Implementasi YOLO dan OCR untuk Pengecekan Format Sampul Proposal Skripsi (Studi Kasus: Prodi Informatika UMN)

Maulana, Aditiya (2020) Implementasi YOLO dan OCR untuk Pengecekan Format Sampul Proposal Skripsi (Studi Kasus: Prodi Informatika UMN). Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	Text HALAMAN_AWAL.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (473kB)
Preview	Text DAFTAR_PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (309kB) | Preview
Preview	Text BAB_I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (309kB) | Preview
Preview	Text BAB_II.pdf Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (446kB) | Preview
Preview	Text BAB_III.pdf Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (558kB) | Preview
	Text BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (2MB)
Preview	Text BAB_V.pdf Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (213kB) | Preview
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (791kB)

Abstract

Proposal penelitian adalah pedoman yang berisikan langkah-langkah yang akan diikut oleh peneliti dalam melaksanakan suatu kegiatan penelitian. Dalam pembuatan proposal penelitian memiliki format tersendiri. Salah satunya di prodi Informatika Universitas Multimedia Nusantara (UMN) yang memiliki format penulisan proposal Skripsi yang diterapkan kepada mahasiswa yang wajib dilaksanakan. Pada penelitian ini mengembangkan suatu aplikasi untuk pengecekan format proposal Skripsi pada prodi Informatika Universitas Multimedia Nusantara (UMN) yang berbasis webservice. Aplikasi ini dibuat dengan mengimplementasikan algoritma You Only Look Once (YOLO) versi 3 untuk mendeteksi logo UMN dan algoritma Optical Character Recognition (OCR) untuk mengkonversi gambar menjadi karakter dengan menggunakan bahasa pemrograman Python dan menggunakan Framework Django. Pada penelitian ini hanya melakukan pengecekan jumlah kata judul Skripsi, pengecekan kode penelitian, pengecekan nama kampus, pengecekan tahun pengumpulan proposal dan pengecekan logo kampus UMN. Hasil tingkat performa rata-rata kecepatan waktu dari 5 kali uji coba menggunakan user time untuk pendeteksian logo menggunakan algoritma You Only Look Once (YOLO) sebesar 20,96 detik. Hasil persentase dari tingkat akurasi dari 5 kali uji coba sebesar 100%.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	You Only Look Once (YOLO), Optical Character Recognition (OCR), Images Processing
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 004 Computer Science, Data Processing, Hardware > 004.2 Systems Analysis and Design, Information Architecture, Performance Evaluation
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	05 Dec 2020 08:46
Last Modified:	18 Aug 2023 06:30
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/13348

Actions (login required)

View Item