IDENTIFIKASI JENIS FONT PADA GAMBAR DENGAN MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)

Beny Atmaja, 3011510016 (2022) IDENTIFIKASI JENIS FONT PADA GAMBAR DENGAN MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN). Undergraduate thesis, Universitas Internasional Semen Indonesia.

	Text (COVER) 0. COVER.pdf Download (114kB)
	Text (HALAMAN JUDUL) 1. HALAMAN JUDUL.pdf Download (63kB)
	Text (HALAMAN PENGESAHAN) 2. HALAMAN PENGESAHAN.pdf Restricted to Registered users only Download (317kB) | Request a copy
	Text (HALAMAN PERSETUJUAN PUBLIKASI) 3. HALAMAN PERSETUJUAN PUBLIKASI.pdf Restricted to Repository staff only Download (230kB) | Request a copy
	Text (HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS) 4. HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS.pdf Restricted to Repository staff only Download (178kB) | Request a copy
	Text (ABSTRAK) 5. ABSTRAK.pdf Download (167kB)
	Text 6. KATA PENGANTAR.pdf Restricted to Repository staff only Download (228kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR ISI) 7. DAFTAR ISI.pdf Download (170kB)
	Text (DAFTAR TABEL) 8. DAFTAR TABEL.pdf Restricted to Repository staff only Download (182kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR GAMBAR) 9. DAFTAR GAMBAR.pdf Restricted to Repository staff only Download (183kB) | Request a copy
	Text (BAB I PENDAHULUAN) 10. BAB I PENDAHULUAN.pdf Download (299kB)
	Text (BAB II KAJIAN PUSTAKA) 11. BAB II KAJIAN PUSTAKA.pdf Restricted to Repository staff only Download (516kB) | Request a copy
	Text (BAB III METODOLOGI PENELITIAN) 12. BAB III METODOLOGI PENELITIAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (621kB) | Request a copy
	Text (BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN) 13. BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (404kB) | Request a copy
	Text (BAB V PENUTUP) 14. BAB V PENUTUP.pdf Restricted to Repository staff only Download (164kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 15. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (227kB)
	Text (LAMPIRAN) 16. LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text (FULL TEXT) 17. SKRIPSI - BENY ATMAJA (3011510016).pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB) | Request a copy
	Text (FULL TEXT DOC) 18. SKRIPSI - BENY ATMAJA (3011510016).docx Restricted to Repository staff only Download (5MB) | Request a copy
	Text (DRAFT JURNAL) 19. JURNAL-BENY ATMAJA (3011510016).docx Restricted to Repository staff only Download (225kB) | Request a copy

Abstract

Font adalah objek visual untuk kebutuhan aplikasi dan situs digital pada perangkat elektronik. Font merupakan file data elektronik yang mengandung sebuah kumpulan dari elemen penulisan (glyph), karakter dan simbol. pada user interface font memiliki dua gaya font yaitu serif dan sans serif yang masing masing sering digunakan pada website dan aplikasi sebagai font standar dari developer. Para graphic designer dan frontend developer dalam kondisi tertentu sangat membutuhkan identifikasi terhadap font dan masalah yang banyak terjadi adalah untuk membuat inovasi yang sama atau menggunakan font yang sama dari sebuah desain hasil karya atau aplikasi yang sudah ada. namun font tersebut sudah dalam bentuk gambar sehingga menyebabkan kesulitan dalam mengetahui jenis fontnya sehingga dapat menghambat efektifitas dan produktifitas kerja. mengatasi hal tersebut terdapat salah satu metode untuk klasifikasi dan identifikasi objek pada sebuah gambar, metode tersebut adalah Convolutional Neural Network (CNN). Arsitektur CNN yang digunakan memiliki 32 convolution layer, 64 pooling layer, dan 64 fully connected layer dengan menggunakan ReLU dan softmax sebagai fungsi aktivasi. Hasil penelitian menunjukan dalam proses mengidentifikasi jenis mendapat nilai precision sebesar 94%, recall sebesar 78%, f-measure sebesar 85% dan accuracy sebesar 70% dengan nilai loss 1,0784.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Additional Information:	Softfile/KK.22/UISI-01/IF
Uncontrolled Keywords:	Convolutional Neural Network, CNN, Font
Contributors:	Contribution Name Email Thesis advisor Taufiqotul Bariyah, S.Kom., M.IM. taufiqotul.bariyah@uisi.ac.id
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Department of Informatics
Depositing User:	Beny Atmaja
Date Deposited:	06 Sep 2022 09:20
Last Modified:	06 Sep 2022 09:20
URI:	https://repository.uisi.ac.id/id/eprint/3945

Actions (login required)

View Item