Rekognisi Alergen pada Komposisi Makanan dengan Computer Vision
| Main Author: | Belinda Johan, Elisa |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed application/pdf |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2020
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://kc.umn.ac.id/13615/1/HALAMAN_AWAL.pdf http://kc.umn.ac.id/13615/2/DAFTAR_PUSTAKA.pdf http://kc.umn.ac.id/13615/3/BAB_I.pdf http://kc.umn.ac.id/13615/4/BAB_II.pdf http://kc.umn.ac.id/13615/5/BAB_III.pdf http://kc.umn.ac.id/13615/6/BAB_IV.pdf http://kc.umn.ac.id/13615/7/BAB_V.pdf http://kc.umn.ac.id/13615/8/LAMPIRAN.pdf http://kc.umn.ac.id/13615/ |
| ctrlnum |
13615 |
|---|---|
| fullrecord |
<?xml version="1.0"?>
<dc schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><relation>http://kc.umn.ac.id/13615/</relation><title>Rekognisi Alergen pada Komposisi Makanan dengan Computer Vision</title><creator>Belinda Johan, Elisa</creator><subject>TK7885-7895 Computer engineering. Computer hardware</subject><description>Proses rekognisi dan penglasifikasian makanan sangatlah penting. Hal ini dapat berguna bagi para konsumen yang sensitif dalam memilih makanan yang ingin dikonsumsi. Menimbang dari beberapa bahan atau komposisi makanan yang merupakan alergen atau dapat menyebabkan alergi bagi sebagian orang. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem berbasis Android mendeteksi label makanan yang dapat mempermudah konsumen dalam mendapatkan info alergen yang terkandung dalam makanan tersebut sehingga lebih akurat. Aplikasi dibuat dengan mengimplementasikan algoritma Optical Character Recognition (OCR) serta menggunakan algoritma Boyer Moore untuk melakukan pencocokan kata (string matching). Percobaan dilakukan dengan uji akurasi algoritma OCR, Boyer Moore, sumber cahaya, dan kata sulit (tidak familiar).</description><date>2020</date><type>Thesis:Thesis</type><type>PeerReview:NonPeerReviewed</type><type>File:application/pdf</type><language>eng</language><identifier>http://kc.umn.ac.id/13615/1/HALAMAN_AWAL.pdf</identifier><type>File:application/pdf</type><language>eng</language><identifier>http://kc.umn.ac.id/13615/2/DAFTAR_PUSTAKA.pdf</identifier><type>File:application/pdf</type><language>eng</language><identifier>http://kc.umn.ac.id/13615/3/BAB_I.pdf</identifier><type>File:application/pdf</type><language>eng</language><identifier>http://kc.umn.ac.id/13615/4/BAB_II.pdf</identifier><type>File:application/pdf</type><language>eng</language><identifier>http://kc.umn.ac.id/13615/5/BAB_III.pdf</identifier><type>File:application/pdf</type><language>eng</language><identifier>http://kc.umn.ac.id/13615/6/BAB_IV.pdf</identifier><type>File:application/pdf</type><language>eng</language><identifier>http://kc.umn.ac.id/13615/7/BAB_V.pdf</identifier><type>File:application/pdf</type><language>eng</language><identifier>http://kc.umn.ac.id/13615/8/LAMPIRAN.pdf</identifier><identifier> Belinda Johan, Elisa (2020) Rekognisi Alergen pada Komposisi Makanan dengan Computer Vision. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara. </identifier><recordID>13615</recordID></dc>
|
| language |
eng |
| format |
Thesis:Thesis Thesis PeerReview:NonPeerReviewed PeerReview File:application/pdf File |
| author |
Belinda Johan, Elisa |
| title |
Rekognisi Alergen pada Komposisi Makanan dengan Computer Vision |
| publishDate |
2020 |
| topic |
TK7885-7895 Computer engineering. Computer hardware |
| url |
http://kc.umn.ac.id/13615/1/HALAMAN_AWAL.pdf http://kc.umn.ac.id/13615/2/DAFTAR_PUSTAKA.pdf http://kc.umn.ac.id/13615/3/BAB_I.pdf http://kc.umn.ac.id/13615/4/BAB_II.pdf http://kc.umn.ac.id/13615/5/BAB_III.pdf http://kc.umn.ac.id/13615/6/BAB_IV.pdf http://kc.umn.ac.id/13615/7/BAB_V.pdf http://kc.umn.ac.id/13615/8/LAMPIRAN.pdf http://kc.umn.ac.id/13615/ |
| contents |
Proses rekognisi dan penglasifikasian makanan sangatlah penting. Hal ini dapat berguna bagi para konsumen yang sensitif dalam memilih makanan yang ingin dikonsumsi. Menimbang dari beberapa bahan atau komposisi makanan yang merupakan alergen atau dapat menyebabkan alergi bagi sebagian orang. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem berbasis Android mendeteksi label makanan yang dapat mempermudah konsumen dalam mendapatkan info alergen yang terkandung dalam makanan tersebut sehingga lebih akurat. Aplikasi dibuat dengan mengimplementasikan algoritma Optical Character Recognition (OCR) serta menggunakan algoritma Boyer Moore untuk melakukan pencocokan kata (string matching). Percobaan dilakukan dengan uji akurasi algoritma OCR, Boyer Moore, sumber cahaya, dan kata sulit (tidak familiar). |
| id |
IOS6965.13615 |
| institution |
Universitas Multimedia Nusantara |
| institution_id |
355 |
| institution_type |
library:university library |
| library |
Perpustakaan Universitas Multimedia Nusantara |
| library_id |
306 |
| collection |
Knowledge Center UMN |
| repository_id |
6965 |
| subject_area |
Business/Bisnis Communication/Komunikasi Art Apreciation/Apresiasi Seni Data Processing, Computer Science/Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika |
| city |
TANGERANG |
| province |
BANTEN |
| shared_to_ipusnas_str |
1 |
| repoId |
IOS6965 |
| first_indexed |
2020-12-19T03:50:54Z |
| last_indexed |
2020-12-19T03:50:54Z |
| recordtype |
dc |
| _version_ |
1686477460774846464 |
| score |
17.538404 |