Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 80788 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Mohammad Iqbal Firdaus
"Penelitian ini membahas rancangan sistem informasi tilang elektronik yang terintegrasi berbasis automatic number plate recognition ANPR sebagai upaya deteksi pelanggaran lalu lintas di jalur Bus Transjakarta. Tujuan penelitian ini menghasilkan rancangan sistem informasi tilang elektronik dengan melekatkan sanksi denda maksimal. Metode penelitian yang digunakan adalah kualitatif eksploratif dengan melakukan observasi lapangan untuk mengetahui permasalahan, menganalisis data, dan menghasilkan rancangan sistem informasi tilang elektronik yang terintegrasi.
Kesimpulan penelitian ini adalah rancangan sistem informasi tilang elektronik terintegrasi berbasis automatic number plate recognition ANPR mampu memberikan suatu bentuk sistem pengawasan, penegakan dan penindakan pada setiap pelanggaran lalu lintas pada jalur Bus Transjakarta. Penerapan sanksi denda tilang maksimal kepada pelanggar jalur Bus Transjakarta dan pemilik kendaraan bermotor merupakan bentuk upaya pencegahan pelanggaran lalu lintas pada jalur Bus Transjakarta serta sarana edukasi sehingga mampu meningkatkan kepatuhan pengendara kendaraan bermotor terhadap peraturan yang berlaku.

This research discusses the design of information systems integrated electronic ticketed based on automatic number plate recognition ANPR in an effort to detect traffic violations on Transjakarta busway. The purpose of this research is building the design of information systems of electronic tickets by embedding the maximum financial penalties. The method used in this research is a qualitative exploratory that going to field to know the problems, analyze data, and produce design information system integrated electronic ticketed.
The conclusion of this research is resulting information systems integrated electronic ticketed based on automatic number plate recognition ANPR that able to provide a nature of system monitoring, enforcement, and prosecution on any traffic violations on Transjakarta Busway. The application of maximum financial penalties tickets, to the violators Transjakarta Busway and vehicle owners, is a nature of prevention of traffic violations on Transjakarta Busway and as an education to increase society compliance with regulations.
"
Depok: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2016
T-Pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Aulya Khatulistivani
"Pada sistem parkir yang ada saat ini, proses pengecekan plat nomor atau Tanda Nomor Kendaraan Bermotor TNKB dilakukan dengan mencocokkan plat nomor melalui foto yang diambil saat pengguna masuk ke area parkir. Hasil pengenalan plat nomor kemudian diinput ke komputer dengan cara diketik. Proses yang dilakukan secara manual oleh operator ini memakan waktu yang relatif lama. Tugas akhir ini mengembangkan pengenalan plat nomor otomatis untuk mengatasi masalah tersebut. Pengenalan plat nomor otomatis merupakan teknologi yang memudahkan ekstraksi karakter-karakter pada plat nomor. Pengembangan sistem parkir ini menggunakan OpenCV sebagai pustaka pengolah citra, algoritma KNN K-Nearest Neighbour untuk Optical Character Recognition, dan sistem basis data untuk sistem parkir.
Berdasarkan hasil pengujian, kombinasi nilai variabel block size dan weight terbaik untuk proses thresholding dalam pengenalan plat nomor adalah b=71 dan w=20 dengan hasil akurasi segmentasi karakter sebesar 89, akurasi rekognisi sebesar 82, dan jumlah rekognisi yang tepat 100 sebesar 26. Sistem dapat membaca plat nomor dengan baik pada jarak optimal 60 cm dengan akurasi segmentasi karakter sebesar 89, akurasi rekognisi sebesar 79, dan jumlah rekognisi yang tepat 100 sebesar 26. Resolusi input gambar juga memengaruhi proses pengenalan plat nomor.
Resolusi yang optimal untuk rekognisi adalah 1024 x 768 dengan hasil akurasi segmentasi karakter sebesar 89, akurasi rekognisi keseluruhan sebesar 81, jumlah rekognisi yang tepat 100 sebesar 26, dan dengan rata-rata waktu pemrosesan selama 0,174 detik. Akurasi rekognisi plat nomor juga diperngaruhi oleh faktor lain seperti pencahayaan dan kondisi plat nomor apakah rusak atau tidak, tertutup sesuatu atau tidak . Selain itu, kondisi plat nomor yang ideal diperlukan untuk pengenalan plat nomor otomatis secara optimal. Secara keseluruhan, sistem parkir otomatis memiliki akurasi rekognisi yang baik.

In current parking system, number plate checking is done by matching it through the photo taken when user enters the parking area. The operator then types the recognised number plate into computer. The process, which is done manually by operator, takes a relatively long time. This thesis develops an automatic license plate recognition to overcome the problem. Automatic license plate recognition is a technology which makes computer able to recognize characters in a license plate. The development of the system uses OpenCV as image processing library, KNN algorithm for Optical Character Recognition OCR, and database system for parking data.
Based on the test result, the combination of the best block size and weight value for the thresholding process in the recognition of the number plate is b 71 and w 20 with character segmentation accuracy of 89, recognition accuracy of 82, and the number of fully recognized number plate of 1. The system can read the number plate well at an optimal distance of 60 cm with character segmentation accuracy 89, recognition accuracy of 79, and fully recognized number plate 26. Image input resolution also affects the number plate recognition process.
The optimal resolution for recognition is 1024 x 768 with character segmentation accuracy of 89, overall segmentation accuracy of 81, the number of fully recognized number plate of 26, and with average processing time of 0.174 seconds. The accuracy of plate number recognition is also affected by other factors such as lighting and the condition of the number plate whether it is damaged or not, obstructed by something or not. In addition, the ideal number plate conditions are required for optimal number plate recognition. Overall, the automated parking system has a good recognition accuracy.
"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2018
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Arief Saferman
"

Selama masa pandemi COVID-19, teknologi Automatic Speech Recognition (ASR) menjadi salah satu fitur yang sering digunakan pada komputer untuk mencatat di kelas online secara realtime. Teknologi ini akan bekerja dimana setiap suara yang muncul akan langsung dikenali dan dicatat pada halaman terminal. Dalam penelitian ini, model ASR Wav2Letter akan digunakan menggunakan CNN (Convolution Neural Network) dengan loss function CTC (Connectionist Temporal Classification) dan ASG (Auto Segmentation Criterion). Selama proses pembuatannya, berbagai hyperparameter acoustic model dan language model dari model ASR Wav2Letter terkait dengan implementasi batch normalization¸ learning-rate, window type, window size, n-gram language model, dan konten language model diuji pengaruh variasinya terhadap performa model Wav2Letter. Dari pengujian tersebut, ditemukan bahwa model ASR Wav2Letter menunjukkan performa paling baik ketika acoustic model menggunakan metode ASG dengan learning-rate 9 × 10−5 , window size 0.1, window type Blackman, serta 6-gram language model. Berdasarkan hasil akurasi WER CTC unggul 1,2% dengan 40,36% berbanding 42,11% dibandingkan ASG, namun jika dilihat lamanya epoch dan ukuran file model, loss function ASG memiliki keunggulan hampir dua kalinya CTC, dimana ASG hanya membutuhkan setengah dari jumlah epoch yang dibutuhkan oleh CTC yakni 24 epoch berbanding dengan 12 epoch dan ukuran file model ASG setengah lebih kecil dibandingkan CTC yakni 855,2 MB berbanding dengan 427,8 MB. Pada pengujian terakhir, model ASR Wav2Letter dengan loss function ASG mendapatkan hasil terbaik dengan nilai WER 29,30%. Berdasarkan hasil tersebut, model ASR Wav2Letter dengan loss function ASG menunjukkan perfoma yang lebih baik dibandingkan dengan CTC.


During the COVID-19 pandemic, Automatic Speech Recognition technology (ASR) became one of features that most widely used in computer to note down online class in real-time. This technology works by writing down every word in terminal from voice that is recognized by the system. ASR Wav2Letter model will use CNN (Convolutional Neural Network) with loss function CTC (Connectionist Temporal Classification) and ASG (Auto Segmentation Criterion). While developing Wav2Letter, various hyperparameter from acoustic model and language model is implemented such as batch normalization, learning rate, window type, window size, n-gram language model, and the content of language model are examined against the performance of Wav2Letter model. Based on those examination, Wav2Letter shows best performance when it uses ASG loss function learning rate 9 × 10−5 , window size 0.1, window type Blackman, and 6-gram language model. With that configuration, WER of CTC outplay ASG around 1.2% with 40.36% compare to 42,11%, but another parameter shows ASG are way more superior than CTC with less time epoch training which are 24 epoch for CTC against 12 epoch for ASG and the size of memory model shows CTC has bigger size than ASG with 855.2 MB against 427.8 MB. In the last test, ASR Wav2Letter model with ASG loss function get the best WER value around 29.3%. Based on those results, ASR Wav2Letter Model shows its best performance with ASG loss function than CTC.

"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2022
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Mohammad Salman Alfarisi
"

Salah satu permasalahan yang terdapat pada sistem Automatic Speech Recognition (ASR) yang sudah ada adalah kurangnya transparansi dalam penanganan data suara, yang tentunya membuat adanya keraguan terhadap privasi data tersebut. Di sisi lainnya, untuk mengembangkan sebuah sistem ASR yang memiliki akurasi memadai dan dapat bekerja secara luring membutuhkan jumlah data yang banyak, khususnya data suara yang sudah diiringi dengan transkripnya. Hal ini menjadi salah satu hambatan utama pengembangan sistem pengenalan suara, terutama pada yang memiliki sumber daya minim seperti Bahasa Indonesia. Oleh karena itu, dalam penelitian ini dilakukan perancangan sistem pengenalan suara otomatis berbasis model wav2vec 2.0, sebuah model kecerdasan buatan yang dapat mengenal sinyal suara dan mengubahnya menjadi teks dengan akurasi yang baik, meskipun hanya dilatih data dengan label yang berjumlah sedikit. Dari pengujian yang dilakukan dengan dataset Common Voice 8.0, model wav2vec 2.0 menghasilkan WER sebesar 25,96%, dua kali lebih baik dibandingkan dengan model Bidirectional LSTM biasa yang menghasilkan 50% namun membutuhkan jumlah data dengan label 5 kali lipat lebih banyak dalam proses pelatihan. Namun, model wav2vec membutuhkan sumber daya komputasi menggunakan 2 kali lebih banyak RAM dan 10 kali lebih banyak memori dibandingkan model LSTM


One of the main problems that have plagued ready-to-use Automatic Speech Recognition (ASR) Systems is that there is less transparency in handling the user’s voice data, that has raised concerns regarding the privacy of said data. On the other hand, developing an ASR system from scratch with good accuracy and can work offline requires a large amount of data, more specifically labeled voice data that has been transcribed. This becomes one of the main obstacles in speech recognition system development, especially in low-resourced languages where there is minimal data, such as Bahasa Indonesia. Based on that fact, this research conducts development of an automatic speech recognition system that is based on wav2vec 2.0, an Artificial Model that is known to recognize speech signals and convert it to text with great accuracy, even though it has only been trained with small amounts of labeled data. From the testing that was done using the Common Voice 8.0 dataset, the wav2vec 2.0 model produced a WER of 25,96%, which is twice as low as a traditional Bidirectional LSTM model that gave 50% WER, but required 5 times more labeled data in the training process. However, the wav2vec model requires more computational resource, which are 2 times more RAM and 10 times more storage than the LSTM model.

"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2022
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
New York: IEEE Press, c1979
621.381 9 AUT
Buku Teks  Universitas Indonesia Library
cover
Robby Nelson H.T.
"Skripsi ini bertujuan untuk mengenali karakter (berupa huruf dan angka) dari plat nomor mobil pribadi di Indonesia dari citra hasil pemotretan kamera digital dengan menggunakan Hidden Markov Model (HMM) sebagai metode pengenalan. Terdapat 3 fase utama yang menentukan keberhasilan dari pengenalan, yaitu : pendeteksian lokasi plat nomor mobil dari citra masukan, segmentasi karakter dari plat nomor, dan pengenalan karakter plat nomor. Dua fase utama adalah fase pra-proses Deteksi lokasi plat nomor dilakukan dengan menggunakan assymetric filter (rank filter) terhadap citra yang telah dilakukan proses vertical edge detection. Segmentasi karakter plat nomor dilakukan dengan menggunakan vertical dan horizontal projection dari citra. Setelah itu tiap karakter hasil segmentasi dilakukan proses pengenalan dengan Hidden Markov Model.
Pembentukan parameter HMM untuk pengenalan dilakukan dengan pembentukan codebook database terlebih dahulu. Citra dari karakter untuk training diubah ke domain frekuensi menjadi bilangan vektor yang disebut sample point. Kumpulan beberapa sample point terdekat dikuantisasi menjadi sebuah nilai yang disebut centroid atau codeword yang disimpan dalam sebuah codebook. Dari codebook ini dihitung parameter-parameter HMM untuk tiap karakter. Pada proses pengenalan dihitung besar log of probability HMM yang tertinggi untuk tiap karakter yang menjadi hasil proses pengenalan. Dari percobaan yang dilakukan didapatkan tingkat akurasi sebesar 95 %.

This final project's aim is to be able to recognize Indonesian license plate number from digital camera image using Hidden Markov Model as recognition method. The system consists of 3 main phase, which are: License Plate Detection & Extraction, License Plate Character Segmentation & Extraction and Recognition Phase. The first two is the pre-processing phase. The License Plate is detected by applying asymmetric rank filter to the image that has been vertical edge detected. The License Plate Character Segmentation is done by using vertical & horizontal projection of the image. Then each character from the segmentation phase is recognized using the Hidden Markov Model.
To acquire Hidden Markov Model's parameters for recognition, we need to make codebook database of the sample character images. The sample character images are transformed from spatial domain to frequency domain to become sample point. The near by sample points are then quantized and become values which will be called centroids/ codewords. These centroids are then saved in a codebook. From the codebook, then the Hidden Markov Model Parameters can be calculated for each character. In the recognition phase, the highest log of probability of Hidden Markov Model of all character is the recognized character. From many simulations that had been tested, the system can achieve 95 % of accuracy.
"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2007
S40348
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Klevans, Richard L.
London: Artech House, 1997
006.454 KLE v
Buku Teks  Universitas Indonesia Library
cover
Wikky Fawwaz Al Maki
"Skripsi ini berisi tentang perbandingan dari 3 jenis algoritma VQ (Vector Quantization) yaitu Traditional K-Means Clustering, LBG (Linde, Buzo, and Gray), dan Sucessive Binary Split yang digunakan dalam proses pengenalan sinyal akustik (Suara) dari berbagai jenis ikan. Dalam proses pengenalan sinyal akustik ikan yang menggunakan HMM (Hidden Markov Model), sinyal akustik ikan yang akan dideteksi, terlebih dahulu dikuantisasi dengan menggunakan algoritma VQ.
Pada sistem pengenalan sinyal akustik ikan, sinyal akustik ikan diubah terlebih dahulu ke dalam bentuk diskrit dengan cara sampling. Sinyal diskrit ini diekstraksi agar diperoleh karakteristiknya dengan menggunakan MFCC (Mel Frequency Cepstrum Coefficient). Vektor data yang terbentuk kemudian dikuantisasi dengan menggunakan 3 jenis algoritma VQ. Pada tahap pengenalan sinyal akustik ikan (recognition) yang memanfaatkan model HMM, ketiga jenis algoritma VQ ini diteliti unjuk kerjanya berdasarkan tingkat akurasi yang diperoleh.
Berdasarkan hasil simulasi, algoritma Sucessive Binary Split merupakan algoritma paling optimum untuk sistem pengenalan sinyal akustik ikan karena memiliki tingkat akurasi tertinggi (pada ukuran codebook < 64) dengan kebutuhan kapasitas memori dan waktu komputasi (saat pembuatan codebook dan model HMM) paling kecil. Untuk memperoleh sistem pengenalan sinyal akuslik ikan dengan tingkat akurasi yang paling baik, algoritma LBG dapat digunakan dengan ukuran codebook > 128 tetapi kapasitas memori dan waktu komputasi yang dibutuhkan makin besar. Tingkat akurasi (recognition rate) pada sistem pengenalan sinyal akustik ikan yang menggunakan VQ dan HMM dapat ditingkatkan dengan memperbesar ukuran codebook, jumlah iterasi algoritma VQ, dan jumlah iterasi pada Baum Welch Algorithm."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2004
S40061
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Lea, Wayne A.
:Englewood Cliffs, NJ : Prentice-Hall, 1980
621.380 412 LEA t
Buku Teks  Universitas Indonesia Library
cover
Yireh Anugerah Nanang Sukabhakti
"Departemen Teknik Elektro sebelumnya sudah mengembangkan sistem penilai esai otomatis (SIMPLE-O) yang berbasis algoritma winnowing dan diterapkan pada bahasa Jepang. Sistem penilai esai otomatis tersebut menggunakan algortima winnowing yang berbasiskan fingerprint dan hashing untuk mendeteksi tingkat kemiripan teks. Sistem tersebut memiliki rata-rata akurasi nilai total seluruh data hingga 90.92% dengan akurasi nilai total perpeserta ujian dapat mencapai 99.91% dan akurasi perjawaban untuk tiap peserta ujian berkisar dari 60.19% hingga 100%. Penelitian kali ini berusaha untuk mencoba untuk menaikkan akurasi tersebut. Cara yang digunakan ialah menganti hashing yang digunakan dari Rolling Hash ke MD5 dan mengimplementasi synonym recognition. Hasil percobaan ini memiliki rata-rata tingkat akurasi 85.61% dengan akurasi perjawaban untuk tiap perserta ujian berkisar 68.44% hingga 99.96%

Departement of Electrical Engineering has already developed automatic essay grading system (SIMPLE-O) which utilize winnowing algorithm which is a fingerprint-based and hash-based algorithm for detecting similarity between texts. The system have result of average of total score for all students is 90.92% with accuracy for each student is up to 99.91% and accuracy for each problem ranged from 60.19% to 100%. This research will try to raise the accuracy. The proposed method is by changing the hashing used by the system from Rolling Hash to MD5 and implementing synonym recognition. The result of conducted experiment has the average of accuracy of 85.61% and the accuracy for each problem ranged from 68.44% to 99.96%.
"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2020
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
<<   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10   >>