Satya Cahyan, Putu (2020) Pengenalan Karakter Kode Peti Kemas dengan Memanfaatkan Haar Wavelet sebagai Metode Ekstraksi Cir. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Kode peti kemas tersusun atas 11 digit karakter yang dijadikan sebagai penanda identifikasi utama untuk setiap peti kemas terhadap pemiliknya. Oleh karena itu, diperlukan proses pengenalan kode peti kemas untuk mengetahui identitas dari suatu peti kemas sehingga dapat digunakan untuk mencegah terjadinya penyelundupan peti kemas. Untuk mempercepat proses, pengenalan dapat dilakukan secara otomatis dengan menggunakan proses pengenalan citra digital. Pada penelitian ini, pengenalan citra kode peti kemas dilakukan dengan memanfaatkan Haar wavelet sebagai metode ekstraksi ciri. Penggunaan Haar wavelet dengan 4 koefisien wavelet (LL, LH, HL, dan HH) mampu menghasilkan nilai f1-score tertinggi untuk pengenalan setiap karakter kode peti kemas sebesar 91%. Sedangkan untuk pengenalan seluruh karakter (11 karakter) kode peti kemas menghasilkan tingkat akurasi tertinggi sebesar 79%. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa penggunaan Haar wavelet mampu mengenali setiap karakter kode peti kemas dengan sangat baik serta dapat mengenali kesebelas karakter kode peti kemas secara bersamaan dengan cukup baik.
English Abstract
The container code is composed of 11 digit characters which has the function as the main identification for each container to its owner. Therefore, a container code recognition process is required to identify a container in order to prevent the smuggling of containers. The recognition can be done automatically by using a digital image recognition process to easier the identification process. In this study, the identification of container code images was carried out by utilizing Haar wavelets as a feature extraction method. The use of Haar wavelet with four wavelet coefficients (LL, LH, HL, and HH) produced the highest f1-score for container code character recognition by 91%. Meanwhile, the identification of all container characters code resulted in 79% accuracy. From that result, it can be concluded that the use of Haar wavelets was able to identify each character of the container code very well. The results were quite good in recognizing 11 characters of container code simultaneously.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | 0520150451 |
| Uncontrolled Keywords: | kode peti kemas, pengenalan karakter, pengenalan citra, ekstraksi ciri, Haar wavelet.,container code, character recognition, image recognition, feature extraction, Haar wavelet |
| Subjects: | 600 Technology (Applied sciences) > 621 Applied physics > 621.3 Electrical, magnetic, optical, communications, computer engineering; electronics, lighting |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Unnamed user with username nova |
| Date Deposited: | 19 Sep 2022 03:05 |
| Last Modified: | 19 Sep 2022 03:05 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/194379 |
![[thumbnail of DALAM MASA EMBARGO]](http://repository.ub.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (DALAM MASA EMBARGO)
Putu Satya Cahyani.pdf Restricted to Registered users only until 31 December 2023. Download (6MB) |
Actions (login required)
 |
View Item |