Skripsi
Pengenalan rambu perintah menggunakan algoritma Learning Vector Quantization
- Bagikan:
Rambu perintah menyatakan hal wajib yang perlu ditaati oleh pengguna jalan. Rambu perintah biasanya disimbolkan dengan lambang, huruf, angka, kalimat atau perpaduan dari empat bentuk tersebut. Ada dua tahapan dalam penelitian ini, yaitu tahap deteksi rambu dan tahap pengenalan rambu. Setelah keberadaan rambu perintah diperoleh, kemudian dilakukan ekstraksi fitur rambu. Terdapat 20 fitur yang didapat dari histogram proyeksi secara horizontal dan vertikal, di mana tiap arah diwakilkan oleh 10 fitur. Algoritma learning vector quantization (LVQ) digunakan dalam tahap pengenalan. Pada penelitian ini dilakukan pengenalan terhadap 4 rambu perintah yaitu rambu perintah mengikuti arah yang ditunjukkan saat memasuki bundaran, perintah pilihan memasuki salah satu jalur atau lajur yang ditunjuk serta perintah memasuki jalur atau lajur yang ditunjuk (kiri dan kanan). Komposisi data masing-masing rambu berturut-turut yaitu 12, 12, 36 dan Pengujian dilakukan dengan membagi data dalam data latih dan data uji yaitu 90:10, 80:20, 70:30, 60:40, 50:50, 40:60, 30:70, 20:80 dan 10:90. Laju pembelajaran (α) diuji pada α = 0,1 dan α = 0,01. Hasil pengujian diulang sebanyak 10 kali dan didapat akurasi data uji diatas 90% terjadi pada pembagian data latih dan data uji 90:10, 80:20, 70:30, 60:40, 50:50, 40:60, 30:70. Pemilihan nilai α = 0,1 dan α = 0,01 tidak mempengaruhi nilai akurasi, nilai α = 0,01 memberikan waktu tercepat dalam tahap pelatihan.
Detail Information
| Item Type | |
|---|---|
| Penulis |
Martinus Minggu - Personal Name
|
| Student ID |
1706080043
|
| Dosen Pembimbing |
ADRIANA FANGGIDAE - 197811102003122002 - Dosen Pembimbing 1
YULIANTO TRIWAHYUADI POLLY - 197807262003121002 - Dosen Pembimbing 2 |
| Penguji |
Adriana Fanggidae - 197811102003122002 - Ketua Penguji
Yulianto Triwahyuadi Polly - 197807262003121002 - Penguji 1 Derwin Rony Sina - 198007162008121002 - Penguji 2 |
| Kode Prodi PDDIKTI |
55201
|
| Edisi |
Published
|
| Departement |
Ilmu Komputer
|
| Kontributor | |
| Bahasa |
Indonesia
|
| Penerbit | UPT Perpustakaan Undana : Kupang., 2023 |
| Edisi |
Published
|
| Subyek | |
| No Panggil |
552.01 Min P
|
| Copyright |
Individu Penulis
|
| Doi |