Rancang bangun chrome extension untuk mendeteksi gambar pornografi menggunakan backpropagation

Erick, Timotius (2015) Rancang bangun chrome extension untuk mendeteksi gambar pornografi menggunakan backpropagation. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	Text HALAMAN AWAL.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (717kB)
Preview	Text BAB I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (686kB) | Preview
Preview	Text BAB II.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (915kB) | Preview
Preview	Text BAB III.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (899kB) | Preview
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (2MB)
Preview	Text BAB V.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (687kB) | Preview
Preview	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (689kB) | Preview
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (673kB)

Abstract

Pornografi merupakan konten yang sering diakses dalam internet. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk membatasi Google Chrome dalam mengakses gambar pornografi, yaitu dengan membuat Chrome extension. Jaringan Syaraf Tiruan merupakan metode yang sering digunakan untuk pengenalan pola. Gambar objek pornografi berukuran m x n yang telah diproses menjadi gambar biner (hitam-putih) akan menjadi objek pelatihan JST dengan algoritma backpropagation untuk memodifikasi bobot JST. Objek pengujian dalam penelitian ini adalah gambar pornografi yang diproses setiap m x n pixel. Setelah didapat array biner warna per pixel dari gambar m x n tersebut, langkah berikutnya adalah mengirim array tersebut ke input layer JST. Apabila output dari array tersebut melewati nilai ambang JST, maka gambar m x n pixel tersebut dianggap sebagai objek pornografi dan akan disensor. Struktur JST yang dipakai dalam uji coba penelitian adalah 450 neuron input, 40 neuron hidden layer, dan satu neuron output. Hasil uji coba dari dua puluh lima gambar pornografi adalah diperoleh presentasi sukses deteksi di atas 99%.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 006 Special Computer Methods > 006.3 Artificial Intelligence, Machine Learning, Pattern Recognition, Data Mining
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	12 Oct 2017 04:39
Last Modified:	30 Jun 2023 05:31
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/2669

Actions (login required)

View Item