relation: https://katalog.ukdw.ac.id/2473/
title: PENGENALAN RAMBU PERINTAH BERBASIS BENTUK DENGAN METODE ZERNIKE MOMENTS
creator: 71120064, Glenward Prasetyo Alomau
subject: QA75 Komputer Elektronik. Ilmu Komputer
subject: QA76 Perangkat Lunak (Software) Komputer
subject: TE Teknik Jalan Tol. Jalan Raya dan Trotoar.
description: Rambu perintah adalah rambu yang menyatakan perintah yang wajib dilakukan oleh pengguna jalan. Ciri-ciri rambu perintah adalah berbentuk bundar dan berwarna biru. Masih banyak yang tidak mengetahui arti dari rambu-rambu tersebut. Maka dari itu, pengenalan rambu lalu lintas perintah diperlukan untuk membantu para pengguna kendaraan agar mengetahui jenis-jenis rambu perintah yang ada. Peneliti menggunakan jarak tiga meter dan empat meter dalam pengambilan citra uji rambu perintah. Metode ekstraksi fitur yang digunakan adalah zernike moments dengan klasifikasi menggunakan k-Nearest Neighbor dan Euclidean Distance untuk menghitung jarak terdekat antara citra uji dengan citra latih. Variasi nilai k yang digunakan pada klasifikasi adalah 1, 3, 5, 7 dan 9 dan menggunakan orde 4 untuk zernike moments. Pada penelitian ini, tingkat akurasi yang berhasil dicapai dengan nilai k= 1 adalah sebesar 47,72%, dengan nilai k= 3 adalah sebesar 38,63 % ,dengan nilai k= 5 adalah sebesar 36,36 %, dengan nilai k= 7 adalah sebesar 38,63 % dan dengan nilai k= 9 adalah sebesar 36,36 %. Dengan tingkat akurasi keberhasilan pengenalan citra uji rambu perintah seperti diatas , menunjukkan bahwa penggunaan nilai k= 1 adalah yang paling baik untuk klasifikasi pengenalan rambu perintah pada penelitian ini.
date: 2017-02
type: Thesis
type: NonPeerReviewed
format: text
language: id
identifier: https://katalog.ukdw.ac.id/2473/1/71120064_bab1_bab5_daftarpustaka.pdf
format: text
language: id
identifier: https://katalog.ukdw.ac.id/2473/2/71120064_bab2-sd-bab4_lampiran.pdf
identifier:   71120064, Glenward Prasetyo Alomau  (2017) PENGENALAN RAMBU PERINTAH BERBASIS BENTUK DENGAN METODE ZERNIKE MOMENTS.  Bachelor thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.