Pendeteksi Gambar Porno Menggunakan Skin Detection Pada Web Client

Abstract

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%.Kata kunci: pornografi, skin detection, image classification, add-on