Human Activity Recognition dari Rekaman Video Pengawas Menggunakan Metode Multilayer Perceptron

Su, Jason (2021) Human Activity Recognition dari Rekaman Video Pengawas Menggunakan Metode Multilayer Perceptron. Skripsi thesis, Universitas Tarumanagara.

	Text 535170081_Jason Su_01 Cover.pdf Download (508kB)
	Text 535170081_Jason Su_02 Lembar Pengesahan.pdf Download (456kB)
	Text 535170081_Jason Su_03 Lembar Pernyataan.pdf Download (459kB)
	Text 535170081_Jason Su_04 Kata Pengantar.pdf Download (466kB)
	Text 535170081_Jason Su_05 Abstrak.pdf Download (598kB)
	Text 535170081_Jason Su_06 Daftar Isi, Tabel, Gambar, Lampiran.pdf Download (619kB)
	Text 535170081_Jason Su_07 Bab 1.pdf Restricted to Registered users only Download (635kB)
	Text 535170081_Jason Su_08 Bab 2.pdf Restricted to Registered users only Download (779kB)
	Text 535170081_Jason Su_09 Bab 3.pdf Restricted to Registered users only Download (740kB)
	Text 535170081_Jason Su_10 Bab 4.pdf Restricted to Registered users only Download (619kB)
	Text 535170081_Jason Su_11 Bab 5.pdf Restricted to Registered users only Download (599kB)
	Text 535170081_Jason Su_12 Daftar Pustaka.pdf Download (465kB)
	Text 535170081_Jason Su_13 Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)
	Text 535170081_Jason Su_14 Daftar Riwayat Hidup.pdf Restricted to Registered users only Download (456kB)

Abstract

Kemajuan teknologi yang pesat telah mengubah kefektivitasan manusia dan mesin dalam melakukan pengawasan. Pengawasan dengan melakukan media perekam dapat dikembangi lagi dengan menggunakan Multilayer Perceptron. Pengawas rekaman video tidak perlu lagi melakukan pengecekan aktivitas manusia dengan manual. Penelitian ini dibuat untuk menghasilkan sebuah program yang dapat menerima video rekaman dan melakukan pendeteksian aktivitas manusia saat melakukan aktivitas Angkat Tangan, Tepuk Tangan, Berdiri, Duduk, dan Belajar. Pengawas juga tidak perlu melakukan pencatatan secara manual tentang aktivitas apa saja yang terjadi pada waktu-waktu tertentu. Program ini diharapkan dapat melakukan pendeteksian aktivitas manusia secara akurat dan membuat logbooknya yang berisi aktivitas dan waktu terjadinya. Program akan dibuat dengan Python dan menggunakan metode Multilayer Perceptron untuk pembuatan model neural networknya. Penggunaan Multilayer Perceptron dalam melakukan pendeteksian diharapkan dapat menghasilkan program yang akurat dalam melakukan pendeteksian aktivitas manusia dalam kelas-kelas yang sudah ditentukan. Hasil pengujian dan pembuatan program menunjukkan bahwa tingkat akurasi pendeteksian aktivitas manusia dengan metode Multilayer Perceptron mendapatkan tingkat akurasi latih 97.46%, akurasi validasi 47.37%, dan confusion matriks data uji 42% untuk dataset Internet. Model yang digunakan dengan dataset IP Cam mendapatkan tingkat akurasi latih 92.25%, akurasi validasi 77.14%, dan confusion matriks data uji 64%.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Uncontrolled Keywords:	Dataset Internet, Dataset Rekaman Video, Human Activity Recognition, Logbook Aktivitas, Multilayer Perceptron
Subjects:	Skripsi/Tugas Akhir Skripsi/Tugas Akhir > Fakultas Teknologi Informasi
Divisions:	Fakultas Teknologi Informasi > Teknik Informatika
Depositing User:	TDI Family perpus
Date Deposited:	05 May 2021 15:29
Last Modified:	11 Aug 2021 01:28
URI:	http://repository.untar.ac.id/id/eprint/27968

Actions (login required)

View Item