Text

SKRIPSI KOMBINASI ALGORITMA HAAR CASCADE DENGAN K-NEAREST NEIGHBORS UNTUK DETEKSI WAJAH SECARA REAL-TIME

---

INTISARI
Penerapan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dan Haar Cascade Classifier (HCC) bertujuan untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi waktu dalam deteksi dan pengenalan wajah. Penelitian ini menunjukkan bahwa kombinasi metode KNN dan HCC lebih unggul dibandingkan KNN saja. Rata-rata efisiensi waktu deteksi wajah pada algoritma KNN adalah 5,68 detik, sedangkan dengan kombinasi KNN+HCC adalah 2,38 detik. Nilai akurasi paling optimal pada KNN dicapai oleh pendekatan K=1 dan K=2 yaitu sebesar 89,20%, sedangkan pada HCC dicapai oleh pendekatan K=1 hingga K=3 yaitu sebesar 92%. Penggunaan metode HCC terbukti mampu meningkatkan akurasi model dibandingkan dengan KNN saja, sehingga tujuan untuk mendapatkan nilai akurasi yang optimal dalam deteksi dan pengenalan wajah dengan menambahkan algoritma HCC telah terpenuhi.
Kata Kunci: K-Nearest Neighbors, Haar Cascade Classifier, Deteksi Wajah, Pengenalan Wajah, dan Algoritma Klasifikasi

---

Ketersediaan

62-UN57.U1-STE-VIII-2024

ELEKTRO CAH K 2024

Ruang Skripsi (TEKNIK ELEKTRO)

Tersedia namun tidak untuk dipinjamkan - No Loan

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

ELEKTRO CAH K 2024

Penerbit

MAGELANG : UNIVERSITAS TIDAR., 2024

Deskripsi Fisik

XIII;94HAL;29.5CM

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

621.38

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

PRODI_S1_TEKNIK_ELEKTRO
FAKULTAS_FT

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

-

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar