Hubungan antara psychological empowerment dan komitmen terhadap Perubahan pada perusahaan rintisan berbasis digital = The relationship between psychological empowerment and commitment to change in digital startup company
Diajeng Tri Padya, athor;
Endang Parahyanti, supervisor; Eka Gatari, supervisor; Salendu, Alice, examiner; Sri Fatmawati Mashoedi, examiner
([Publisher not identified]
, 2016)
|
|
ABSTRAK Perkembangan teknologi saat ini tidak hanya berisi informasi positif, informasi yang negatif pun mudah diperoleh melalui media internet. Untuk mengatasi dampak negatif yaitu gambar pornografi, salah satunya adalah pemfilteran gambar porno. Disini penulis mencoba menerapkan pengenalan pola untuk mengklasifikasi apakah gambar itu termasuk porno atau non porno. Proses klasifikasi konten gambar porno dilakukan melalui tiga tahapan utama. Pada tahap awal dilakukan pra-proses untuk memodifikasi resolusi data kualitas citra dilanjutkan dengan ekstraksi fitur menggunakan dekomposisi wavelet haar bertingkat tiga dan empat agar ukuran citra tidak terlalu besar. Setelah itu dilakukan proses reduksi dimensi menggunakan Principal Component Analysis (PCA). PCA menentukan komponen penting dari citra dengan melihat dari varians yang direpresentasikan oleh nilai eigen, sehingga jumlah komponen yang akan dimasukkan ke proses pembelajaran tidak terlalu banyak, untuk menghindari curse of dimentionality. Baru setelah itu dilakukan proses klasifikasi. Pada penelitian ini telah dilakukan perbandingan algoritma SVM dengan BP untuk klasifikasi konten gambar porno. Untuk proses ekstraksi ciri digunakan metode wavelet pada masing-masing kedua metode tersebut. Pada penelitian ini digunakan 60 data uji, masing-masing 30 citra untuk kelas porno dan non porno. Tingkat akurasi yang diperoleh dengan menggunakan metode SVM lebih tinggi dibandingkan BP, yaitu 88,33% dan 86,67%. ABSTRACT Nowadays the development of technology is not only containing positive information, but also negative information that has easy accesses through the Internet. To overcome the negative impact of images of pornography, one of which is the filtering of pornographic images. By this writing, the author tries to apply recognition patterns to classify whether an image is pornography or not. Pornographyc image content classification process is going through four main step. First is pre-processing to modify resolution the image quality then is feature extraction using level 3 and 4 haar wavelet decomposition, so that the image is not too big. Second is dimentionality reduction using Principal Component Analysis (PCA). PCA determine the principal component of the image from variances, which represented by eigen value. So the component that will be used in learning step is much fewer, to avoid the curse of dimentionality. And the last step is classification process. This study was performed to compare SVM method with BP method for classification of image is pornography or not. For feature extraction uses wavelet method, and each of the two methods. This study made use of 60 test data, each of 30 images for porn and non-porn class. The accuracy obtained by SVM higher than BP, with 88,33% and 86,77%. |
 S63224-Diajeng Tri Padya.pdf :: Unduh
|
| No. Panggil : | S63224 |
| Entri utama-Nama orang : | |
| Entri tambahan-Nama orang : | |
| Entri tambahan-Nama badan : | |
| Subjek : | |
| Penerbitan : | [Place of publication not identified]: [Publisher not identified], 2016 |
| Program Studi : |
| Bahasa : | ind |
| Sumber Pengatalogan : | LibUI ind rda |
| Tipe Konten : | text |
| Tipe Media : | unmediated ; computer |
| Tipe Carrier : | volume ; online resource |
| Deskripsi Fisik : | xvi, 84 pages : illustration ; 30 cm + appendix |
| Naskah Ringkas : | |
| Lembaga Pemilik : | Universitas Indonesia |
| Lokasi : | Perpustakaan UI, Lantai 3 |
| No. Panggil | No. Barkod | Ketersediaan |
|---|---|---|
| S63224 | 14-18-711709487 | TERSEDIA |
| Ulasan: |
| Tidak ada ulasan pada koleksi ini: 20430122 |
