Harisul Haqqi Harahap, 2016
DETEKSI POTENSI KECURANGAN UJIAN BERDASARKAN GERAKAN PESERTA DIDIK MENGGUNAKAN METODE DEEP LEARNING
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu DAFTAR PUSTAKA
Sekilas Tentang Kecerdasan Buatan. (2014, Oktober 24). Dipetik Agustus 22, 2016, dari Humble Diary: https://humblediary.wordpress.com/2014/10/24/sekilas-tentang-kecerdasan-buatan/
Deep Learning Tutorial. (2015). LISA lab, University of Montreal.
Afroh, K. (2014). Hubungan Antara Penalaran Moral Dengan Perilaku Menyontek Pada Siswa di Madrasah Tsanawiyah Negeri Gondowulung Bantul. Yogyakarta: Universitas Islam Negeri Yogyakarta.
Ali, K. H., & Wang, T. (2014). Learning Features for Action Recognition and Identity with Deep Belief Networks. IEEE, 129-132.
Biggs, J. (1999). Teaching for Quality Learning at University. SHRE and Open University Press.
DeepLearning.TV. (2015, Desember 15). Restricted Boltzmann Machines - Ep. 6 (Deep Learning SIMPLIFIED). Dipetik Agustus 5, 2016, dari You Tube: https://www.youtube.com/watch?v=puux7KZQfsE
Deng, L. (2012). The MNIST Database of Handwritten. IEEE Signal Processing Magazine, 141-142.
Derwin Suhartono, S. M. (2012, Juli 26). Dasar Pemahaman Neural Network. Dipetik Agustus 2, 2016, dari Binus University School of Computer Science: http://socs.binus.ac.id/2012/07/26/konsep-neural-network/
Harisul Haqqi Harahap, 2016
DETEKSI POTENSI KECURANGAN UJIAN BERDASARKAN GERAKAN PESERTA DIDIK MENGGUNAKAN METODE DEEP LEARNING
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu
Elim, Y. (2015). Dynamic Bayesian Network untuk Mendeteksi Kecurangan Ujian dengan Multi Kamera.
Gokil, D. (2010, Juni 3). Skenario 2 (Independent Learning) Blok I. Dipetik Mei 3, 2015, dari Dokter Gokil: http://doktergokilsaja.blogspot.com/2010/06/skenario-1-independent-learning-blok-i.html
Khrisna, D. A., Hidayatno, A., & Isnanto, R. R. (2004). Identifikasi Objek Berdasarkan Bentuk Dan Ukuran. Semarang: Universitas Diponegoro.
Lintz, N. (2016, Februari 17). Exploring Computer Vision (Part I): Convolutional Neural Networks. Dipetik Juli 28, 2016, dari Indico: https://indico.io/blog/exploring-computer-vision-convolutional-neural-nets/ Mandadi, B., & Sethi, A. (2013). Unusual Event Detection using Sparse
Spatio-Temporal Features and Bag of Words Model. Proceedings of the 2013 IEEE Second International Conference on Image Information Processing
(ICIIP-2013).
Mujahidah. (2009). Perilaku Menyontek Laki-laki dan Perempuan : Studi Meta Analisis. Jurnal Psikologi Volume II (No. 2), 177-200.
Nascimento, C. J., & Carneiro, G. (2010). Efficient Search Methods and Deep Belief Networks With Particle Filtering for Non-Rigid Tracking: Application to Lip Tracking. IEEE, 3817-3820.
P, I. S., Wijaya, A. Y., & Soelaiman, R. (2016). Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural Network (Cnn) pada Caltech 101. JURNAL TEKNIK ITS Vol. 5, No. 1, A65-A69.
Patino, L., Benhadda, H., Nefzi, N., Boulay, B., Bremond, F., & Thonnat, M. (2011, September). Abnormal Behavior Detection in Video Protection Systems. Perancis.
Harisul Haqqi Harahap, 2016
DETEKSI POTENSI KECURANGAN UJIAN BERDASARKAN GERAKAN PESERTA DIDIK MENGGUNAKAN METODE DEEP LEARNING
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu
Shinta, E. P., Santoso, I., & Isnanto, R. R. (2012). Aplikasi Webcam Untuk Mendeteksi Gerakan Suatu Objek.
Solichin, A., & Harjoko, A. (2013). Metode Background Substraction untuk Deteksi Obyek Pejalan Kaki pada Lingkungan Statis. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2013, B1-B6.
Sun, N., Han, G., Du, K., Liu, J., & Li, X. (2014). Person/Vehicle Classification based on Deep Belief Networks. IEEE, 113-117.
Toni, H. (2015, 4 24). Penjelasan Metode Waterfall dalam pengembangan sistem.
Dipetik Agustus 18, 2016, dari Kuliah Toni:
http://kuliahtoni.blogspot.co.id/2015/04/penjelasan-metode-waterfall-dalam.html
Wang, Z., Wu, F., Lu, W., Li, X., Yang, Y., Luo, J., et al. (2015). Regularized Deep Belief Network for Image Attribute Detection. IEEE.
Xu, W., Yang, M., & Yu, K. (2012). 3D Convolutional Neural Networks for Human Action Recognition. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 221-231.
Yee, K., & MacKown, P. (2002). Detecting and Preventing Cheating During Exams.
PEDAGOGY, NOT POLICING Positive Approaches to Academic Integrity at
the University, 141-147.
Zhou, W., Li, H., & Li, W. (2015). Sign Language Recognition using 3D Convolutional Neural Networks. 2015 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME), 1-6.
