel video dengan melibatkan 30 responden. Hasil pengujian dengan metode Black Box menunjukkan keberhasilan 100%. Sedangkan, hasil pengujian skala Likert menghasilkan 48.89% responden sangat setuju dalam enam pertanyaan terkait kualitas website. Website hasil penelitian ini diharapkan meningkatkan efektivitas pengukuran kualitas video secara subjektif dalam hal waktu dan tenaga

Pengaruh Frame yang Hilang pada Kualitas Video Konten Head-and-Shoulder dalam Layanan VoD

Video konten Head-and-Shoulder memiliki karakteristik khas. Video konten ini ditampilkan berupa seorang yang sedang menginformasikan sesuatu dalam sorotan kamera yang menampilkan kepala, bahu, hingga ke bagian atas diagfarma. Contoh umum video konten ini dapat dilihat pada video pembaca berita, reportase, ataupun seorang pembawa acara. Pada penelitian ini, video konten Head-and-Shoulder yang diambil dari repositori CDVL dijadikan objek penelitian. Video ini akan diturunkan kualitasnya dengan menghilangkan beberapa frame video. Video ini kemudian dinilai dalam sebuah penilaian kualitas video secara subjektif berdasarkan ITU P.910. Penilaian ini melibatkan 47 responden sebagai penonton awam. Hasil penilaian kemudian dianalisa untuk melihat bagaimana pengaruh kualitas video pada video konten Head-and-Shoulder akibat dari penghilangan frame. Hasil penelitian menunjukkan bahwa video konten Head-and-Shoulder sangat baik dalam beradaptasi terhadap hilangnya frame video. 3 pola frame yang hilang dengan jumlah GOP yang berbeda menghasilkan nilai rata-rata MOS=2.89 dengan σMOS=0.05. Hasil penelitian ini dapat dimanfaatkan dalam pengaturan strategi pentransmisian video dalam layanan Video on Demand (VoD)