12 research outputs found
Pembuatan Produk Multimedia Untuk Menunjang Kegiatan Pemasaran Mitra UMKM ADMI di Kota Bekasi
Full text linkUMKM (Usaha Menengah, Kecil, dan Mikro) merupakan unit usaha produktif yang berdiri sendiri, dilakukan oleh orang perorangan atau badan usaha di semua sektor ekonomi. Kendala yang sering dihadapi pelaku UMKM adalah kurangnya pemanfaatan produk multimedia dalam operasional usahanya, khususnya di bagian pengenalan produk/pemasaran. Tim pengabdian kepada masyarakat melakukan kunjungan dan mengindetifikasi permasalahan yang dialami oleh mitra UMKM. Tujuan dari kegiatan ini adalah membuatkan produk multimedia yang dapat digunakan mitra untuk mendukung kegiatan pemasaran/pengenalan produk usahanya. Kegiatan pengabdian dilakukan dari tanggal 1-27 Juli 2024. Kegiatan ini melibatkan tim dosen dan mahasiswa dari Universitas Gunadarma. Metode yang digunakan adalah studi kasus, dimana tim melakukan identifikasi secara langsung ke lokasi mitra, melakukan diskusi, dan merencanakan produk yang akan dibuat. Selanjutnya tim pengabdian melakukan proses desain yang telah dikonfrimasikan ke mitra. Desain yang telah disetujui kemudian diproduksi dan diserahkan ke mitra. Produk multimedia yang dibuat antara lain berupa stiker kemasan, banner, pamflet digital, dan poster. Produk multimedia diterima oleh mitra dengan baik dan dapat langsung digunakan untuk menunjang kegiatan usaha mitra
Perbaikan Citra Tanda Tangan Digital Menggunakan Metode Otsu Thressholding dan Sauvola
Full text linkAbstract : The digital era forces people to digitize in all fields. Digital product that is often found is digital image. One kind of digital image application is the use of a digital image signature embedded in a document. However, often the results are unsatisfactory, such as background color problems, noise, lack of clarity, etc. The quality of digital image signatures can be improved by implementing the Otsu Thresholding and Sauvola methods. These two methods were chosen because they are widely used in document image quality improvement. The purpose of this study is to produce a better digital image signature and to compare the performance of these two methods. The results showed that the quality of the images produced by these two methods was better than the original image or by using standard filters from a word processing application. Meanwhile, from the two methods used, Sauvola\u27s method was slightly better than Otsu\u27s method. In terms of visual evaluations, the Sauvola method total score is 13 compare to Otsu method score that is 11. Meanwhile, the PSNR ratio show that the two methods give the same results, that is 34,571 db
COMPARISON OF IMAGE SEGMENTATION METHOD IN IMAGE CHARACTER EXTRACTION PREPROCESSING USING OPTICAL CHARACTER RECOGINITON
Full text linkToday, there are many documents in the form of digital images obtained from various sources which must be able to be processed by a computer automatically. One of the document image processing is text feature extraction using OCR (Optical Character Recognition) technology. However, in many cases OCR technology are unable to read text characters in digital images accurately. This could be due to several factor such as poor image quality or noise. In order to get accurate result, the image must be in a good quality, so that digital image need to be preprocessed. The image preprocessing method used in this study are Otsu Thressholding Binarization, Niblack, and Sauvola methods. While the OCR technology used to extract the character is Tesseract library in Python. The test results show that direct text extraction from the original image gives better results with a character match rate average of 77.27%. Meanwhile, the match rate using the Otsu Thressholding method was 70.27%, the Sauvola method was 69.67%, and the Niblack method was only 35.72%. However, in some cases in this research the Sauvola and Otsu methods give better results
Implementasi Metode Bernsen Pada Perbaikan Kualitas Citra Digital Naskah Kuno
Full text linkNaskah kuno merupakan dokumen dari masa lalu yang sangat penting karena merupakan sumber berharga untuk mempelajari sejarah dan budaya suatu bangsa. Oleh karenanya penting untuk terus menjaga dan melestarikan naskah kuno tersebut. Akan tetapi sebagain besar kondisi naskah kuno mengalami kerusakan baik karena faktor alam maupun perbuatan manusia. Salah satu upaya untuk menjaga kelestarian naskah kuno adalah dengan melakukan digitalisasi ke dalam bentuk citra digital. Tantangan dalam digitalisasi naskah kuno adalah kurang baiknya kualitas dokumen hasil digitalisasi seperti banyaknya noise, tidak terbaca, dan lain-lain. Untuk memperbaiki kondisi itu diperlukan langkah untuk memperbaiki kualitas citra digital naskah kuno tersebut, salah satunya adalah dengan menggunakan metode Bernsen. Metode Bernsen merupakan bagian dari Local Adaptive Thressholding yang memperbaiki kualias citra digital dengan mempertimbangkan pixel-pixel tetangganya. Pada penelitian ini metode Bernsen berhasil diterapkan untuk memperbaiki kualitas citra digital naskah kuno, meskipun kurang efektif. Tingkat keberhasilan metode Bernsen adalah 65 persen. Nilai ini lebih kecil daripada pengggunaan metode Otsu yang mencapai 85 persen, atau metode Sauvola yang mencapai 86,67 persen.
Ekstraksi Karakter Plat Nomor Kendaraan Menggunakan Google Vision dan Regex Pattern
Full text linkDi era serba AI (Artificial Intelligence) seperti saat ini, penggunaan teknologi Optical Character Recognition (OCR) adalah hal yang lumrah. Salah satunya adalah pada Manless Parking System atau sistem parkir otomatis. Pada sistem ini teknologi OCR digunakan untuk mendeteksi plat nomor kendaraan secara otomatis. Namun begitu tidak semua metode memberikan hasil yang optimal. Pada penelitian-penelitian sebelumnya rata-rata tingkat akurasi dari penerapan OCR adalah sebesar 90%. Pada penelitian ini digunakan metode OCR dari Google yaitu Google Vision dan Pattern Regex untuk mendeteksi plat nomor kendaraan pada citra digital. Google Vision dipilih karena kemampuannya yang relatif lebih baik dibandingkan metode OCR lainnya seperti Tesseract dan EasyOCR. Sedangkan Regex Pattern digunakan untuk melakukan filtering terhadap teks hasil ekstraksi OCR yang tidak diperlukan. Penelitian ini diujikan terhadap 150 data sample berformat JPG dan JPEG. Ukuran file bervariasi antara 50 KB – 2 MB. Sudut pengambilan gambar juga dibuat bervariasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan metode OCR dengan Google Vision dan Regex Pattern memberikan hasil yang sangat baik dengan tingkat akurasi mencapai 99,50%. Hasil ini lebih baik dibandingkan hasil pada penelitian-penelitian sebelumnya.
Kata Kunci : Plat Nomor Kendaraan, Optical Character Recognition, Google Vision, Regex Patter
STEEL BOX GIRDER BRIDGE COMPONENT TRACEABILITY SYSTEM USING TREE STRUCTURE DIAGRAM AT PT BUKAKA TEKNIK UTAMA
Full text linkThe International Organization for Standardization (ISO) through ISO 9001:2015requires every product to have product traceability. In response to these challenges, PT Bukaka Teknik Utama developes the Traceability System in the Steel Box Girder Bridge products. Traceability System built by adopting Tree Structure Diagram Concept to describe production system process currently runs. The production process start from identify raw material, cutting process, sub-assembly process, and assembly process. This concept is then translated into Relational Database by applying Parent-Child Concept. The result of this Traceability System is the system able to issue a list of product traceability including raw material information, sub-contractor/employee who work on them, etc, quickly and accurately. System testing was carried out using the black box method, where of the 37 items tested all functioned properly. Tests were also carried out to determine the accuracy and speed of the system compared to the manual method. Of the 10 tests carried out, the system traceability is exactly the same as the manual method with an average processing time of 3 seconds, compared to the manual method, which is 97.6 seconds
Penciptaan Seni Lukis Multi Tampak
Full text linkPerkembangan seni rupa kontemporer dengan berbagai keunikan bentuk, media dan teknik, berpengaruh dalam berkreasi, dengan beberapa riset hingga menampilkan seni lukis multi tampak. Peneliti mengangkat tema pop art yang menampilkan beberapa tokoh popular, dengan dikemas kedalam seni lukis multi tampak yang merupakan perkembangan seni rupa kontemporer.Karya multi tampak ini menceritakan bagaimana biografi singkat tokoh popular dunia dengan beberapa problem dalam kehidupannya. Dengan ditampilkan pada kanvas berputar 120 ⁰ berbentuk prisma segitiga.Penciptaan seni lukis multi tampak ditampilkan pada kanvas berputar yang terdiri dari tiga gambar dengan lukisan yang berbeda-beda sehingga membentuk suatu cerita. Dan ditampilkan layaknya seperti karya dua dimensi, sebagai interior pada dinding, serta penonton dapat ber interaksi.
nbsp;
The development of contemporary art along with the uniqueness in form, media and technique, has an effect in creating something, by doing some researches to the display of multi surface painting in result.The author bring on the pop art theme that presents some popular figures. By packing it into the multi surface painting which is of contemporary art development.This multi surface work tells us how the brief biography of the popular figures in the world along with the problems in their life. By displaying it on the 120 ⁰-rotating canvas in the form of triangular prism.The creation of this multi-visual painting that displayed on the rotating canvas that consists of three pictures with different painting so that created a whole story, and similarly displayed as 2D work, as an interior on the wall, in which the onlooker can interact on it. PENDAHULUAN Proses berkesenian peneliti dimulai sejak dibangku taman kanak-kanak hingga saat ini menempuh jalur pendidikan setara satu pendidikan seni rupa di Universitas Negeri Surabaya, ketertarikan peneliti akan mengolah beberapa teknik dan media lukis sudah berlangsung sejak awal tahun 2009. Ketertarikan terhadap seni lukis diwujudkan dengan beberapa karya lukis dengan media yang ber macam-macam. Peneliti menempuh pendidikan di Unesa dan memilih jalur kekaryaan sebagai penciptaan skripsi, memang dasar dari awal peneliti sangat tertarik dalam dunia seni rupa terutama seni lukis. Mulai dari beberapa prestasi dalam dunia seni, baik dalam lomba seni lukis, mural, desain. Dan bebrapa kali mengerjakan projek mural museum trick art di beberapa kota, hal ini yang membuat penulis memilih mengambil penciptaan dalam pengerjaan skripsi. Latar belakang penelit
Implementasi Metode WAN pada Proses Preprocessing Ekstraksi Karakter Citra Digital
Full text linkCharacter extraction in digital images is an interesting topic in the field of image processing. One of the steps in this processes is image preprocessing, that is preparing the image before extraction. There are many methods that can be used, one of which is the WAN method. The WAN method is a development of the Sauvola method, a method commonly used to improve the quality of text images. In an journal article, the WAN method provides better results than other methods for improving the quality of text images. In this research, this claim was tested by applying it as a preprocessing process in text character extraction using Optical Character Recognition (OCR) technology. The purpose of this research is to find out how well the WAN method is used compared to other methods. The result is that OCR technology give better result to an original image compare to image with preprocessing process, including using WAN method with a match rate of 52.33%. Meanwhile, if the preprocessing process is carried out first, the WAN method gives better results than the Sauvola method with a match rate of 26.93% for the WAN method and 23.27 for the Sauvola method
KOMPARASI KECEPATAN HADOOP MAPREDUCE DAN APACHE SPARK DALAM MENGOLAH DATA TEKS
Full text linkIstilah Big Data saat ini bukanlah hal yang baru lagi. Salah satu komponen Big Data adalah jumlah data yang masif, yang membuat data tidak bisa diproses dengan cara-cara tradicional. Untuk menyelesaikan masalah ini, dikembangkanlah metode Map Reduce. Map Reduce adalah metode pengolahan data dengan memecah data menjadi bagian-bagian kecil (mapping) dan kemudian hasilnya dijadikan satu kembali (reducing). Framework Map Reduce yang banyak digunakan adalah Hadoop MapReduce dan Apache Spark. Konsep kedua framework ini sama akan tetapi berbeda dalam pengelolaan sumber data. Hadoop MapReduce menggunakan pendekatan HDFS (disk), sedangkan Apache Spark menggunakan RDD (in-memory). Penggunaan RDD pada Apache Spark membuat kinerja framework ini lebih cepat dibandingkan Hadoop MapReduce. Hal ini dibutktikan dalam penelitian ini, dimana untuk mengolah data teks yang sama, kecepatan rata-rata Apache Spark adalah 4,99 kali lebih cepat dibandingkan Hadoop MapReduce
Implementasi dan Analisis Akurasi Pengukuran Luas Wilayah Kota Bekasi Menggunakan Algoritma Divide dan Conquer & Metode Grid
Full text linkImplementation and Accuracy Analysis of Area Measurement in Bekasi City Using Divide and Conquer Algorithm & Grid Method. Measuring area is an important factor in an urban planning of an area. This is because area size is often used as a budget basis in various development projects, especially those in physical form. Accurate area measurement will certainly have an impact on the budget policies that will be taken. One method that can be used to measure area is by applying the divide & conquer algorithm and the Grid method. The divide & conquer algorithm is an algorithm that divides complex/large problems into smaller sub-problems. Grid method is one kind of this algorithm. This method was chosen because it is simple, easy to understand, and provides quite optimal results. In the implementation of the Grid method, the map of the Bekasi City area will be divided into smaller areas and mapped them in Grid form. The calculation results show quite good results, that is the area of Bekasi City is 208 km2. Compared to the actual area of 210,49 km2, so the difference area size is 2,49 km2. So the accuracy level of using this method is 98,82%
