<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" ID="6676">
<titleInfo>
<title><![CDATA[DETEKSI GENDER PADA SINGLE BOARD COMPUTER SEBAGAI KAMERA CCTV]]></title>
</titleInfo>
<name type="Personal Name" authority="">
<namePart>Muhammad Ichwan, Ir., MT.</namePart>
<role><roleTerm type="text"></roleTerm></role>
</name>
<name type="Personal Name" authority="">
<namePart>Muhammad Boby Nicholas Argadiraksa /15-2012-044</namePart>
<role><roleTerm type="text">Penulis</roleTerm></role>
</name>
<name type="Personal Name" authority="">
<namePart>Irma Amelia Dewi, S.Kom., MT.</namePart>
<role><roleTerm type="text"></roleTerm></role>
</name>
<typeOfResource manuscript="yes" collection="yes"><![CDATA[mixed material]]></typeOfResource>
<genre authority="marcgt"><![CDATA[bibliography]]></genre>
<originInfo>
<place><placeTerm type="text"><![CDATA[Teknik Informatika]]></placeTerm></place>
<publisher><![CDATA[FTI]]></publisher>
<dateIssued><![CDATA[2016]]></dateIssued>
<issuance><![CDATA[monographic]]></issuance>
<edition><![CDATA[0]]></edition>
</originInfo>
<language>
<languageTerm type="code"><![CDATA[id]]></languageTerm>
<languageTerm type="text"><![CDATA[Indonesia]]></languageTerm>
</language>
<physicalDescription>
<form authority="gmd"><![CDATA[Text]]></form>
<extent><![CDATA[]]></extent>
</physicalDescription>
<note>Metode untuk mendeteksi gender dan klasifikasi yang berkembang saat ini berfokus pada beberapa parameter diantaranya penentuan komponen warna, penentuan resolusi citra, gambar background dan data latih. Ke-empat parameter tersebut digunakan untuk mendapatkan tingkat akurasi yang baik, sedangkan metode untuk mendeteksi gender dan klasifikasi yang sering digunakan adalah metode fisherface, eigenface serta local binary pattern. Metode-metode tersebut merupakan metode pembelajaran objek dimana objek yang dideteksi dijadikan sebagai data latih untuk dibandingkan dengan data uji. Pada penelitian ini ketiga metode tersebut dipilih untuk dilakukan pengujian dan mencari proses deteksi gender yang optimal. Paremeter yang digunakan untuk menentukan tingkat akurasi yang baik dari ketiga metode tersebut diantaranya adalah posisi kamera, intesitas cahaya dan frame resolusi. Hasil dari penelitian perbandingan metode fisherface, eigenface serta local binary pattern ini menunjukan bahwa metode fisherface merupakan metode yang optimal untuk mendeteksi gender dengan tingkat akurasi sebesar 57,64% pada posisi kamera 450, tinggi 200 cm, frame resolusi 200x200 piksel dan intensitas cahaya 39-41lx.</note>
<subject authority=""><topic><![CDATA[Deteksi gender, haar cascade classification, fishe]]></topic></subject>
<classification><![CDATA[NONE]]></classification><identifier type="isbn"><![CDATA[]]></identifier><location>
<physicalLocation><![CDATA[Setiadi Open Source ETD System]]></physicalLocation>
<shelfLocator><![CDATA[310IF/16]]></shelfLocator>
<holdingSimple>
<copyInformation>
<numerationAndChronology type="1"><![CDATA[310IF/16]]></numerationAndChronology>
<sublocation><![CDATA[My Library]]></sublocation>
<shelfLocator><![CDATA[310IF/16]]></shelfLocator>
</copyInformation>
</holdingSimple>
</location>
<slims:digitals>
<slims:digital_item id="5458" url="" path="/310IF.pdf" mimetype="application/pdf"><![CDATA[DETEKSI GENDER PADA SINGLE BOARD COMPUTER SEBAGAI KAMERA CCTV]]></slims:digital_item>
</slims:digitals><recordInfo>
<recordIdentifier><![CDATA[6676]]></recordIdentifier>
<recordCreationDate encoding="w3cdtf"><![CDATA[2016-10-26 15:51:03]]></recordCreationDate>
<recordChangeDate encoding="w3cdtf"><![CDATA[2023-08-15 09:20:45]]></recordChangeDate>
<recordOrigin><![CDATA[machine generated]]></recordOrigin>
</recordInfo></mods></modsCollection>