HUMAN COUNTER DENGAN METODE FACE DETECTION MENGGUNAKAN OPENCV PADA PLATFORM ANDROID TUGAS AKHIR

Transkripsi

1 HUMAN COUNTER DENGAN METODE FACE DETECTION MENGGUNAKAN OPENCV PADA PLATFORM ANDROID TUGAS AKHIR Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang Oleh: Mochammad Fadli Prasepty Handowo JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MALANG 2016

2 LEMBAR PERSETUJUAN HUMAN COUNTER DENGAN METODE FACE DETECTION MENGGUNAKAN OPENCV PADA PLATFORM ANDROID TUGAS AKHIR Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang Menyetujui Pembimbing I Pembimbing II Eko Budi Cahyono, S. Kom, MT NIP Zamah Sari, MT NIDN i

3 LEMBAR PENGESAHAN HUMAN COUNTER DENGAN METODE FACE DETECTION MENGGUNAKAN OPENCV PADA PLATFORM ANDROID TUGAS AKHIR Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang Disusun oleh: Nama : Mochammad Fadli Prasepty Handowo NIM : Tugas Akhir ini telah diuji dan dinyatakan lulus melalui sidang majelis penguji pada tanggal 29 April 2016 Menyetujui, Penguji I Penguji II Wahyu Andhyka Kusuma, S. Kom NIDN Mengetahui, Ketua Jurusan Teknik Informatika Yufis Azhar, S. Kom NIDN Yuda Munarko, S. Kom, MSc NIDN ii

4 UCAPAN TERIMA KASIH Segala puja dan puji syukur senantiasa penulis panjatkan kepada Allah SWT yang telah memberikan nikmat, hidayah dan inayah-nya sehingga penulis bisa menyelesaikan Tugas Akhir ini. Kemudian tidak lupa penulis ucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada berbagai pihak yang turut membantu memperlancar penyusunan dan penyelesaian Tugas Akhir ini, diantaranya adalah: 1. Kedua orang tua tercinta yang telah memberikan doa, kasih sayang, semangat, kesabaran, nasihat, dan nafkah yang tak bisa penulis balas semua kasih sayangnya. 2. Bapak Eko Budi Cahyono, S.Kom, MT selaku pembimbing 1 yang telah memberikan masukan judul dalam proyek tugas akhir ini dan atas bimbingan beliau hingga terselesaikannya tugas akhir ini. 3. Bapak Zamah Sari, MT selaku pembimbing 2 yang telah banyak membantu penulis dari awal proses seminar proposal dan atas bimbingannya hingga terselesaikannya tugas akhir ini. 4. Bapak Yudha Munarko, S.Kom, M.Sc selaku ketua jurusa Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang. 5. Para dosenpengajar dan para staf di Universitas Muhammadiyah Malang yang telah membekali ilmu kepada penulis di bangku kuliah sehingga dapat menerapkan ilmu yang telah didapat untuk menyelesaikan Tugas Akhir ini 6. Keluarga tercinta yang memberikan semangat dan dukungan dalam menjalankan kehidupan perkuliahan. 7. Teman-teman grup Autis yang selalu memberikan semangat serta saran. 8. Teman-teman satu angkatan dan semuanya yang seperjuangan yang memberikan semangat dan kenangan yang bermanfaat. vi

5 KATA PENGANTAR Segala puja dan puji syukur penulis panjatkan kepada Allah Yang Maha Esa yang selalu memberi kesehatan jasmani, rohani dan kegigihan sehingga penulis dapat menyelesaikan laporan Tugas Akhir yang berjudul : Human Counter Dengan Metode Face Detection Menggunakan Opencv Pada Platform Android. Laporan Tugas Akhir ini disusun sebagai salah satu syarat kelulusan akademis untuk memperoleh gelar sarjana jurusan Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang. Penulis mendapatkan banyak bantuan dari berbagai pihak dalam menyelesaikan laporan Tugas Akhir ini. Oleh karena itu, penulis ucapkan terima kasih yang sebesarbesarnya. Meskipun Laporan Tugas Akhir ini berhasil disusun, penulis yakin bahwa masih terdapat banyak kekurangan. Oleh sebab penulis sangan mengharapkan saran yang membangun agar dapat memperbaiki kekurangan-kekurangan tersebut. Akhirnya, semoga dengan ijin Allah Yang Maha Esa, Laporan Tugas Akhir ini dapat memberikan manfaat bagi mahasiswa pada kshusunya dan masyarakat luas pada umumnya. Malang, 29 April 2016 Penulis vii

6 DAFTAR ISI LEMBAR PERSETUJUAN... i LEMBAR PENGESAHAN... ii LEMBAR PERNYATAAN... iii ABSTRAK... iv ABSTRACT... v UCAPAN TERIMA KASIH... vi KATA PENGANTAR... vii DAFTAR ISI... viii DAFTAR GAMBAR... x DAFTAR TABEL... xi BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Rumusan Masalah Tujuan Batasan Masalah Metodologi Sistematika Penulisan... 4 BAB II DASAR TEORI Human Counter Face Detection Algoritma Face Detection Haar-Like Feature Integral Image Adaboost Machine Learning Cascade Classifier OpenCV BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM Analisa Sistem Deskripsi Umum Sistem Objek Penelitian Prosedur Penelitian Jenis Penelitian Sumber Data Perancangan Sistem Perancangan Integral Image Perancangan Adaboost Machine Learning Desain Interface viii

7 3.8.1 Perancangan Halaman Utama Perancangan Halaman Ambil Dari Kamera Perancangan Halaman Ambil Dari Storage Perancangan Halaman Keluar Aplikasi BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN Implementasi Lingkungan Pengembangan Implementasi Antarmuka Implementasi Ambil Gambar Implementasi Deteksi Wajah Pengujian scalefactor Aplikasi BAB V PENUTUP Kesimpulan Saran DAFTAR PUSTAKA ix

8 DAFTAR GAMBAR Halaman Gambar 2.1 Skema kerja Haar-Like Feature... 7 Gambar 2.2 Fitur Haar-Like... 8 Gambar 2.3 Integral Image... 8 Gambar 2.4 Perhitungan nilai fitur... 9 Gambar 2.5 Alur kerja Cascade Classifier Gambar 2.6 Struktur OpenCV Gambar 3.1 Kerangka penelitian Gambar 3.2 Flowchart aplikasi Gambar 3.3 Diagram alur proses deteksi wajah Gambar 3.4 Flowchart hitung integral images Gambar 3.5 Flowchart Adaboost Gambar 3.6 Perancangan Halaman Utama Gambar 3.7 Perancangan Halaman Ambil dari Kamera Gambar 3.8 Perancangan Halaman Ambil dari Storage Sebelum Deteksi Gambar 3.9 Perancangan Halaman Ambil dari Storage Sesudah Deteksi Gambar 3.10 Perancangan Halaman Keluar Aplikasi Gambar 4.1 Tampilan main_menu_page.xml Gambar 4.2 Tampilan camera_handler_page.xml Gambar 4.3 Tampilan image_handler_page.xml Gambar 4.4 Implementasi ambil gambar Gambar 4.5 Proses dan hasil deteksi x

9 DAFTAR TABEL Halaman Tabel 4.1 Kebutuhan perangkat keras Tabel 4.2 Kebutuhan perangkat lunak Tabel 4.3 Hasil pengujian scalefactor pada tiga gambar berbeda xi

10 DAFTAR PUSTAKA [1] IEE S.A ( diakses pada 14 Mei 2016). [2] Padmaja, K. & T.N Prakabar, FPGA Based Real Time Multi View Face Detection Using Adaptive Boosting And Histogram Equalization., 06(6), Pp [3] Nugroho, S., Sistem Pendeteksi Wajah Manusia pada Citra Digital, Tesis Program Studi Ilmu Komputer Jurusan MIPA,Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta [4] Viola P, Jones M., 2001, Robust Real-time Object Detection, IJCV, Vancouver, Canada. [5] Suprianto, D., & Hasanah, R. N. (2014). Sistem Pengenalan Wajah Secara Real- Time dengan Adaboost, Eigenface PCA & MySQL. Jurnal EECCIS, 7(2), pp [6] Lienhart, R., & Maydt, J. (2002). An extended set of haar-like features for rapid object detection. In Image Processing Proceedings International Conference on (Vol. 1, pp. I-900). IEEE. [7] Triatmoko, A. H., Pramono, S. H., & Dachlan, H. S. (2014). Penggunaan Metode Viola-Jones dan Algoritma Eigen Eyes dalam Sistem Kehadiran Pegawai. Jurnal EECCIS, 8(1), pp-41. [8] Ichwan, M dan Hakiky, Fifin Pengukuran Kinerja Goodreads Application Programming Interface (API) Pada Aplikasi Mobile Android. Jurnal Informatika No.2, Vol. 2, Mei Agustus [9] Library OpenCV ( diakses tanggal 22 September 2015). [10] OpenCV Indonesia ( diakses tanggal 22 September 2015). [11] Priawadi, Ozi ( diakses tanggal 22 September 2015). 36