PENGENALAN RAMBU LALU LINTAS PERINGATAN DENGAN DISCRETE COSINE TRANSFORM DAN BACKPROPAGATION

71120054, Andreas Isnawan (2016) PENGENALAN RAMBU LALU LINTAS PERINGATAN DENGAN DISCRETE COSINE TRANSFORM DAN BACKPROPAGATION. Bachelor thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.

[img] Text (Skripsi Informatika)
71120054_bab1_bab5_daftarpustaka.pdf

Download (3MB)
[img] Text (Skripsi Informatika)
71120054_bab2-sd-bab4_lampiran.pdf
Restricted to Registered users only

Download (6MB) | Request a copy

Abstract

Rambu peringatan merupakan rambu yang bertujuan untuk memperingatkan pengguna kendaraan bermotor agar bersiap dengan kondisi lalu lintas yang akan dilewati, namun masih banyak yang tidak mengetahui arti dari rambu-rambu tersebut. Maka dari itu, pengenalan citra obyek rambu lalu lintas peringatan diperlukan untuk membantu para pengguna kendaraan mengerti jenis-jenis rambu peringatan yang ada. Penelitian ini menggunakan citra rambu lalu lintas peringatan yang memiliki variasi pengambilan data berdasarkan jarak tiga meter, lima meter, dan tujuh meter. Metode yang digunakan yaitu Discrete Cosine Transform untuk mengekstraksi fitur koefisien energi dari citra keabuan yang sebelumnya sudah melalui tahap preprocess dan Backpropagation untuk melatih jaringan dalam mengenali masing-masing rambu lalu lintas peringatan. Pada penelitian ini, sistem telah berhasil mendapatkan akurasi pengenalan data latih 100% dan dan akurasi pengenalan data uji adalah 45%. Dengan hasil akurasi kesuksesan pengenalan data uji yang masih rendah, hal ini menunjukkan bahwa sistem masih belum baik dalam mengenali rambu-rambu peringatan.

Item Type: Thesis (Bachelor)
Uncontrolled Keywords: Discrete Cosine Transform, Rambu Lalu Lintas Peringatan, Backpropagation
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions: Fakultas Teknologi Informasi > Prodi Informatika
Depositing User: mrs Dhian Saraswati
Date Deposited: 30 Jul 2021 02:26
Last Modified: 30 Jul 2021 02:28
URI: http://katalog.ukdw.ac.id/id/eprint/1624

Actions (login required)

View Item View Item