PENGOLAHAN CITRA BARCODE MENGGUNAKAN KLASIFIKASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR BERBASIS ANDROID

ANNISA PUTRI

Informasi Umum

Kode

20.04.1257

Klasifikasi

613.5 - Artificial environments, Homes, Offices, Indoor air quality, Indoor temperatures and air conditioning

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Artificial Intelligence

Dilihat

192 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Barcode merupakan metode pengenalan produk. Setiap produk memilki bentuk yang berbeda-beda pada bar barcode. Kegiatan belanja sekarang banyak pembeli yang merasa kewalahan dalam menjumlahkan total belanja yang akan dibeli sebelum menunju kasir, seringkali jumlah yang harus dibayar melebihi jumlah uang yang di bawa oleh pembeli. Cara yang dapat dilakuakan adalah mengenali produk tersebut dan mengetahui harganya, hal itu dapat diambil dari barcode yang memiliki ciri unik disetiap barang. Sistem yang dibuat berisi pengenalan barcode berdasarkan citra yang dimiliki. Sistem ini bertujuan mampu mengenali produk berdasarkan ciri barcode. Sistem yang diteliti dapat digunakan pengguna ketika melakukan kegiatan belanja. Metode yang digunakan sistem ini dalam melakukan ekstraksi ciri adalah Transformasi Hough dan metode klasifikasi yang digunakan adalah menggunakan k-NN. Aplikasi ini diharapkan mampu untuk mendeteksi barcode dengan benar dan memiliki akurasi yang baik. Aplikasi ini menggunakan parameter jarak = 5cm, 10cm, dan 15 cm dan menggunakan sudut = 0?, 45?, 90?, 135? dan 180?. Hasil terbaik didapatkan dari jarak 10 cm dengan sudut = 0 ?, dan dibandingkan anatar variasi nilai k. Nilai k =1,3,5 mendapatkan hasil 71% yang merupakan hasil akurasi terbaik di sistem ini. Aplikasi ini dengan metode ekstraksi ciri Transformasi Hough dan klasiifkasik-NN mendapatkan nilai akurasi sebesar 100 % , dengan jarak pengambilan 10 cm dan sudut 0°. Kata kunci: Smartphone, Android, Transformasi Hough, k-Nearest Neighbor (k-NN)