ERIK, PRAKOSO (2016) PENGENALAN POLA ANGKA UNTUK PENCATATAN KWH METER SECARA OTOMATIS MENGGUNAKAN METODE OPTICAL CHARACTER RECOGNITION (OCR). Skripsi,Fakultas Ilmu Komputer.
| PDF Download (4Kb) | Preview | |
| PDF Download (1034Kb) | Preview | |
| PDF Download (21Kb) | Preview | |
| PDF Download (26Kb) | Preview | |
| PDF Download (196Kb) | Preview | |
| PDF Download (220Kb) | Preview | |
| PDF Download (268Kb) | Preview | |
| PDF Download (221Kb) | Preview | |
| PDF Download (91Kb) | Preview | |
| PDF Download (714Kb) | Preview | |
| PDF Download (286Kb) | Preview | |
| PDF Download (101Kb) | Preview |
Abstract
Pencatatan meter dilakukan petugas pencatat meter pada akhir bulan. Metode pencatatan ada dua jenis. Pertama adalah dengan mencatat secara manual, yaitu menuliskan hasil pembacaan kWh meter ke dalam Daftar Pembacaan Meter (DPM). Karena dilakukan secara manual, cara ini memiliki kekurangan pada kemungkinan terjadinya kekeliruan penulisan. Kesalahan biasanya terjadi saat melakukan penyalinan atau pemindahan catatan dari daftar yang satu ke daftar yang lain. Kekeliruan pencatatan menimbulkan kerugian semua pihak. Dirugikan bila tagihan tiba-tiba membengkak karena tak sesuai kenyataan atau tidak valid. Sebab, terdapat energi listrik yang terpakai namun tidak terbayar. Dengan kemajuan teknologi, penulis mengembangkan cara kedua pencatatan meter. Yaitu dengan membuat aplikasi KWH Meter SQLite. Dengan menggunakan OCR (Optical Character Recognition) proses konversi dari pengambilan citra gambar angka kwh meter ke citra digital suatu solusi yang efekktif. Permasalahan yang timbul dalam proses pengenalan citra gambar angka kwh meter adalah bagaimana teknik pengenalan untuk mengidentifikasi berbagai jenis karakter dengan berbagai ukuran dan bentuk. Metode pengenalan yang digunakan dalam tugas akhir ini adalah metode Template Matching. Sebelum proses pengenalan, citra dimasukkan dengan dengan format bmp atau jpg diolah terlebih dahulu di proses preprocessing, yang meliputi binerisasi, segmentasi dan normalisasi citra. Rata-rata tingkat keberhasilan pengenalan yang dihasilkan oleh sistem ini adalah 92,90%. Hasil akhir menunjukkan bahwa penggunaan metode Template Matching cukup untuk membangun sebuah sistem OCR dengan akurasi yang baik efektif.
Item Type: | Article |
---|---|
Subjects: | T Technology > Teknik Informatika Universitas Dian Nuswantoro > Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer |
Depositing User: | Psi Udinus |
Date Deposited: | 22 Mar 2016 15:16 |
Last Modified: | 22 Mar 2016 15:16 |
URI: | http://eprints.dinus.ac.id/id/eprint/18288 |
Actions (login required)
View Item |