23.04.7142
006.31 - Machine Learning
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Deep Learning
<p>Angka adalah sebuah kumpulan dari beberapa baris dan lengkung, angka<br /> merupakan objek yang vital dalam kehidupan sehari hari. Setiap manusia memiliki<br /> karakteristik masing-masing dalam menuliskan sebuah angka, kondisi ini menarik<br /> minat para peneliti untuk menguji sebuah model dari deep learning untuk<br /> mendeteksi digit angka yang dituliskan menggunakan tangan manusia dan untuk<br /> mendeteksi angka yang ada dalam suatu surat-surat penting yang tulisannya sudah<br /> mulai tidak jelas dan susah untuk di klasifikasi oleh indra pengelihatan manusia.<br /> Maka dari itu digunakanlah metode CNN (Convolutional Neural Network) untuk<br /> mendeteksi digit angka yang dituliskan menggunakan tangan dan membantu<br /> manusia untuk mengetahui angka yang tertulis pada surat-surat penting ketika<br /> angkanya sudah tidak jelas dan susah untuk diklasifikasi oleh mata manusia.<br /> Penelitian Tugas Akhir ini menggunakan metode YOLO sebagai algoritma<br /> pendeteksi digit angka yang ditulis menggunakan tangan. Model YOLO adalah<br /> salah satu algoritma yang banyak digunakan saat ini untuk mendeteksi objek. Digit<br /> angka yang dideteksi merupakan digit angka yang biasa digunakan sehari-hari<br /> seperti angak 0 sampai dengan 9.<br /> Penelitian ini menggunakan menggunakan metode CNN dengan algoritma<br /> YOLOv8, model dijalankan pada Google Collaboratory dengan bahasa<br /> pemrograman Python-3.10.12 dengan library Ultralytics versi 8.0.20, dataset yang<br /> digunakan adalah dataset sendiri yang dianotasikan dengan framework Roboflow.<br /> Dari hasil pengujian didapatkan model yang terbaik adalah YOLOv8x dengan hasil<br /> mAP sebesar 96.9%, nilai precision sebesar 99.8%, nilai recall sebesar 100%, nilai<br /> F1 score sebesar 99.9% dan mendaptkan nilai FPS sebesar 91.</p>
<p><br /> Kata Kunci: Convolution Neuron Network (CNN), Digit Angka, Tulisan tangan,<br /> YOLO, YOLOv8</p>
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
Nama | DONI OKTAVIAN IBNU EFFENDI |
Jenis | Perorangan |
Penyunting | Sofia Saidah, Nur Ibrahim |
Penerjemah |
Nama | Universitas Telkom, S1 Teknik Telekomunikasi |
Kota | Bandung |
Tahun | 2023 |
Harga sewa | IDR 0,00 |
Denda harian | IDR 0,00 |
Jenis | Non-Sirkulasi |