Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi
Riyanti, Yunnia
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Mechanical Engineering Transportation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Pengenalan Jenis Kelamin Mahasiswa Universitas Nurul Jadid (UNUJA) pada Video Berdasarkan Busana Menggunakan Metode Haar Cascade dan Deep Learning Solehah, Raudatus; Pratamasunu, Gulpi Qorik Oktagalu; Farisi, Olief Ilmandira Ratu; Putri, Metha Pardiana; Riyanti, Yunnia; Maimuna, Maimuna
COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 2, No 1 (2021): Penggunaan Teknologi Informasi dalam Mendukung Pendidikan Jarak Jauh di Era Pand
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (514.78 KB) | DOI: 10.33650/coreai.v2i1.2842

Abstract

Klasifikasi jenis kelamin yaitu suatu proses mengklasifikasikan jenis kelamin seseorang melalui citra digital berdasarkan fitur citra pelatihan yang telah disimpan. Objek yang dijadikan acuan adalah busana yang dikenakan di area wajah. Universitas Nurul Jadid adalah universitas yang berada dibawah naungan Pondok Pesantren Nurul Jadid tentu dalam mengatur pergaulan mahasiswa menggunakan aturan yang berlandaskan kepesantrenan. Mahasiswa dilarang melakukan pertemuan dengan mahasiswi di area kampus. Akan tetapi, masih banyak mahasiswa dan mahasiswi yang melanggar aturan tersebut. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu metode yang dapat mengklasifikasi jenis kelamin mahasiswa berdasarkan busana pada area wajah secara otomatis. Penelitian ini menggunakan dua metode yaitu metode haar cascade dan deep learning. Metode haar cascade digunakan untuk menentukan titik area wajah dan metode deep learning digunakan untuk mengklasifikasikan citra. Metode diimplementasikan ke source code dengan software python. Dapat disimpulkan bahwa metode haar cascade tergolog baik dalam menentukan titik area wajah. Dan deep learning dapat mengklasifikasikan gambar dengan baik apabila terdapat kesamaan komposisi warna pada data testing dan data training.
Co-Authors Gulpi Qorik Oktagalu Pratamasunu Maimuna Maimuna, Maimuna Olief Ilmandira Ratu Farisi Putri, Metha Pardiana Solehah, Raudatus