SKRIPSI IMPLEMENTASI DEEP LEARNING DALAM MENDETEKSI MATA UANG RUPIAH EMISI 2022 UNTUK MEMBANTU DISABILITAS NETRA DENGAN GOOGLE TEXT TO SPEECH SEBAGAI OUTPUT SUARA | PERPUSTAKAAN UNTIDAR : Repositori Mahasiswa Untidar

Pencarian berdasarkan :

SEMUA Pengarang Subjek ISBN/ISSN Pencarian Spesifik

Pencarian terakhir:

Text

SKRIPSI IMPLEMENTASI DEEP LEARNING DALAM MENDETEKSI MATA UANG RUPIAH EMISI 2022 UNTUK MEMBANTU DISABILITAS NETRA DENGAN GOOGLE TEXT TO SPEECH SEBAGAI OUTPUT SUARA

MUHAMMAD FARHAN MAHFUZH - Nama Orang;

Pengenalan uang yang dilakukan oleh disabilitas netra hanya mengandalkan blind code atau penanda pada sisi uang yang mana akan hilang seiring berjalannya waktu. Masalah tersebut akan diselesaikan pada penelitian ini dengan menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dengan Google Text to Speech sebagai output suara. Penelitian ini terfokus kepada perbandingan akurasi yang dihasilkan dengan pengambilan dataset citra uang rupiah emisi 2022 dengan sudut 90° dan 120°. Kedua skema sudut pengambilan citra tersebut akan dibandingkan dalam berbagai kondisi training. Deep learning metode Convolutional Neural Network algoritma YOLOv5 terbukti cocok untuk digunakan klasifikasi objek khususnya mata uang rupiah emisi 2022. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode deep learning algoritma YOLOv5m dengan jumlah citra dataset 950 dengan penambahan 30 citra background, skema sudut 90° mendapatkan mAP testing sebesar 99% sedangkan untuk skema sudut 120° mendapatkan mAP testing sebesar 82%. Pengetesan dengan ditambahkan Google Text to Speech berhasil dilakukan dengan presentase keberhasilan pada skema sudut 90° sebesar 98% sedangkan skema sudut 120° mendapatkan presentase keberhasilan sebesar 82%.
Kata kunci: Convolutional Neural Network, Google Text to Speech, Sudut Pengambilan Citra, Uang Rupiah Emisi 2022, YOLOv5

Ketersediaan

28-UN57.U1-STE-VI-2023 ELEKTRO MAH I 2023 Ruang Skripsi (TEKNIK ELEKTRO) Tersedia namun tidak untuk dipinjamkan - No Loan

Informasi Detail

Judul Seri: -
No. Panggil: ELEKTRO MAH I 2023
Penerbit: MAGELANG : UNIVERSITAS TIDAR., 2023
Deskripsi Fisik: XVI;119HAL;29.5CM
Bahasa: Indonesia
ISBN/ISSN: -
Klasifikasi: 621.38
Tipe Isi: -
Tipe Media: -
Tipe Pembawa: -
Edisi: -
Subjek: PRODI_S1_TEKNIK_ELEKTRO
Info Detail Spesifik: -
Pernyataan Tanggungjawab: -

Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas

FULL TEXT

Komentar

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar