PENERAPAN OPTICAL CHARACTER RECOGNITION (OCR) UNTUK PEMBACAAN METERAN LISTRIK PLN

22094654, ROBERT GUNAWAN (2014) PENERAPAN OPTICAL CHARACTER RECOGNITION (OCR) UNTUK PEMBACAAN METERAN LISTRIK PLN. Bachelor thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.

[img] Text (Skripsi Informatika)
22094654_Bab1_Bab5_Daftarpustaka.pdf

Download (3MB)
[img] Text (Skripsi Informatika)
22094654_Bab2-sd-Bab4_Lampiran.pdf
Restricted to Registered users only

Download (5MB) | Request a copy

Abstract

Kegiatan pembacaan dan pencatatan pada meteran listrik selalu menjadi keluhan pelanggan PLN karena seringnya angka pemakaian yang terpakai tidak sesuai dengan pemakaian yang tertera di kWhmeter. Hal ini disebabkan oleh proses pembacaan dan pencatatan meteran listrik dilakukan dengan melihat secara manual angka pemakaian pelanggan sehingga dapat terjadi kesalahan dalam pembacaan maupun pencatatan meteran listrik. Pengenalan karakter pada objek ini akan menjadi dasar yang nantinya dapat digunakan pada kebutuhan pembangunan aplikasi yang lebih lanjut. Tahap pertama dalam pengenalan karakter pada meteran listrik ini adalah tahap preprocessing, yang terdiri dari pengubahan citra ke citra grayscale dan thresholding. Pengenalan karakter ini menggunakan beberapa metode, yaitu : smearing untuk mendeteksi area angka pemakaian pelanggan, Connected Component Labeling untuk segmentasi karakter, dan template matching untuk pengenalan. Uji coba sistem dilakukan dengan 2 macam percobaan. Pertama, dilakukan setup pola master dengan salah satu citra kemudian dilakukan pengenalan dengan citra yang sama. Kedua, dilakukan setup pola master dengan salah satu citra kemudian dilakukan pengenalan dengan citra yang berbeda namun mengandung karakter yang sudah dilatihkan. Hasil dari penelitian ini, pengenalan dengan langkah di atas tidak terlalu baik dalam mengenali karakter yang ada pada meteran listrik. Hal ini terjadi karena adanya beberapa faktor, seperti : masih adanya noise yang mengganggu pengenalan karakter, sudut pengambilan gambar, pengaruh pencahayaan, pengaruh batas smearing.

Item Type: Thesis (Bachelor)
Uncontrolled Keywords: Optical Character Recognition, citra grayscale, citra biner, thresholding, smearing, connected components labeling, template matching
Subjects: Q Ilmu Pengetahuan > QA Matematika > QA75 Komputer Elektronik. Ilmu Komputer
Q Ilmu Pengetahuan > QA Matematika > QA76 Perangkat Lunak (Software) Komputer
Divisions: Fakultas Teknologi Informasi > Prodi Informatika
Depositing User: Mr Brayen Samuel Paendong
Date Deposited: 09 Oct 2020 05:53
Last Modified: 09 Oct 2020 05:53
URI: http://katalog.ukdw.ac.id/id/eprint/3354

Actions (login required)

View Item View Item