DWIUTAMA, AGISTYA ANUGRAH (2020) TA: IDENTIFIKASI JENIS FONT MENGGUNAKAN METODE GENETIC MODIFIED K-NEAREST NEIGHBOR. Skripsi thesis, Institut Teknologi Nasional Bandung.

Preview	Text (Cover) 01 Cover 152016088.pdf Download (817kB) | Preview
Preview	Text (Abstrak) 02 Abstrak 152016088.pdf Download (58kB) | Preview
Preview	Text (Daftar Isi) 03 Daftar Isi 152016088.pdf Download (121kB) | Preview
Preview	Text (Bab 1) 04 Bab 1 152016088.pdf Download (211kB) | Preview
Preview	Text (Bab 2) 05 Bab 2 152016088.pdf Download (825kB) | Preview
Preview	Text (Daftar Pustaka) 06 Daftar Pustaka 152016088.pdf Download (129kB) | Preview

Abstract

Font adalah kumpulan karakter lengkap yang memiliki ukuran dan gaya. Saat melihat desain atau aplikasi, desainer grafis dan pengembang front-end terinspirasi untuk menggunakan font yang sama. Namun font telah menjadi gambar atau aplikasi dan sulit untuk mengetahui jenis font yang digunakan. Genetic Modified K-Nearest Neighbor (GMKNN) merupakan metode gabungan dari Modified K-Nearest Neighbor (MKNN) dan Genetic Algorithm (GA) untuk menentukan k Optimal. Dalam penelitian ini, sebuah sistem akan dirancang untuk mengenali jenis font sans-serif menggunakan metode Genetic Modified K-Nearest Neighbor (GMKNN) untuk mengukur akurasi dan waktu komputasi. Dataset yang digunakan berjumlah 4680 citra. Kinerja sistem dalam proses mengidentifikasi jenis font mendapat nilai presisi rata-rata 74,6%. Nilai akurasi adalah 72,2% dan nilai recall 72%. Dari hasil presisi dan recall yang diperoleh nilai f-measure sebesar 72,2% dan rata-rata waktu komputasi untuk satu karakter diperoleh adalah 945,04190395673 detik. Kata kunci : Pengolahan Citra Digital, Font, Pengenalan Pola

Actions (login required)

View Item