Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.447
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Buana Informatika Prosiding SNATIKA Vol 01 (2011) Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan JURNAL REKAYASA TEKNOLOGI INFORMASI Media Keperawatan Indonesia Jurnal RESISTOR (Rekayasa Sistem Komputer) Explore IT : Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknik Informatika SPIRIT Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) Soeropati: Journal of Community Service Jurnal PkM MIFTEK Jurnal Pengabdian Masyarakat Indonesia (JPMI) Semanggi: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Journal of Computers and its Applications Jurnal Suaka Insan Mengabdi
Muhammad Imron Rosadi
Unknown Affiliation
Religion Arts Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 24 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Nusantara Journal of Computers and its Applications

 1 
DETEKSI DAN PENGHITUNGAN MANUSIA PADA VIDEO MENGGUNAKAN METODE HOG DAN SVM Muhammad Imron Rosadi
NJCA (Nusantara Journal of Computers and Its Applications) Vol 1, No 1 (2016): Juni 2016
Publisher : Computer Society of Nahdlatul Ulama (CSNU) Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36564/njca.v1i1.15

Abstract

Deteksi obyek pejalan kaki lebih sulit daripada mendeteksi obyek lain karena orang dapat menunjukkan  gerak yang bervariasi. Selain itu pejalan kaki juga memakai berbagai jenis dan warna pakaian yang berbeda. Oleh karena itu diperlukan suatu metode yang robust yang dapat mendeteksi variabilitas yang tinggi tersebut. Dalam penelitian ini sistem deteksi obyek yang diusulkan menggunakanHistogram of Oriented Gradient (HOG) yang digunakan untuk mereduksi dimensi dan klasifikasi menggunakan Support Vector Machine (SVM). Reduksi dimensi data ini dapat meningkatkan akurasi dan performa sistem. System ini dapat mendeteksi pejalan kaki dari depan dan belakang. Hasil uji coba terhadap metode yang dibuat ini memiliki tingkat akurasi hingga mencapai adalah 82 %, maka tingkat kegagalannya adalah 18 %.  Dan rata-rata waktu komputasi 235.939 detik
Co-Authors Abdul Majid Acitra, Rina Agus Prianto Agus Zainal Arifin Agus Zainal Arifin Ahmad Aminuddin Ahmad Reza Musthafa Ahmad Reza Musthafa, Ahmad Reza Ahmad Zulham Fahamsyah Havy Ahwan, Zainul Akmal Zaki Asaduddin Alhaji Sheku Sankoh Alhaji Sheku Sankoh, Alhaji Sheku Andari, Syamsiyah Yuli Dwi Arifin, Muhammad Reza Ariono, Raul Nazil Asaduddin, Akmal Zaki Asep Deddy Supriatna Aziz, Rifqy Fatah Al Bisri, M. Ali Cahya Bagus Sanjaya Dika, Dika Dwi Fitriyanto Dyah Rivani Efsari, Aqilla Nur Farhan, Moch Fathoni, Moch Rizky Al Fitri Arofiati Guruh Marhaenis Handoko Putro Hakim, Saila Najma Haq, Ahmad Thoriq Izzul Hidayah, Laelatul Jennifer Farihatul Bait Laili Cahyani Latif, Arkanudin Lukman Hakim Marwah, Sofa Lailatul Masitoh, Imas Misbach Munir Mochamad Hasyim Mulyani, Neng Cici Nasti, Elyanisa Maharani Ninuk Riswandari Nisrina, Sofia Bunga Prayoga, Resdi Hadi Prayoga, Resdi Hadi Purwitasari, Sofi Putri, Reinatha Aprilia Haryono Rahadiyan, Aristyo Rahman, Adi Arif Abdul Ramadan, Sahlan Sahrir Ramadhan, M Bintang Rizky Ramadhan, Raditya Pratika Ripaldi, Rifki Riska Amelia Rizka Amalia Ruhyana, Ruhyana Sa'diyah, Rokhiyatus Saputra, Tio Eka Siska Amelia, Siska Siti Muyasaroh Suastika Yulia Riska Tahratul Yovalwan Thoyibah, Zuhriya Ning TRI HANDOYO Yaumi, Sri Yuwana, Ilham