DETEKSI SENJATA TAJAM DENGAN METODE HAAR CASCADE CLASSIFIER MENGGUNAKAN TEKNOLOGI SMS GATEWAY
Abstract
Minimarket adalah salah satu tempat umum yang kadang merupakan target aksi kejahatan, seperti aksi pencurian, perampokan atau penjarahan. Pemantauan perlu dilakukan untuk meminimalisir aksi kejahatan. Sistem otomatis mengirim sms kepada pihak kepolisian apabila terjadi adanya tindak perampokan. Pada penelitian ini, indikator tindak kejahatan dengan terdeteksinya objek pisau pada citra yang diperoleh dari CCTV.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang dan membuat aplikasi pendeteksi senjata tajam. Keakuratan serta kecepatan sistem dalam mendeteksi pisau menjadi parameter keberhasilan penelitian ini. Jika senjata tajam terdeteksi, hal ini akan memicu sistem untuk mengirim SMS. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Haar cascade classifier. Citra inputan dari CCTV, kemudian diproses dan kemudian diidentifikasi ada tidaknya objek senjata tajam.
Hasil dari penelitian ini adalah sistem dapat mengenali objek senjata tajam dengan akurasi 63,3% pada cahaya remang-remang, 70% pada cahaya normal dan 86% pada cahaya terang. Cahaya dan jarak merupakan parameter penting yang harus diperhatikan karena mempengaruhi proses pendeteksian objek senjata tajam.
Kata kunci : Deteksi senjata tajam, Haar cascade classifier, sms gateway
Keywords
Full Text:
PDFDOI: https://doi.org/10.18860/mat.v1i1.2646
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2014 Ali Mahmudi
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
The journal is indexed by :
_______________________________________________________________________________________________________________
Editorial Office:
Informatics Engineering Department
Faculty of Science and Technology
Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang
Jalan Gajayana 50 Malang, Jawa Timur, Indonesia 65144
Email: matics@uin-malang.ac.id
_______________________________________________________________________________________________________________
This work is licensed under a CC-BY-NC-SA 4.0.
© All rights reserved 2015. MATICS , ISSN : 1978-161X | e-ISSN : 2477-2550