Aplikasi Pendeteksi Wajah Manusia Untuk Menghitung Jumlah Manusia

Pemantauan keramaian di tempat-tempat umum diperlukan untuk pengawasan, monitoring maupun untuk keperluan survey kepadatan manusia. Untuk keperluan survey kepadatan data hasil pemantauan dibutuhkan guna perbaikan tataruang maupun pengembangan infra struktur pada tempat umum tersebut. Menghitung jumlah manusia pada tempat keramaian umum dapat menggunakan tenaga manusia (manual). Tetapi menggunakan cara manual rentan terhadap kesalahan. Maka pada penelitian ini dilakukan perhitungan jumlah manusia dengan cara mendeteksi manusia dari citra input berdasarkan deteksi bagian dari tubuh manusia yaitu wajah. Dalam penelitian ini digunakan Viola Jones untuk mendeteksi wajah manusia dalam citra digital dan capture melalui webcam. Citra diinput mengalami proses resize kemudian diubah menjadi citra abu-abu dengan proses Grayscaling dilanjutkan pembaca fitur haar yang di ambil dari library OpenCV, perhitungan fitur dengan citra integral, dan pendeteksian objek dengan cascade of classifier. Dari hasil pengujian menggunakan Load File diperoleh: akurasi sebesar 84.8 %, error 14.5 % dan koreksi visual 7.3 %. Dan dari hasil percobaan menggunakan Capture Webcam diperoleh: akurasi sebesar 82.9%, error 16.5% dan koreksi visual 1.3%.Kata kunci: Deteksi Wajah, Menghitung Manusia, Viola-jones, Citra, OpenCV, Webcam. PENDAHULUANPemantauan tempat-tempat keramaian umum untuk dapat menghitung jumlah manusia merupakan salah satu dari sekian banyak bidang memanfaatkan teknologi komputer. Sistem deteksi wajah, termasuk di dalamnya penghitungan jumlah wajah dalam suatu citra, merupakan salah satu pemanfaatan teknologi pengolahan citra digital. Proses deteksi wajah manusia dan penghitungan jumlah manusia memerlukan metode tertentu yang didukung dengan suatu perangkat lunak. Oleh karena itu, perlu dibuat sistem yang mampu mengidentifikasi dan menghitung semua daerah citra yang mengandung wajah, yang di dalam penelitian ini digunakan metode Viola Jones. Metode Haar Cascade Classifier sangat ideal digunakan untuk deteksi banyak wajah dalam ruang kelas secara real time. Berdasarkan indikasi dari deteksi wajah secara real time, maka jumlah orang akan di ketahui. Jika citra wajah terhalang oleh objek lain maka citra wajah tersebut tidak akan terdeteksi.Penelitian Pengenalan wajah karyawan dilakukan dengan algoritma Eigenface dimana citra wajah di-capture dengan menggunakan webcam dan hasilnya adalah sebuah file citra dengan format .jpg. Citra wajah kemudian dinormalisasi dengan beberapa tahap yaitu kualitas warna citra diturunkan menjadi grayscale dan mengubah ukuran citra menjadi 100 x 100 piksel. Setelah itu lakukan perhitungan nilai eigen value dari citra wajah dan citra dari database untuk mendapatkan menjadi eigen vector. Bandingkan nilai eigen value citra wajah dengan nilai eigen vector citra database dan tentukan nilai yang paling mendekati sebagai referensi wajah yang paling mirip

Pembangkitan interpretasi tekstual berbahasa Indonesia berdasarkan data pemeriksaan kimia darah menggunakan pendekatan berbasis r-template

The result of the blood chemistry tests is usually presented in the form of a table written in abbreviations, numbers, and units. Unfortunately, the young doctors often require the time and experience for interpreting the blood chemistry tests into a textual representation, which is easy to read and understand. Therefore, this research aimed at developing a system (BTISys) that can generate the textual representation in the Indonesian language automatically based on the blood chemistry test. BTISys generates the representation using Natural Language Generation (NLG) approach based on the r-template method. The reliability of BTISys is measured by considering the naturalness of generated textual representation. The naturalness can be observed by three criteria, such as readability, clarity, and general appropriateness. The reliability of BTISys is quite good to generate the textual representation automatically. It can be seen from the readability, clarity, and general appropriateness, which reach 73 %, 70 %, and 60 % respectively, that implies the naturalness of generated textual representation.Hasil pemeriksaan laboratorium kimia darah umumnya direpresentasikan dalam bentuk tabel yang ditulis dalam singkatan dan angka yang dilengkapi dengan satuannya. Dokter muda biasanya membutuhkan waktu dan pengalaman dalam menginterpretasikan hasil pemeriksaan tersebut ke dalam representasi tekstual yang mudah dibaca dan dipahami. Penelitian ini bertujuan untuk membangun suatu sistem (BTISys) yang mampu membangkitkan representasi tekstual dalam bahasa Indonesia secara otomatis berdasarkan hasil pemeriksaan laboratorium kimia darah. BTISys membangkitkan representasi tersebut dengan menggunakan pendekatan Natural Language Generation (NLG) berbasis metode r-template. Kehandalan BTISys pada penelitian ini diukur berdasarkan tingkat kealamian representasi tekstual yang dibangkitkan. Tingkat kealamian tersebut dapat dilihat melalui tiga kriteria, yaitu keterbacaan, kejelasan dan kesesuaian umum. Berdasarkan hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa BTISys memiliki kehandalan yang cukup baik dalam menghasilkan suatu interpretasi ke dalam representasi tekstual secara otomatis menggunakan bahasa Indonesia. Hal ini terlihat dari tingkat keterbacaan yang mencapai 73 %, kejelasan 70 %, dan kesesuaian umum 60 % yang menyiratkan kealamian dari representasi tekstual yang dibangkitkan oleh BTISys

Advertisement billboard detection and geotagging system with inductive transfer learning in deep convolutional neural network

In this paper, we propose an approach to detect and geotag advertisement billboard in real-time condition. Our approach is using AlexNet’s Deep Convolutional Neural Network (DCNN) as a pre-trained neural network with 1000 categories for image classification. To improve the performance of the pre-trained neural network, we retrain the network by adding more advertisement billboard images using inductive transfer learning approach. Then, we fine-tuned the output layer into advertisement billboard related categories. Furthermore, the detected advertisement billboard images will be geotagged by inserting Exif metadata into the image file. Experimental results show that the approach achieves 92.7% training accuracy for advertisement billboard detection, while for overall testing results it will give 71,86% testing accuracy

APLIKASI PENDETEKSI WAJAH MANUSIA UNTUK MENGHITUNG JUMLAH MANUSIA

ABSTRAKPemantauan keramaian di tempat-tempat umum diperlukan untuk pengawasan, monitoring maupun untuk keperluan survey kepadatan manusia. Untuk keperluan survey kepadatan data hasil pemantauan dibutuhkan guna perbaikan tataruang maupun pengembangan infra struktur pada tempat umum tersebut. Menghitung jumlah manusia pada tempat keramaian umum dapat menggunakan tenaga manusia (manual). Tetapi menggunakan cara manual rentan terhadap kesalahan. Maka pada penelitian ini dilakukan perhitungan jumlah manusia dengan cara mendeteksi manusia dari citra input berdasarkan deteksi bagian dari tubuh manusia yaitu wajah. Dalam penelitian ini digunakan Viola Jones untuk mendeteksi wajah manusia dalam citra digital dan capture melalui webcam. Citra diinput mengalami proses resize kemudian diubah menjadi citra abu-abu dengan proses Grayscaling dilanjutkan pembaca fitur haar yang di ambil dari library OpenCV, perhitungan fitur dengan citra integral, dan pendeteksian objek dengan cascade of classifier. Dari hasil pengujian menggunakan Load File diperoleh: akurasi sebesar 84.8 %, error 14.5 % dan koreksi visual 7.3 %. Dan dari hasil percobaan menggunakan Capture Webcam diperoleh: akurasi sebesar 82.9%, error 16.5% dan koreksi visual 1.3%.Kata kunci: Deteksi Wajah, Menghitung Manusia, Viola-jones, Citra, OpenCV, Webcam. PENDAHULUANPemantauan tempat-tempat keramaian umum untuk dapat menghitung jumlah manusia merupakan salah satu dari sekian banyak bidang memanfaatkan teknologi komputer. Sistem deteksi wajah, termasuk di dalamnya penghitungan jumlah wajah dalam suatu citra, merupakan salah satu pemanfaatan teknologi pengolahan citra digital. Proses deteksi wajah manusia dan penghitungan jumlah manusia memerlukan metode tertentu yang didukung dengan suatu perangkat lunak. Oleh karena itu, perlu dibuat sistem yang mampu mengidentifikasi dan menghitung semua daerah citra yang mengandung wajah, yang di dalam penelitian ini digunakan metode Viola Jones. Metode Haar Cascade Classifier sangat ideal digunakan untuk deteksi banyak wajah dalam ruang kelas secara real time. Berdasarkan indikasi dari deteksi wajah secara real time, maka jumlah orang akan di ketahui. Jika citra wajah terhalang oleh objek lain maka citra wajah tersebut tidak akan terdeteksi.Penelitian Pengenalan wajah karyawan dilakukan dengan algoritma Eigenface dimana citra wajah di-capture dengan menggunakan webcam dan hasilnya adalah sebuah file citra dengan format .jpg. Citra wajah kemudian dinormalisasi dengan beberapa tahap yaitu kualitas warna citra diturunkan menjadi grayscale dan mengubah ukuran citra menjadi 100 x 100 piksel. Setelah itu lakukan perhitungan nilai eigen value dari citra wajah dan citra dari database untuk mendapatkan menjadi eigen vector. Bandingkan nilai eigen value citra wajah dengan nilai eigen vector citra database dan tentukan nilai yang paling mendekati sebagai referensi wajah yang paling mirip

PELATIHAN RANCANG BANGUN PERALATAN ELEKTRONIK MENGGUNAKAN RASPBERRY PI UNTUK SISWA

Perkembangan perangkat elektronik sedemikan berkembangnya sehingga mencapai ukuran yang semakin kecil, ikut diimbangi dengan meningkatnya pemanfaatan perangkat tersebut dalam kurikulum pendidikan di perguruan tinggi. Bahkan, di wilayah negara lain, kurikulum pendidikan yang mengajarkan tentang rancang bangun perangkat elektronik telah dimulai di jenjang pendidikan sekolah dasar. Saat ini di Indonesia, pengajaran tentang rancang bangun perangkat elektronik di jenjang pendidikan hanya di beberapa sekolah tertentu saja. Namun, minat peserta didik terhadap bidang ini semakin meningkat, yang dapat dilihat dari semakin banyaknya kontes robotika di daerah maupun dalam skala nasional. Potensi positif yang dapat diberikan oleh teknologi ini akan dapat berperan di masa yang akan datang, dimana peserta didik nantinya diharapkan mampu untuk menciptakan perangkat elektronik tepat guna, dan tidak hanya menjadi konsumen produk-produk perangkat elektronik yang diproduksi dari luar. Selain dibuat menjadi sebuah robot, contoh lain pemanfaatan perangkat elektronik di masyarakat adalah pembuatan pengendali motor listrik, saklar yang bisa dikendalikan jarak jauh, pengendali lampu, bahkan dapat menjadi sebuah komputer dengan ukuran kecil. Di kurikulum perguruan tinggi, perangkat elektronik yang dipelajari adalah dari sisi sebagai mikrokontroler, yaitu sebuah komponen berbentuk chip yang mampu melakukan komputasi fungsional. Di kurikulum pendidikan dasar dan menengah, perangkat elektronik yang diajarkan lebih mengarah kepada kemampuan siswa menggunakan logika untuk memerintahkan perangkat tersebut mengerjakan pekerjaan tertentu. Salah satu media yang sering dimanfaatkan untuk  penelitian,  permainan, dan juga pendidikan rancang bangun perangkat elektronik adalah Raspberry Pi. Alat ini   dapat berfungsi sebagai mikrokontroler ataupun sebagai Personal Computer (PC) berukuran kecil. Selain cukup mudah mendapatkannya, harganya juga cukup murah

PENYULUHAN TENTANG PENGELOLAAN SAMPAH MENJADI PRODUK YANG BERNILAI GUNA

Sampah telah menjadi masalah yang belum dapat diatasi di Indonesia. Pengelolaan sampah belum secara maksimal dilakukan. Penanganan permasalahan sampah di Kota Pekanbaru harus dimulai dari sumbernya yaitu rumah tangga dengan melibatkan partisipasi aktif masyarakat. Tujuan kegiatan yaitu memberikan pemahaman dan kemampuan masyarakat dalam melakukan pengelolaan sampah, sehingga memiliki kesadaran sosial untuk merubah perilaku dalam mengolah sampah. Pengurangan sampah dengan metoda 3R (Reduce, Reuse, Recycle) berbasis masyarakat lebih menekankan kepada cara pengurangan sampah yang dibuang oleh individu, rumah, atau kawasan seperti RT ataupun RW. Pengelolaan sampah yang efektif di rumah dapat membuat kita terbiasa mengatur alur masuk-keluar sampah. Tidak ada lagi sampah yang tergeletak begitu saja. Setiap sampah akan ditempatkan sesuai peruntukannya. Sampah organik diproses menjadi kompos, sedangkan sampah plastik/kaleng/botol dibersihkan dan dikirimkan untuk didaur ulang. Kegiatan pengelolaan sampah efektif ini akan membuat lingkungan menjadi bersih dan nyaman.