Pengenalan Tulisan Dan Ekstraksi Informasi Pada Citra Abstrak Skripsi Menggunakan Support Vector Machine Dan Rules Based System

Hamzah, Muhammad Fajry (2019) Pengenalan Tulisan Dan Ekstraksi Informasi Pada Citra Abstrak Skripsi Menggunakan Support Vector Machine Dan Rules Based System. Other thesis, Universitas Komputer Indonesia.

Preview	Text UNIKOM_MUHAMMAD FAJRY HAMZAH_COVER.pdf - Published Version Download (23kB) | Preview
Preview	Image LEMBAR PENGESAHAN.jpg - Published Version Download (404kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_MUHAMMAD FAJRY HAMZAH_SURAT KETERANGAN PUBLIKASI.pdf - Published Version Download (162kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_MUHAMMAD FAJRY HAMZAH_SURAT KETERANGAN ORISINALITAS.pdf - Published Version Download (194kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_MUHAMMAD FAJRY HAMZAH_KATA_PENGANTAR.pdf - Published Version Download (126kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_MUHAMMAD FAJRY HAMZAH_DAFTAR_ISI.pdf - Published Version Download (88kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_MUHAMMAD FAJRY HAMZAH_BAB 1.pdf - Published Version Download (210kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_MUHAMMAD FAJRY HAMZAH_BAB 2.pdf - Published Version Download (422kB) | Preview
	Text UNIKOM_MUHAMMAD FAJRY HAMZAH_BAB 3.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy
	Text UNIKOM_MUHAMMAD FAJRY HAMZAH_BAB 4.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (516kB) | Request a copy
Preview	Text UNIKOM_MUHAMMAD FAJRY HAMZAH_BAB 5.pdf - Published Version Download (154kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_MUHAMMAD FAJRY HAMZAH_DAFTAR_PUSTAKA.pdf - Published Version Download (138kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_MUHAMMAD FAJRY HAMZAH_JURNAL BAHASA INDONESIA.pdf - Published Version Download (534kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_MUHAMMAD FAJRY HAMZAH_JURNAL BAHASA INGGRIS.pdf - Published Version Download (516kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_MUHAMMAD FAJRY HAMZAH_DAFTAR_PUSTAKA.pdf - Published Version Download (138kB) | Preview
	Text UNIKOM_MUHAMMAD FAJRY HAMZAH_BIODATA.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (213kB) | Request a copy

Abstract

Kemajuan teknologi telah banyak mempengaruhi berbagai aspek dalam kehidupan manusia, salah satunya adalah dalam pengelolaan informasi. Kebanyakan orang lebih memilih menyimpan informasi-informasinya dalam bentuk digital. Selain memiliki banyak kelebihan dibanding dengan informasi cetak, informasi digital juga akan memberi kemudahan dalam mengakses dan memanipulasi informasi tersebut. Salah satu dokumen yang biasa diperlukan untuk diambil informasinya adalah laporan skripsi mahasiswa. Informasi yang lengkap tentang laporan skripsi mahasiswa sebenarnya bisa didapatkan hanya dari halaman abstraknya saja. Tetapi terkadang, abstrak skripsi yang tersedia hanya memiliki hardcopy-nya saja, sehingga pustakawan harus memasukan identitas pada suatu dokumen dengan cara mengisi data-data yang diperlukan kedalam sistem. Metode Support Vector Machine dapat digunakan untuk mengenali tiap karakter untuk mengubah tulisan pada citra menjadi tulisan karakter digital sehingga nantinya bisa dikenali tiap bagian pada abstrak skripsi dengan menggunakan metode Rule Based. Hasil dari penelitian didapatkan hasil keakurasian sebesar 5,47% untuk pengenalan tulisan pada citra abstrak skripsi. Sedangkan untuk tingkat akurasi pengenalan karakter menggunakan SVM itu sendiri mencapai 54.30%. Rendahnya tingkat akurasi pengenalan pada citra abstrak dipengaruhi oleh proses segmentasi yang kurang mampu menyelesaikan masalah yang ada pada pemisahan karakter. Sedangkan untuk pengkategorian informasi dengan menggunakan Rule Based memiliki akurasi sebesar 99%.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Support Vector Machine, Rule Based, abstrak skripsi, pengenalan citra tulisan, Ekstraksi Informasi
Subjects:	000_COMPUTER SCIENCE, INFORMATION & GENERAL WORKS. > 004_Data Processing & Computer Science
Divisions:	S1_SKRIPSI > FTIK_Teknik Informatika (01)
Depositing User:	Mrs. Calis Maryani
Date Deposited:	26 Dec 2019 01:04
Last Modified:	26 Dec 2019 01:04
URI:	http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/1521

Actions (login required)

View Item