Optical Character Recognition Pada Sertifikat Menggunakan Algoritma Least Square Support Vector Machines

Sulistio, Rafi Pratama (2020) Optical Character Recognition Pada Sertifikat Menggunakan Algoritma Least Square Support Vector Machines. Other thesis, Universitas Komputer Indonesia.

Preview	Text UNIKOM_RAFI PRATAMA SULISTIO_COVER.pdf - Published Version Download (32kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_RAFI PRATAMA SULISTIO_LEMBAR PENGESAHAN.pdf - Published Version Download (183kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_RAFI PRATAMA SULISTIO_SURAT KETERANGAN PUBLIKASI.pdf - Published Version Download (127kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_RAFI PRATAMA SULISTIO_SURAT KETERANGAN ORISINALITAS.pdf - Published Version Download (123kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_RAFI PRATAMA SULISTIO_KATA PENGANTAR.pdf - Published Version Download (196kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_RAFI PRATAMA SULISTIO_DAFTAR ISI.pdf - Published Version Download (567kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_RAFI PRATAMA SULISTIO_BAB 1.pdf - Published Version Download (153kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_RAFI PRATAMA SULISTIO_BAB 2.pdf - Published Version Download (930kB) | Preview
	Text UNIKOM_RAFI PRATAMA SULISTIO_BAB 3.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy
	Text UNIKOM_RAFI PRATAMA SULISTIO_BAB 4.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
Preview	Text UNIKOM_RAFI PRATAMA SULISTIO_BAB 5.pdf - Published Version Download (8kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_RAFI PRATAMA SULISTIO_DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (128kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_RAFI PRATAMA SULISTIO_KONTAK PENULIS DAN KONTRIBUTOR PENELITIAN.pdf - Published Version Download (411kB) | Preview

Abstract

Optical Character Recognition (OCR) adalah metode pengenalan karakter huruf dan angka pada citra atau gambar menjadi tulisan. Sertifikat adalah tanda atau surat keterangan (pernyataan) tertulis dari orang yg berwenang yang dapat digunakan sebagai bukti pemilikan atau suatu kejadian. Penelitian ini akan membahas tentang OCR pada Sertifikat dengan menggunakan algoritma Least Square Support Vector Machines (LS-SVM). Pada penelitian ini terdapat beberapa tahapan yaitu preprocessing yang meliputi proses grayscale, thresholding, segmentasi, dan resize. Data latih yang digunakan adalah sebanyak kumpulan 70 jenis font citra dan data uji berupa citra Sertifikat sebanyak 5 citra. Berdasarkan hasil pengujian didapatkan persentasi akurasi OCR tertinggi sebesar 74,45% dengan rata-rata akurasi yang didapatkan sebesar 68,15%. Tingkat akurasi yang didapatkan dikategorikan cukup baik,, tetapi belum optimal dikarenakan terdapat masalah yang didapatkan pada penelitian ini yaitu untuk pengenalan tulisan berjenis cursive atau huruf sambung dan tipe teks underline, sistem belum bisa mengenali karakter atau huruf yang benar, yang mengakitbatkan sistem menerjemahkannya menjadi karakter yang tidak sesuai dengan yang tertulis di dokumen sertifikat, serta background dan logo yang terdapat pada dokumen sertifikat masih menjadi noise pada saat proses segmentasi berlangsung yang mengakibatkan sistem OCR mendeteksi dan menerjemahkannya menjadi karakter huruf atau angka menggunakan klasifikasi yang telah dipasang di sistem.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Sertifikat, Citra, Optical Character Recognition, Least Square Support Vector Machines.
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:	16 Jul 2021 05:53
Last Modified:	16 Jul 2021 05:53
URI:	http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/4121

Actions (login required)

View Item