toha, Bae
Unknown Affiliation

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

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan

IDENTIFIKASI CITRA POSE TEGAK UNTUK PEMILIHAN ANGGOTA BARIS BERBARIS MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DI SMK MUHAMMADIYAH MUNGKID toha, Bae
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 12 No. 1 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i1.3772

Abstract

Penelitian ini membahas bagaimana penerapan metode CNN dapat digunakan untuk menciptakan sebuah sistem yang secara otomatis dan akurat mengidentifikasi pose berdiri tegak untuk baris berbaris. dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) yang merupakan metode klasifikasi yang sangat baik untuk menganalisis gambar digital. Desain CNN dibuat khusus untuk menganalisis objek dalam gambar, sehingga sangat berguna untuk klasifikasi gambar. Diharapkan dengan menggunakan metode ini bersama dengan data yang relevan, hasilnya adalah tingkat ketajaman dan efisiensi yang lebih tinggi. Penelitian ini menghasilkan sebuah sistem yang dapat mengidentifikasi pose tubuh  kurang tegak dengan akurasi sebesar 59% dengan confidence 58,54% dan mengidentifikasi pose tegak dengan akurasi sebesar 80% dengan confidence 79,36% berdasarkan gambar yang di upload