IMPLEMENTASI OPTICAL CHARACTER RECOGNITION (OCR) UNTUK PENGENALAN KARAKTER METERAN PDAM

Ramadhanti, Annisa Afifah (2024) IMPLEMENTASI OPTICAL CHARACTER RECOGNITION (OCR) UNTUK PENGENALAN KARAKTER METERAN PDAM. Skripsi (Bachelor) thesis, Universitas Muhammadiyah Bengkulu.

[img] Text (Skripsi)
IMPLEMENTASI OCR UNTUK PENGENALAN KARAKTER METERAN PDAM.pdf - Submitted Version
Restricted to Repository staff only

Download (2MB) | Request a copy
[img] Text (Jurnal Skripsi)
JURNAL - ANNISA AFIFAH RAMADHANTI.pdf - Submitted Version

Download (1MB)

Abstract

Meteran PDAM (Perusahaan Daerah Air Minum) merupakan perangkat pengukur konsumsi air yang digunakan untuk mencatat volume air yang digunakan oleh pelanggan sehingga dapat digunakan sebagai dasar penagihan oleh perusahaan air minum. Pencatatan meteran air saat ini dengan cara memfoto meteran air lalu mencatat angka meteran air secara manual sehingga masih sering terjadi kesalahan dan membutuhkan banyak waktu. Dalam hal ini integrasi antara pengenalan karakter dan pengolahan citra diperlukan untuk pengenalan karakter dengan berfokus pada sistem pengenalan karakter huruf atau angka pada meteran air menggunakan metode Optical Character Recognition (OCR). Proses ini melibatkan akuisisi gambar meteran PDAM, pre-processing untuk meningkatkan kualitas gambar, dan penerapan algoritma OCR untuk mengenali karakter pada gambar meteran PDAM. Tujuan dari penelitian ini adalah menguji algoritma OCR terhadap pengenalan karakter meteran PDAM. Hasil penelitian dengan melakukan pengujian sebanyak 50 sampel berupa foto meteran PDAM mendapatkan nilai akurasi precission yang diperoleh adalah 28.57%, yang menunjukkan bahwa hanya sebagian kecil dari karakter yang terdeteksi benar-benar sesuai dengan karakter asli. Recall sebesar 15.38% menunjukkan bahwa dari semua karakter yang seharusnya terdeteksi, hanya sebagian kecil yang berhasil dikenali oleh sistem. Accuracy sebesar 68% menunjukkan bahwa dari semua karakter yang dianalisis, sebagian besar hasilnya benar, namun ini termasuk deteksi karakter yang salah.

Item Type: Thesis (Skripsi (Bachelor))
Additional Information: Pembimbing : Ardi Wijaya, S.Kom, M.Kom
Uncontrolled Keywords: Optical Character Recognition (OCR), Pengenalan Karakter, Meteran PDAM, Pengolahan Citra.
Subjects: Universitas Muhammadiyah Bengkulu > 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika
02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika
Divisions: 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika
Subjek Terkait > 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika
Depositing User: Mr Muammar Hafiz Khattami
Date Deposited: 11 Mar 2025 02:22
Last Modified: 11 Mar 2025 02:22
URI: http://repository.umb.ac.id/id/eprint/840

Actions (login required)

View Item View Item