Fauzi, Julian Fuad (2017) Implementasi Metode RGB To HSV Pada Aplikasi Pengenalan Mata Uang Kertas Berbasis Android Untuk Tuna Netra. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Citra Dgital HSV mendefinisikan warna dalam terminologi Hue (Warna Sebenarnya), Saturation (Kemurnian Warna) dan Value (Kecerahan Warna). Keuntungan HSV adalah terdapat warna-warna yang sama dengan yang ditangkap oleh indra manusia. Sedangkan warna yang dibentuk model lain seperti RGB merupakan hasil campuran dari warna-warna primer. Pada penelitian ini, dirancang dan diimplementasi aplikasi deteksi mata uang kertas berbasis mobile Android, sehingga pengguna dapat dengan mudah menjalankan aplikasi ini dimana saja dan kapan saja dengan handphone pengguna. Pembahasan ini tentang bagaimana membangun aplikasi sistem pendeteksi nilai mata uang yang dapat digunakan pengguna tuna netra untuk mendeteksi nilai dari mata uang kertas. Pendeteksian dilakukan pada uang kertas Indonesia pecahan 1000, 2000, ,5000, 10000, 20000, 50000, dan 100000. Sistem memberikan kesimpulan output berupa suara dalam Bahasa indonesia tentang nilai uang kertas yang dideteksi. Klasifikasi Citra digital menggunakan metode RGB2HSV dapat berjalan dengan baik dan mampu mengklasifikasi sesuai dengan hasil perancangan dan dalam pengujian data test didapat hasil kesimpulan bahwa metode RGB2HSV dapat memberikan informasi jarak kemiripan citra dengan tingkat accuration sebesar 87% ,precission sebesar 89%, dan recall sebesar 94%.
English Abstract
HSV Digital Imagery defines colors in Hue terminology (Color Actually), Saturation (Color Purity) and Value (Color Brightness). The advantage of HSV is that there are the same colors as those captured by the human senses. While the color of other models such as RGB formed a mixture of primary colors. Applications of mobile based paper detection Android, so users can easily run this application anywhere and anytime with mobile users. This is where the discussion is about building an app for a currency value detection system that blind users can use to detect the value of a paper currency. Detection is performed on Indonesian banknotes of 1000, 2000,, 5000, 10000, 20000, 50000, and 100000. The system gives a sound output conclusion in Bahasa Indonesia about the value of banknotes Classification Digital image using RGB2HSV method can run well and able to classify in accordance with the results of design and in testing the test data obtained the conclusion that the RGB2HSV method can provide information about the distance of the image with the accuration rate of 87% precision of 89% and the recall of 94%.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FTIK/2017/712/051708224 |
| Uncontrolled Keywords: | Pengolahan Citra, RGB to HSV |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 006 Special computer methods > 006.4 Computer pattern recognition |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Yusuf Dwi N. |
| Date Deposited: | 12 Oct 2017 07:05 |
| Last Modified: | 17 Jun 2022 03:48 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/3644 |
![[thumbnail of Julian Fuad Fauzi.pdf]](http://repository.ub.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
Julian Fuad Fauzi.pdf Download (6MB) |
Actions (login required)
 |
View Item |