Pendeteksi Gambar Porno Menggunakan Skin Detection Pada Web Client
Abstrak: Internet merupakan
salah satu media informasi yang paling banyak digunakan dan dapat diakses oleh
siapapun pada saat ini. Namun tidak semua informasi citra di internet termasuk
golongan yang bermanfaat. Banyak informasi citra yang disalahgunakan oleh
pihak-pihak yang tidak bertanggungjawab, salah satu contohnya penyebaran gambar
porno di internet. Untuk mengatasnya
dibutuhkan pendeteksi gambar porno pada web client. Penelitian ini
membahas bagaimana mendeteksi gambar yang tergolong porno atau tidak pada
internet. Pada umumnya citra pornografi banyak mengandung piksel warna kulit.
Citra akan mengalami proses kompresi dan melalui tahap opening dan closing.
Setiap piksel input citra tersebut akan mengalami konversi warna dari RGB ke
HSV yang dilanjutkan ke proses skin detection menggunakan thresholding dan
image classification, dimana hasil dari langkah ini berupa status(porno atau
normal) dan persentasi banyak piksel kulit dalam citra tersebut. Berdasarkan
pengujian yang telah dilakukan, suatu gambar akan dikategorikan porno apabila
mencapai ≥ 50%. Pengujian menggunakan filtering yang dilakukan pada berbagai
data gambar yang berjalan melalui web dengan membangun add-on di Mozilla
Firefox. Semua itu diimplementasikan pada OS Windows, pemrograman VB.Net,
Javascript, library JSON, dan Library EmguCV. Dengan teknik ini, tingkat
pendeteksian gambar porno mencapai 70 % dan keakuratan untuk pengujian di
Add-on Mozilla Firefox adalah 60%.
Penulis: Prastica Nella Sari,
Rizki Dian Rahayani, Hamid Azwar
Kode Jurnal: jptlisetrodd120248
