KLASIFIKASI CITRA PORNOGRAFI DENGAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PADA PERANGKAT SMARTPHONE BERBASIS ANDROID
| Main Author: | Heru, Mulyana |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2020
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://eprints.unram.ac.id/15746/1/Laporan%20Tugas%20Akhir%20Heru%20Mulyana%20%28F1D015031%29.pdf http://eprints.unram.ac.id/15746/ |
| ctrlnum |
15746 |
|---|---|
| fullrecord |
<?xml version="1.0"?>
<dc schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><relation>http://eprints.unram.ac.id/15746/</relation><title>KLASIFIKASI CITRA PORNOGRAFI 
DENGAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PADA 
PERANGKAT SMARTPHONE BERBASIS ANDROID</title><creator>Heru, Mulyana</creator><subject>TA Engineering (General). Civil engineering (General)</subject><description>Klasifikasi pornografi sulit di lakukan karna citra pornografi mempunyai 
kompleksitas yang sangat tinggi, variasi yang dapat terdiri dari warna kulit, jenis kelamin, 
bentuk tubuh, pose dan latar objek pornografi tersebut, oleh karena itu diperlukan 
pendekatan yang dapat mengklasifikasikan citra dengan tingkat variasi yang tinggi 
dengan mendapatkan informasi penting yang terdapat di dalamnya dengan cara di pecah 
menjadi beberapa lapisan-lapisan. Salah satu pendekatan tersebut adalah jaringan syaraf 
tiruan berjenis Convolutional Neural Network (CNN). Keuntungan dari metode CNN 
adalah kemampuannya untuk mempelajari hubungan yang tidak diketahui sebelumnya 
(hidden pattern) antara data input dan output dari setiap sistem. Hasil pembelajaran dari 
metode CNN adalah suatu model yang dapat digunakan untuk klasifikasi citra pornografi, 
model tersebut terdiri dari arsitektur yang dibentuk dan weight yang merupakan 
pengetahuan yang didapat dari hasil pembelajaran. Model tersebut akan di sematkan 
dalam smartphone berbasis Android sebagai engine untuk proses klasifikasi. Dengan 
demikian aplikasi untuk mendeteksi, menghapus citra pornografi dalam smartphone 
berbasis android yang di beri nama aplikasi Porn Away. Menurut hasil akhir penelitian, model menghasilkan akurasi sebesar 91%, tingkat presisi 91%, tingkat recall 92%, dan 
dengan waktu komputasi 6 ms.</description><date>2020</date><type>Thesis:Thesis</type><type>PeerReview:NonPeerReviewed</type><type>Book:Book</type><language>eng</language><identifier>http://eprints.unram.ac.id/15746/1/Laporan%20Tugas%20Akhir%20Heru%20Mulyana%20%28F1D015031%29.pdf</identifier><identifier> Heru, Mulyana (2020) KLASIFIKASI CITRA PORNOGRAFI DENGAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PADA PERANGKAT SMARTPHONE BERBASIS ANDROID. S1 thesis, Universitas Mataram. </identifier><recordID>15746</recordID></dc>
|
| language |
eng |
| format |
Thesis:Thesis Thesis PeerReview:NonPeerReviewed PeerReview Book:Book Book |
| author |
Heru, Mulyana |
| title |
KLASIFIKASI CITRA PORNOGRAFI
DENGAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PADA
PERANGKAT SMARTPHONE BERBASIS ANDROID |
| publishDate |
2020 |
| topic |
TA Engineering (General). Civil engineering (General) |
| url |
http://eprints.unram.ac.id/15746/1/Laporan%20Tugas%20Akhir%20Heru%20Mulyana%20%28F1D015031%29.pdf http://eprints.unram.ac.id/15746/ |
| contents |
Klasifikasi pornografi sulit di lakukan karna citra pornografi mempunyai
kompleksitas yang sangat tinggi, variasi yang dapat terdiri dari warna kulit, jenis kelamin,
bentuk tubuh, pose dan latar objek pornografi tersebut, oleh karena itu diperlukan
pendekatan yang dapat mengklasifikasikan citra dengan tingkat variasi yang tinggi
dengan mendapatkan informasi penting yang terdapat di dalamnya dengan cara di pecah
menjadi beberapa lapisan-lapisan. Salah satu pendekatan tersebut adalah jaringan syaraf
tiruan berjenis Convolutional Neural Network (CNN). Keuntungan dari metode CNN
adalah kemampuannya untuk mempelajari hubungan yang tidak diketahui sebelumnya
(hidden pattern) antara data input dan output dari setiap sistem. Hasil pembelajaran dari
metode CNN adalah suatu model yang dapat digunakan untuk klasifikasi citra pornografi,
model tersebut terdiri dari arsitektur yang dibentuk dan weight yang merupakan
pengetahuan yang didapat dari hasil pembelajaran. Model tersebut akan di sematkan
dalam smartphone berbasis Android sebagai engine untuk proses klasifikasi. Dengan
demikian aplikasi untuk mendeteksi, menghapus citra pornografi dalam smartphone
berbasis android yang di beri nama aplikasi Porn Away. Menurut hasil akhir penelitian, model menghasilkan akurasi sebesar 91%, tingkat presisi 91%, tingkat recall 92%, dan
dengan waktu komputasi 6 ms. |
| id |
IOS5428.15746 |
| institution |
Universitas Mataram |
| institution_id |
133 |
| institution_type |
library:university library |
| library |
Perpustakaan Universitas Mataram |
| library_id |
541 |
| collection |
Institutional Repository |
| repository_id |
5428 |
| subject_area |
Law/Ilmu Hukum Scientist/Ahli Sains, Ilmuwan Agriculture/Industri Pertanian Economic Institutions/Institusi Ekonomi |
| city |
KOTA MATARAM |
| province |
NUSA TENGGARA BARAT |
| repoId |
IOS5428 |
| first_indexed |
2020-07-07T04:42:06Z |
| last_indexed |
2020-07-07T04:42:06Z |
| recordtype |
dc |
| _version_ |
1686351276365840384 |
| score |
17.538404 |