Sistem Peringatan Deteksi Tangga Turun dan Tangga Naik menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrix dan Artificial Neural Network berbasis Nvidia Jetson Nano
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
View Archive InfoField | Value | |
ISSN |
2548-964X |
|
Authentication Code |
dc |
|
Title Statement |
Sistem Peringatan Deteksi Tangga Turun dan Tangga Naik menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrix dan Artificial Neural Network berbasis Nvidia Jetson Nano |
|
Added Entry - Uncontrolled Name |
Mulati, Tiara Sri Utaminingrum, Fitri Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya |
|
Summary, etc. |
Disabel adalah istilah yang gunakan untuk seseorang dengan ketidakmampuan dalam melakukan kegiatan tertentu dikarenakan keterbatasan kondisi fisiologis, psikologis maupun anatomis. Menurut laporan WHO, sekitar 15% populasi dunia merupakan disabel dan pada 2020 seorang peneliti Bourne mencatat angka disabel terbesar terdapat pada penglihatan atau tunanetra sebanyak 43,3 juta jiwa. Besarnya angka disabel khususnya tunanetra membuat pemerintah sampai ilmuwan berupaya menemukan alat bantu yang bertujuan untuk memenuhi kebutuhan penyandang disabel dalam beraktivitas. Beberapa penelitian telah membuat alat bantu untuk mendeteksi objek menggunakan sensor, tetapi memiliki kelemahan jangkauan yang sempit, akurasi yang kurang tinggi serta waktu komputasi yang relatif lama. Dalam penelitian ini menerapkan sistem deteksi pada gangguan arsitektural yaitu tangga turunan dan tangga naik dengan citra digital pada kondisi ruangan terang (101-1000 lux) menggunakan metode ektraksi fitur Gray Level Co-occurrence Matrix dan metode klasifikasi Artificial Neural Network. Pengujian dilakukan untuk mengetahui distance dan theta terbaik pada ektraksi fitur untuk menghasilkan akurasi tertinggi, didapatkan akurasi tertinggi dengan nilai 0.9144 pada distanc = 3 dan theta = 90Ëš. Untuk hasil pengujian secara real time didapatkan rata- rata akurasi deteksi sebesar 74.88% dan rata-rata waktu komputasi 0,2945528 detik. Integrasi Input dan output sistem hasil pengujian untuk deteksi lantai, tangga turun dan tangga naik menghasilkan akurasi 100%.
|
|
Publication, Distribution, Etc. |
Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya |
|
Electronic Location and Access |
application/pdf http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/10704 |
|
Data Source Entry |
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol 6 No 3 (2022): Mei 2022 |
|
Language Note |
ind |
|
Terms Governing Use and Reproduction Note |
Hak Cipta (c) 2022 Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
|