Object Instance Recognition dengan bantuan clustering pada dataset halaman buku

Show simple item record

dc.contributor.advisor Harjono, Kristopher David
dc.contributor.author Halim, Kevin Renaldy
dc.date.accessioned 2021-05-28T02:22:52Z
dc.date.available 2021-05-28T02:22:52Z
dc.date.issued 2020
dc.identifier.other skp39889
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/123456789/11520
dc.description 1718 - FTIS en_US
dc.description.abstract Buku merupakan media pembelajaran yang masih lazim digunakan di masyarakat. Buku memiliki informasi berupa tulisan dan gambar. Beberapa informasi yang tersedia di dalam buku sulit dijelaskan, contohnya antara lain: gerakan, suara, dan proses. Informasi gerakan, suara, dan proses biasanya disajikan dalam bentuk teks saja sehingga sulit dibayangkan oleh pembaca. Hal ini merupakan salah satu kelemahan buku yang menjadi masalah bagi pembacanya. Penelitian ini mengusulkan penyelesaian masalah tersebut dengan menyediakan informasi tambahan pada perangkat lunak. Perangkat lunak harus dapat mengenali halaman buku agar informasi tambahan yang disajikan relevan dengan halaman buku yang dibaca. Dari berbagai macam teknik yang dapat digunakan untuk mengenali gambar, dipilih metode OIR (Object Instance Recognition). OIR dapat dilakukan dengan menggunakan fitur lokal. OIR yang dilakukan berdasarkan fitur lokal memiliki kesulitan bila gambar yang diproses mempunyai simbol - simbol yang tidak unik. Simbol - simbol yang tidak unik ini akan mengurangi akurasi metode OIR. Halaman buku pelajaran yang digunakan pada penelitian ini memiliki tulisan. Tulisan terdiri dari simbol - simbol huruf yang bersifat tidak unik. Simbol huruf yang sama akan muncul di halaman yang berbeda sehingga menyulitkan proses OIR. Oleh karena itu simbol - simbol huruf perlu diabaikan pada proses OIR untuk meningkatkan akurasi dalam mengidentifikasi gambar masukan. Penelitian ini menggunakan metode clustering untuk mengabaikan simbol - simbol huruf tersebut. OIR yang dilakukan pada penelitian ini memiliki nilai threshold yang harus diatur. Nilai threshold yang digunakan pada penelitian ini adalah 1000 dan 2000. Hasil evaluasi dari penggunaan metode OIR dengan threshold 2000 dan metode clustering untuk mengenali halaman buku menunjukkan bahwa metode OIR dengan threshold 2000 dan metode clustering mampu meningkatkan akurasi pengenalan halaman buku dan menurunkan waktu proses untuk mengenali halaman buku. en_US
dc.language.iso Indonesia en_US
dc.publisher Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi dan Sains - UNPAR en_US
dc.subject halaman buku en_US
dc.subject fitur lokal en_US
dc.subject pengenalan en_US
dc.subject OIR en_US
dc.subject clustering en_US
dc.title Object Instance Recognition dengan bantuan clustering pada dataset halaman buku en_US
dc.type Undergraduate Theses en_US
dc.identifier.nim/npm NPM2016730010
dc.identifier.kodeprodi KODEPRODI618#Teknik Informatika


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search UNPAR-IR


Advanced Search

Browse

My Account