RANCANG BANGUN SISTEM IDENTIFIKASI KELAINAN MATA MIOPI DAN HIPERMETROPI DENGAN METODE HAAR CASCADE CLASSIFIER
Mata merupakan salah satu panca indera manusia yang berfungsi untuk melihat,
namun fungsi mata sebagai indera penglihat terganggu karena beberapa faktor
seperti rabun jauh atau rabun dekat yang disebabkan oleh faktor keturunan,
kebiasaan atau mungkin faktor usia. Untuk memeriksa mata yang terkena rabun
jauh atau rabun dekat harus diperiksa ke dokter mata, oleh karena itu dibangun
sebuah sistem yang dapat mendeteksi rabun jauh atau rabun dekat, sistem yang
dibangun ini bisa digunakan dengan laptop yang sudah terhubung dengan webcam,
dapat digunakan dimana saja dan siapa saja. Sistem ini dibangun dengan
menggunakan metode Haar Cascade Calassifier untuk mendeteksi objek wajah
dengan mendeteksi rectangle yang ada di wajah, jarak objek dengan sensor bisa
diketahui kemudian hasil nya akan ditampilkan. Hasil penelitian pengujian
didapatkan hasil untuk akurasi rabun jauh mata kanan sebesar 58 %, rabun jauh
mata kiri sebesar 58%, rabun dekat mata kanan sebesar 46% dan rabun dekar mata
kiri sebesar 48%.
Detail Information
Citation
APA Style
. (2016).RANCANG BANGUN SISTEM IDENTIFIKASI KELAINAN MATA MIOPI DAN HIPERMETROPI DENGAN METODE HAAR CASCADE CLASSIFIER ().Teknik Informatika:FTI
Chicago Style
.RANCANG BANGUN SISTEM IDENTIFIKASI KELAINAN MATA MIOPI DAN HIPERMETROPI DENGAN METODE HAAR CASCADE CLASSIFIER ().Teknik Informatika:FTI,2016.Text
MLA Style
.RANCANG BANGUN SISTEM IDENTIFIKASI KELAINAN MATA MIOPI DAN HIPERMETROPI DENGAN METODE HAAR CASCADE CLASSIFIER ().Teknik Informatika:FTI,2016.Text
Turabian Style
.RANCANG BANGUN SISTEM IDENTIFIKASI KELAINAN MATA MIOPI DAN HIPERMETROPI DENGAN METODE HAAR CASCADE CLASSIFIER ().Teknik Informatika:FTI,2016.Text