Text

Kinerja algoritma canny untuk mendeteksi tepi dalam mengidentifikasi tulisan pada citra digital meme

---

KINERJA ALGORITMA CANNY UNTUK MENDETEKSI TEPI DALAM
MENGIDENTIFIKASI TULISAN PADA CITRA DIGITAL MEME
NISFAL FILSA

ABSTRAK
Citra digital Meme merupkana sarana penyampaian informasi, teks pada Meme
sebagian besar akan bergabung dengan latar pada gambar. Untuk membedakan
latar dan teks dapat dilakukan dengan deteksi Tepi. Algoritma Canny merupakan
salah satu algoritma deteksi Tepi yang memiliki tingkat kesalahan yang minimum
dan menghasilkan citra tepian yang optimal. Salah satu penggunaan deteksi Tepi
dapat diterapkan citra digital Meme untuk menentukan wilayah teks yang
terdapat pada citra Meme. Hasil algoritma Canny mendeteksi Tepi untuk
menentukan wilayah tulisan pada Meme lalu diidentifkiasi menggunakan
pengenalan karakter optis (OCR) akan dijadikan perhitungan untuk menilai
kinerja algoritma deteksi Tepi Canny. Kinerja algoritma Canny mendeteksi Tepi
untuk menentukan wilayah kandidat teks meningkatkan akurasi deteksi tulisan
pada OCR (Object Character Recognition) dengan akurasi keberhasilan secara
keseluruhan sebesar 65,47% dibandingkan dengan deteksi tulisan langsung
menggunakan OCR sebesar 47,91%. Selain itu mengurangi tingkat kesalahan
deteksi tulisan pada OCR dengan akurasi kesalahan secara keseluruhan yaitu
kehilangan karakter sebesar 34,53% dan kelebihan karakter sebesar 35,98%
dibandingkan deteksi tulisan langsung menggunakan OCR dengan akurasi
kehilangan karakter sebesar 52,09% dan kelebihan karakter sebesar 52,62. Kinerja
algoritma Canny mendeteksi wilayah kandidat teks pada OCR secara keseluruhan
meningkatkan akurasi kebenaran dalam mendeteksi tulisan pada citra digital
Meme dan mengurangi persentase kesalahan.
Kata Kunci: Algoritma Deteksi Tepi Canny, Pengenalan Karakter Optis, Deteksi
Tulisan, Deteksi Tepi, Citra Digital, Meme

Bibliografi : lembar 46-47

---

Ketersediaan

SS00009433

SK 9433

UPT Perpustakaan UNJ

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

SK 9433

Penerbit

Jakarta : Program Studi TIK FT UNJ., 2016

Deskripsi Fisik

xi, 79 lembar : il. ; 30 cm.

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

Algoritma Deteksi Tepi Canny
Pengenalan Karakter Optis, Deteksi Tulisan

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Nisfal Filsa

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus login sebelum memberikan komentar