Metode HLF untuk Deteksi Objek Terapung pada Permukaan Sungai Martapura - Nahdi Saubari; Mukhaimy Gazali; Rudy Ansari (UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta, 2019)
Haar Like Feature (HLF) merupakan metode deteksi objek terbaru yang dapat menghasilkan kualitas visual yang lebih baik. Bila dibandingkan dengan metode deteksi objek lainnya, HLF cenderung lebih sering digunakan untuk mendeteksi wajah manusia, dan baru beberapa kali digunakan untuk deteksi objek bergerak. Objek pada permukaan sungai memiliki kecenderungan mengapung, bergerak, rata-rata berupa transportasi air maupun objek lainnya seperti sampah yang dapat mengganggu perairan sungai. Penelitian ini bertujuan menerapkan metode HLF untuk deteksi objek terapung pada permukaan sungai Martapura dengan menggunakan dua kamera yang memiliki kualitas hasil citra yang berbeda. Objek terapung yang terdeteksi dapat menjadi data yang berguna untuk menjaga keamanan perairan sungai. Citra pertama diambil menggunakan kamera smartphone, spesifikasi 16 Megapixel, sedangkan citra kedua menggunakan kamera mirrorless, spesifikasi 24 Megapixel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa deteksi objek terapung dengan menggunakan kamera smartphone, memiliki persentase keberhasilan 0%. Deteksi objek dengan menggunakan kamera mirrorlesss memiliki keberhasilan 65,5%. Kualitas hasil pixel pada citra sangat berpengaruh terhadap tingkat keberhasilan metode HLF untuk deteksi objek terapung pada sungai Martapura.