Text
Deteksi Dini Aktivitas Mencurigakan Untuk Diaplikasikan Pada Sistem Keamanan
ABSTRAK
Tindak kejahatan merupakan salah satu bentuk dari perilaku menyimpang yang melanggar peraturan atau hukum yang selalu ada dan melekat pada masyarakat. Tindak kejahatan dapat diatasi dan dikurangi dengan ditingkatkannya sistem keamanan. Sistem keamanan memiliki fungsi untuk pengawasan, pencegahan dan keselamatan nyawa. Maka dari itu, dilakukan penelitian deteksi dini aktivitas mencurigakan untuk diaplikasikan pada sistem keamanan dengan mendeteksi empat objek yaitu helm, masker, palu dan pisau dengan metode Haar Cascade Classifier. Dari ini dapat ditarik kesimpulan bahwa sistem dapat digunakan untuk mendeteksi 4 objek yaitu helm, masker pisau dan palu. Akurasi dari pendeteksian objek helm sebesar 82.4 %, akurasi pendeteksian objek masker sebesar 75.1 %, akurasi pendeteksian objek palu sebesar 72.1 % dan akurasi pendeteksian objek pisau sebesar 54.2 %.
Kata kunci : Aktivitas Mencurigakan, Sistem Keamanan, Haar Cascade Classifier, Raspberry Pi.
ABSTRACT
Crime is a form of deviant behavior that violates regulations or laws that are always present and inherent in society. Crime actions can be overcome and reduced by improved security systems. The security system has a function for supervision, prevention and safety life. Therefore, an early detection study of suspicious activity was carried out to be applied to the security system by detecting four objects, such as helmets, masks, hammers and knife using Haar Cascade Classifier method. From this it can be concluded that the system can be used to detect 4 objects, namely helmets, knife masks and hammers. Accuracy of helmet object detection was 82.4%, accuracy of mask object detection was 75.1%, accuracy of hammer object detection was 72.1% and accuracy of knife object detection was 54.2%.
Keywords : Suspicious Activity, Security Systems, Haar Cascade Classifier, Raspberry Pi.
1331D19I | 1331 D 19-i | Perpustakaan FSM Undip (Referensi) | Tersedia |
Tidak tersedia versi lain