Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.817
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Misykat al-Anwar Jurnal Kajian Islam dan Masyarakat Syntax Idea PENGARUH SISTEM KEUANGAN DAN KEBIJAKAN MONETER TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI PADA ERA ORDE BARU DALAM PERSPEKTIF EKONOMI ISLAM SETARA: Jurnal Studi Gender dan Anak
Sunardin Sunardin
Unknown Affiliation
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Social Sciences Other

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI)

 1 
Sistem Pengenalan Wajah Manusia Secara Realtime Menggunakan Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Abdul Fadlil; Ikhsan Hidayat; Sunardin Sunardin
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2008
Publisher : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pengenalan wajah seseorang merupakan suatu hal yang mudah dilakukan oleh manusia. Namun tidakdemikian bagi sebuah mesin atau komputer yang belum dilengkapi dengan sistem cerdas. Pada penelitian inisistem pengenalan wajah manusia dirancang untuk mengenali 10 wajah orang yang berupa citra digital baiksecara offline maupun secara online / realtime. Pengenalan offline dilakukan dengan menggunakan citra yangtelah tersimpan didalam file sedangkan pengenalan online dilakukan secara langsung pada sesaat setelahpengambilan citra. Sistem pengenalan wajah meliputi 5 tahap pemrosesan yaitu pra-pemrosesan, segmentasiwajah, ekstraksi ciri, klasifikasi dan keputusan. Proses segmentasi dilakukan dengan mengunakan analisisproyeksi citra abu-abu, ekstraksi ciri menggunakan metode Simple Principle Component Analysis (SPCA) danklasifikasi menggunakan jaringan syaraf tiruan (JST) dengan algoritma backpropagation. Keputusanberdasarkan pada nilai maksimum vektor keluaran JST. Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasipengenalan wajah secara offline mencapai 93,69 %. Sedangkan pengenalan online/realtime yang diujikankepada 5 orang dari 10 orang diperoleh akurasi 74,70 %.Kata kunci: pengenalan wajah, jaringan syaraf tiruan , real time.
Co-Authors Abdul Fadlil Gisela Nuwa Ikhsan Hidayat NUR CHOTIMAH