SISTEM PENDETEKSIAN MANUSIA UNTUK KEAMANAN RUANGAN
MENGGUNAKAN
VIOLA-JONES
SKRIPSI
JONATAN SIANTURI
101402052
PROGRAM STUDI TEKNOLOGI INFORMASI
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
SISTEM PENDETEKSIAN MANUSIA UNTUK KEAMANAN RUANGAN MENGGUNAKAN VIOLA-JONES
SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Teknologi Informasi
JONATAN SIANTURI 101402052
PROGRAM STUDI TEKNOLOGI INFORMASI
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
PERSETUJUAN
Judul : SISTEM PENDETEKSIAN MANUSIA UNTUK
KEAMANAN RUANGAN MENGGUNAKAN
VIOLA-JONES
Kategori : SKRIPSI
Nama : JONATAN SIANTURI
Nomor Induk Mahasiswa : 10140252
Program Studi : SARJANA (S1) TEKNOLOGI INFORMASI
Departemen : TEKNOLOGI INFORMASI
Fakultas : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI
INFORMASI (FASILKOMTI) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Diluluskan di
Medan, Oktober 2014 Komisi Pembimbing :
Pembimbing 2 Pembimbing 1
Dr. Erna Budhiarti Nababan, M. IT Romi Fadillah Rahmat, B.Comp.Sc., M.Sc.
NIP NIP 19860303 201012 1 004
Diketahui/Disetujui oleh
Program Studi S1 Teknologi Informasi Ketua,
PERNYATAAN
SISTEM PENDETEKSIAN MANUSIA UNTUK KEAMANAN RUANGAN MENGGUNAKAN VIOLA-JONES
SKRIPSI
Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil karya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.
Medan, Oktober 2014
UCAPAN TERIMA KASIH
Segala puji syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yesus Kristus karena berkat dan kasih karuniaNyalah penulis bisa menyelesaikan penyusunan tugas akhir ini.
Proses penyusunan skripsi ini juga tidak lepas dari dukungan dan bantuan dari pihak-pihak yang lain. Oleh sebab itu penulis mengucapkan terima kasih banyak kepada :
1. Orang tua penulis yaitu ayahanda Mangasi Sianturi dan ibunda Manatap Sinaga yang mendoakan dan mengingatkan serta memberikan bantuan berupa moril dan materi sehingga penulis dapat menyelesaikan tugas akhir ini.
2. Pihak keluarga, abang, kakak, dan seluruh keluarga.
3. Bapak M. Anggia Muchtar, ST, MM. IT selaku Ketua Program Studi Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara.
4. Bapak Romi Fadillah Rahmat, B.Comp.Sc., M.Sc. dan Ibu Dr. Erna Budhiarti Nababan, M. IT selaku dosen pembimbing penulis yang telah memberikan saran, masukan, serta bersedia meluangkan waktu, tenaga, dan pikiran untuk membantu penulis menyelesaikan tugas akhir ini.
5. Bapak Dani Gunawan, ST., M.T dan Bapak Dedy Arisandi, ST., M. Kom selaku dosen penguji penulis, dan juga dosen penasihat akademik, serta seluruh dosen Teknologi Informasi.
6. Teman-teman angkatan 2010 Teknologi Informasi. 7. Teman-teman GSPDI Filadelfia Titi Papan.
8. Seluruh teman-teman dari jurusan Teknologi Informasi.
Akhir kata, penulis memohon maaf bila dalam penulisan karya tulis ilmiah ini terdapat kesalahan. Oleh sebab itu penulis sangat mengharapkan adanya saran-saran yang membangun.
ABSTRAK
Aspek keamanan sangat dibutuhkan dalam berbagai kehidupan saat ini seperti keamanan rumah, gedung, atau ruangan yang memiliki nilai penting bagi pemilik. Keamanan dapat dikerjakan oleh tenaga manusia tetapi cara ini kurang efisien karena menghabiskan banyak resources seperti uang, waktu, tenaga dan juga sangat rentan terhadap kelalaian manusia (human error). Oleh karena itu diperlukan suatu pendekatan untuk dapat melakukan keamanan tersebut. Salah satu pendekatan yang dapat dilakukan adalah dengan melakukan pendeteksian objek manusia melalui kamera yang terhubung dengan komputer. Dalam tugas akhir ini digunakan Viola
-Jones untuk mendeteksi objek manusia dalam citra berdasarkan fitur. Citra yang diinput dari webcam dengan fungsi capture dalam library OpenCV diubah menjadi citra abu-abu setelah mengalami proses scaling, dilanjutkan ekualisasi histogram, perhitungan fitur dengan citra integral, dan pendeteksian objek dengan cascade of classifier. Pada penelitian ini ditunjukkan bahwa metode yang diajukan mampu melakukan pendeteksian objek dengan hasil akurasi 86,88%.
HUMAN DETECTION SYSTEM FOR ROOM SECURITY USING VIOLA-JONES
ABSTRACT
DAFTAR ISI
Hal.
Persetujuan ii
Pernyataan iii
Ucapan Terima Kasih iv
2.7.1. Haar-Like Feature 11
2.7.2. Citra Integral (Integral Image) 12
2.7.3. Adaptive Boosting (Adaboost) 13
2.7.4. Cascade of Classifier 14
2.8. OpenCV 15
2.9. Penelitian Terdahulu 17
BAB 3 Analisis dan Perancangan Sistem 19
3.1. Identifikasi Masalah 19
3.2. Data 19
3.3. Analisis Sistem 20
3.3.1. Scaling 21
3.3.2. GrayScaling 23
3.3.3. Histrogram Equalization 23
3.3.4. Fitur Haar 24
3.3.5. Citra Integral 25
3.3.6. Cascade of Classifier 27
3.4. Perancangan Sistem 28
3.4.1. Use Case Diagram 28
3.4.2. Flowchart 28
3.4.3. Implementasi Jaringan 30
3.4.4. Perancangan Antarmuka 31
3.4.4.1. Rancangan Halaman Splash 31
3.4.4.2. Rancangan Halaman Utama 31
BAB 4 Implementasi dan Pengujian Sistem 33
4.1. Implementasi Sistem 33
4.1.1. Spesifikasi Perangkat Keras dan Lunak 33
4.1.2. Implementasi Perancangan Antarmuka 34
4.2. Pengujian Sistem 35
4.2.1. Waktu Pendeteksian 35
BAB 5 Kesimpulan dan Saran 55
5.1. Kesimpulan 55
5.2. Saran 56
Daftar Pustaka 57
Lampiran A: Source Code Aplikasi Client 59
DAFTAR TABEL
Hal.
Tabel 2.1. Citra Warna 8 Bit 9
Tabel 2.2. Citra Warna 16 Bit 9
Tabel 3.1. Perhitungan Nilai Piksel Hasil Interpolasi 22 Tabel 3.2. Proses Perhitungan Distribusi Kumulatif 24
Tabel 3.3. Teknik Perhitungan Histogram 24
Tabel 3.4. Nilai Grayscale Citra Masukan 26
Tabel 3.5. Perhitungan Citra Integral 26
Tabel 3.6. Hasil Citra Integral 26
Tabel 4.1. Hasil Pengujian Waktu Pendeteksian dengan Webcam 35
Tabel 4.2. Hasil Pengujian untuk Ruangan A 39
Tabel 4.3. Hasil Pengujian untuk Ruangan B 43
Tabel 4.4. Hasil Pengujian untuk Ruangan C 47
DAFTAR GAMBAR
Hal. Gambar 2.1. Variasi Fitur pada Haar (LienHart et al, 2002) 11
Gambar 2.2. Perhitungan Citra Integral 12
Gambar 2.3. Alur Kerja Klasifikasi Bertingkat (Dzulkamain et al, 2011) 14 Gambar 2.4. Struktur dan Konten OpenCV (Bradski et al, 2008) 16 Gambar 3.1. Arsitektur Umum Sistem Pendeteksian Manusia 20 Gambar 3.2. Metode Interpolasi untuk Memperkecil Gambar 21 Gambar 3.3. Penskalaan Citra dengan Metode Interpolasi (Santoso et al, 2013) 22
Gambar 3.4. Grayscaling (Santoso et al, 2013) 23
Gambar 3.5. Pencarian Fitur Haar 25
Gambar 3.6. Contoh Perhitungan Citra Integral (Santoso et al, 2013) 25
Gambar 3.7. Hasil Deteksi Wajah 27
Gambar 3.8. Flowchart Sistem Pendeteksian Manusia 28 Gambar 3.9. Rancangan Jaringan Sistem Pendeteksian Manusia untuk Keamanan
Ruangan 29
Gambar 3.10. Rancangan Halaman Splash 30
Gambar 3.11. Rancangan Halaman Utama 31
Gambar 4.1. Halaman Splash 34
Gambar 4.2. Halaman Utama 35
Gambar 4.3. Screenshot Hasil Pendeteksian Ruangan A 38 Gambar 4.4. Screenshot Hasil Pendeteksian Ruangan B 43 Gambar 4.5. Screenshot Hasil Pendeteksian Ruangan C 47 Gambar 4.6. Screenshot Hasil Pendeteksian Ruangan D 51
