Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Tesis ini mengusulkan metode Boosting yang termodifikasi berbasiskan AdaBoost M2 untuk melakukan klasifikasi obyek multikelas dengan menambahkan fungsi indikator pada faktor pengubah bobot. Metode ini diimplementasikan dalam sistem penghitung pengunjung untuk dapat mendeteksi dan membedakan pengunjung berdasarkan kendaraannya, menjejakinya, dan kemudian menghitung jumlahnya. Hasil ujicoba menunjukkan bahwa rata-rata akurasi AdaBoost M2 lebih tinggi 1.6% dibandingkan metode yang diusulkan dan tingkat false detection metode yang diajukan rata-rata dua kali lipat dari metode AdaBoost M2. Meskipun demikian, sistem penghitung pengunjung yang mengimplementasikan kedua metode tersebut memiliki akurasi penghitungan dan kecepatan deteksi yang hampir sama. Dari hasil ujicoba, terlihat bahwa penambahan fungsi indikator tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap hasil klasifikasi, melainkan menjadi penyebab tingginya tingkat false detection pada metode yang diajukan.

---

This thesis proposes a modified Boosting method based on AdaBoost M2 byadding indicator function to the weight update factor for classifying multiclass objects. The proposed method is implemented on a visitor counter system to make it capable for detecting incoming objects (i.e., walking person, motorcycle, or car), track them, and count their number. Experimental result shows that AdaBoost M2 is 1.6% more accurate compared to the proposed method on average, and the proposed method has twice false detection rate compared to AdaBoost M2. Nevertheless, the visitor counter systems which implemented these two methods have same accuracy and detection speed. From the experimental result, it can be seen that adding indicator function doesn?t affect the classification result. Instead, the high false detection rate is the result of the indicator function.

Abstrak :
ABSTRACT
Indonesia pernah merajai industri kayu dunia pada periode 1980 hingga 1995, saat itu perolehan devisa untuk industri ini mencapai US 6 milyar hingga US 7 milyar pertahun, serta memberikan kontribusi ekonomi terhadap pendapatan negara sangat besar. Industri kayu juga menciptakan peluang usaha maupun penyerapan tenaga kerja yang tinggi. Produk kayu dari Indonesia seperti kayu lapis, kayu olahan, pulp and paper serta industri mabel berjaya di pasar dunia. Dengan banyaknya lembaran kayu lapis yang akan diproduksi setiap harinya maka dibutuhkan alat penghitung otomatis yang dapat menghitung kayu lapis yang akan diproses pada mesin glue spreader dengan tantangan bahwa kayu lapis yang akan diproses tidak selalu memiliki bentuk yang utuh atau dengan kata lain terbelah menjadi dua bagian. Salah satu kemajuan teknologi yang dapat dimanfaatkan untuk membuat alat penghitung otomatis adalah dengan memanfaatkan sensor ultrasonik dan juga mikrokontroller Arduino. Pembuatan alat ini akan menggunakan 3 buah sensor ultrasonik dan mikrokontroller Arduino. Akan terdapat 4 kondisi pada pengujian alat ini yang mana masing-masing kondisi dirancang agar sesuai dengan tantangan bahwa kondisi dari kayu lapis tidak selalu dalam keadaan utuh. Pengujian alat akan dilakukan sebanyak 3 kali dan setiap pengujian alat dilakukan dengan melakukan pengetesan penghitungan kayu lapis sebanyak 50 kali, selain itu pengujian alat akan melakukan variasi pada jarak horizontal, jarak vertikal, delay pendeteksian sensor. Hasil dari pengujian alat tersebut didapati bahwa kondisi yang paling baik untuk variasi jarak horizontal adalah pada jark 13 cm, untuk variasi jarak vertikal adalah pada jarak 25 cm, dan untuk variasi delay adalah pada delay 300 ms.Indonesia pernah merajai industri kayu dunia pada periode 1980 hingga 1995, saat itu perolehan devisa untuk industri ini mencapai US 6 milyar hingga US 7 milyar pertahun, serta memberikan kontribusi ekonomi terhadap pendapatan negara sangat besar. Industri kayu juga menciptakan peluang usaha maupun penyerapan tenaga kerja yang tinggi. Produk kayu dari Indonesia seperti kayu lapis, kayu olahan, pulp and paper serta industri mabel berjaya di pasar dunia. Dengan banyaknya lembaran kayu lapis yang akan diproduksi setiap harinya maka dibutuhkan alat penghitung otomatis yang dapat menghitung kayu lapis yang akan diproses pada mesin glue spreader dengan tantangan bahwa kayu lapis yang akan diproses tidak selalu memiliki bentuk yang utuh atau dengan kata lain terbelah menjadi dua bagian. Salah satu kemajuan teknologi yang dapat dimanfaatkan untuk membuat alat penghitung otomatis adalah dengan memanfaatkan sensor ultrasonik dan juga mikrokontroller Arduino. Pembuatan alat ini akan menggunakan 3 buah sensor ultrasonik dan mikrokontroller Arduino. Akan terdapat 4 kondisi pada pengujian alat ini yang mana masing-masing kondisi dirancang agar sesuai dengan tantangan bahwa kondisi dari kayu lapis tidak selalu dalam keadaan utuh. Pengujian alat akan dilakukan sebanyak 3 kali dan setiap pengujian alat dilakukan dengan melakukan pengetesan penghitungan kayu lapis sebanyak 50 kali, selain itu pengujian alat akan melakukan variasi pada jarak horizontal, jarak vertikal, delay pendeteksian sensor. Hasil dari pengujian alat tersebut didapati bahwa kondisi yang paling baik untuk variasi jarak horizontal adalah pada jark 13 cm, untuk variasi jarak vertikal adalah pada jarak 25 cm, dan untuk variasi delay adalah pada delay 300 ms.

---

ABSTRACT
Indonesia once dominated the world wood industry in the period 1980 to 1995, at that time the acquisition of foreign exchange for this industry reached US 6 billion to US 7 billion per year, and contributed economically to the income of the country is very large. The timber industry also creates business opportunities and high employment. Wood products from Indonesia such as plywood, processed wood, pulp and paper and mabel industries triumph in the world market. With so many plywood sheets that will be produced every day, an automatic counters is needed that can calculate the plywood to be processed on a glue spreader machine with the challenge that the plywood to be processed does not always have the full shape or in other words split into two parts. One of the technological advances that can be utilized to create automated counters is by utilizing ultrasonic sensors as well as Arduino microcontrollers. Making this tool will use 3 pieces ultrasonic sensors and Arduino microcontroller. There will be 4 conditions under which this tool is tested in which each condition is designed to conform to the challenge that the condition of the plywood is not always intact. Testing tool will be done 3 times and every testing tool done by testing ply counting counted 50 times, besides testing tool will do variation on horizontal distance, vertical distance, sensor detection delay. The result of the tool test shows that the best condition for horizontal distance variation is at 13 cm distance, for variation of vertical distance is at 25 cm distance, and for delay variation is at 300 ms delay.

Abstrak :
Sistem lampu lalu lintas cerdas merupakan sistem yang dapat melakukan pengaturan lampu lalu lintas secara adaptif berdasarkan kondisi kepadatan lalu lintas. Salah satu cara untuk mendapatkan kondisi kepadatan lalu lintas adalah melakukan komputasi penghitungan jumlah kendaraan dari video CCTV yang terpasang pada persimpanan. Pada penelitian ini dilakukan paralelisasi program penghitungan jumlah kendaraan menggunakan modul Multiprocessing pada python untuk mendapatkan data penghitungan kendaraan dari setiap jalan di persimpangan. Selanjutnya utilisasi GPU dilakukan untuk mendapatkan data secara real time dari suatu komputasi berat video processing. Pada penelitian ini, utilisasi GPU dilakukan dengan menggunakan CUDA sebagai platform yang dapat menghubungkan program dengan GPU pada low-level. Pengelolaan utilisasi GPU pada high-level dilakukan menggunakan TensorFlow yang sudah terintegrasi dengan CUDA. Uji coba eksekusi program dilakukan untuk mendapatkan runtime terbaik dari eksekusi program. Komputasi secara paralel menghasilkan runtime eksekusi komputasi 1.6 kali lebih cepat jika dibandingkan dengan komputasi secara sekuensial. Pada tingkat utilisasi GPU yang lebih optimal, runtime eksekusi komputasi dapat ditingkatkan hingga 2 kali lebih cepat dari komputasi normal. Utilisasi GPU juga terbukti meningkatkan runtime eksekusi program karena komputasi utama video processing tidak lagi dijalankan menggunakan CPU. Hasil uji eksekusi komputasi digunakan untuk membuat visualisasi data penghitung jumlah kendaraan. Visualisasi ini dilakukan agar data yang penghitungan dapat diproses lebih lanjut untuk sistem pengatur lampu lalu lintas. Pada akhir penelitian dilakukan profiling performa GPU menggunakan Nvprof dan NVIDIA Visual Profiler sebagai tools yang disediakan oleh CUDA. Hasil profiling menunjukkan analisis yang menyatakan bahwa tingkat penggunaan GPU untuk komputasi masih belum secara maksimal dilakukan. Hal ini terbukti dari rendahnya angka compute utilization, average throughput dan kernel concurency dari eksekusi program. Sehingga diperlukan adanya optimisasi program penghitungan kendaraan agar utilisasi GPU lebih optimal. ......Traffic light intelligence system is an adaptive system which able to control traffic flow on road intersection based on traffic condition. Traffic density information can be obtained from vehicle counting computation using deep learning methodology on CCTV record video data of a road intersection. This study performed parallelization of the vehicle counting computation using the Multiprocessing module in python to get the number of vehicles approaching the intersection. GPU Utilization is performed to obtain vehicle counting data in real time from a heavy computation like video-processing. GPU utilization is carried out using CUDA as a platform that can connect programs with GPUs at low-level architecture. GPU utilization management at high-level is done using TensorFlow which has been integrated with CUDA. Some experiments are performed to get the best runtime from program execution. Parallel computation produces runtime execution 0.6 times faster compared to sequential computation. On more GPU compute utilization optimization, parallel computation can produce runtime 2 times more compared to normal computation. GPU utilization has also been proven to increase the program execution runtime because the main computational video processing is no longer run on the CPU. The experiment result on vehicle detection used to create data visualization about vehicle counting on a road intersection. Data visualization is done so that the vehicle data can be further processed for the traffic light control system. At the end of the study GPU performance profiling was done using Nvprof and NVIDIA Visual Profiler as tools provided by CUDA. Profiling results show that analysis states that the level of GPU usage for computing is still not maximally done. This analysis is shown from the low number of compute utilization, average throughput and kernel concurrency of program execution. GPU utilization need to be optimized in order the program can run optimally on GPU.

Abstrak :
Penghitungan jumlah pengunjung yang akurat dan cepat dibutuhkan untuk memudahkan pengelola pusat keramaian. Penghitungan secara manual rentan akan kesalahan manusia. Salah satu metode yang dikembangkan untuk memecahkan masalah ini adalah menghitung jumlah pengunjung dengan mengenali wajah pengunjung. Kesulitan yang didapatkan adalah tidak selamanya wajah pengunjung dapat ditangkap oleh kamera dalam sudut yang tepat maupun proporsi yang tepat. Dikembangkan prototipe sistem yang memperbaiki kekurangan sistem sebelumnya Sistem Penghitung Pengunjung (SiPP), sistem baru ini dinamakan Sistem Penghitung Pengunjung secara Vertikal (SiPPV). Pada SiPP data yang dijadikan objek adalah wajah pengunjung, sedangkan pada SiPPV data yang dijadikan objek adalah citra kepala pengunjung tampak atas. Sistem ini menggunakan haar-like features dan boosting dalam proses pelatihan datanya. Seperti pendahulunya, SiPPV juga menggunakan Metode Jarak Euclidian untuk penelusuran atau tracking pengunjung. Pengambilan data vertikal untuk memperbaiki kelemahan sistem penghitung dari depan yang tidak dapat mengenali jika ada dua pengunjung yang berjalan beriringan, atau pengunjung menoleh ke arah lain selain ke kamera. SiPPV terbukti lebih baik dari SiPP dalam toleransi pengenalan pengunjung. Sistem ini dapat dikembangkan dengan database yang lebih luas yaitu berbagai jenis bentuk kepala pengunjung tampak atas dan juga untuk objek lainnya.

---

The accuracy and speedy couting of visitors is needed at places of interest. Manual counting risks unverifiable human error. One of the methods developed to solve this problem is computer based face counting. The difficulity of this method lies at inability to capture visitor?s face at the appropriate angle and proportion. In this thesis a new system called SiPPV is developed to improve on the previous system called SiPP. The SiPP uses the front-view of visitor?s face as object while the SiPPV uses top-view of visitor?s head as object. The SiPPV uses haar-like features and boosting in its data training. Like SiPP, SiPPV also uses euclidian distance method to track visitors. SiPPV uses top-view method to eliminate the front-view weaness of not recognizing consecutive visitors or if visitors does not face the camera directly. SiPPV is proven to be better than SiPP as its higher error-tolerance in recognizing visitors. It ca also be developed with a larger database that contains various shapes of top-view of head and other objects.