MULTI LABEL CLASSIFICATION UNTUK MENDETEKSI GENRE DAN ASAL KOMIK BERDASARKAN COVERNYA MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) DAN TRANSFER LEARNING

Muhammad Ilham Maulana, 3011610033 (2020) MULTI LABEL CLASSIFICATION UNTUK MENDETEKSI GENRE DAN ASAL KOMIK BERDASARKAN COVERNYA MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) DAN TRANSFER LEARNING. Undergraduate thesis, Universitas Internasional Semen Indonesia.

	Text (COVER) 0. COVER.pdf Restricted to Repository staff only Download (266kB) | Request a copy
	Text (HALAMAN JUDUL) 1. HALAMAN JUDUL.pdf Restricted to Repository staff only Download (315kB) | Request a copy
	Text (HALAMAN PENGESAHAN) 2. HALAMAN PENGESAHAN.pdf Restricted to Registered users only Download (348kB) | Request a copy
	Text (HALAMAN PERSETUJUAN PUBLIKASI) 3. HALAMAN PERSETUJUAN PUBLIKASI.pdf Restricted to Repository staff only Download (308kB) | Request a copy
	Text (HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS) 4. HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS.pdf Restricted to Repository staff only Download (273kB) | Request a copy
	Text (ABSTRAK) 5. ABSTRAK.pdf Download (243kB)
	Text (KATA PENGANTAR) 6. KATA PENGANTAR.pdf Restricted to Repository staff only Download (236kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR ISI) 7. DAFTAR ISI.pdf Download (271kB)
	Text (DAFTAR TABEL) 8. DAFTAR TABEL.pdf Restricted to Repository staff only Download (273kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR GAMBAR) 9. DAFTAR GAMBAR.pdf Restricted to Repository staff only Download (361kB) | Request a copy
	Text (BAB I PENDAHULUAN) 10. BAB I PENDAHULUAN.pdf Download (600kB)
	Text (BAB II KAJIAN PUSTAKA) 11. BAB II KAJIAN PUSTAKA.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB III METODOLOGI PENELITIAN) 12. BAB III METODOLOGI PENELITIAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (427kB) | Request a copy
	Text (BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN) 13. BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB V KESIMPULAN DAN SARAN) 14. BAB V KESIMPULAN DAN SARAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (244kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 15. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (331kB)
	Text (LAMPIRAN) 16. LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (243kB) | Request a copy
	Text (BIODATA PENULIS) 17. BIODATA PENULIS.pdf Restricted to Repository staff only Download (167kB) | Request a copy
	Text (FULL TEXT) SKRIPSI - MUHAMMAD ILHAM MAULANA (3011610033).pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB) | Request a copy
	Text (FULL TEXT DOC) SKRIPSI - MUHAMMAD ILHAM MAULANA (3011610033).docx Restricted to Repository staff only Download (10MB) | Request a copy
	Text (JURNAL) JURNAL - MUHAMMAD ILHAM MAULANA (3011610033).docx Restricted to Repository staff only Download (103kB) | Request a copy

Abstract

Komik adalah media untuk mengekspresikan sebuah ide berupa gambar-gambar yang tersusun dengan tujuan menjelaskan sebuah cerita. Saat ini komik mudah ditemukan di media online atau di toko buku terdekat, komik cepat populer di banyak kalangan mulai anak-anak sampai dewasa. Gambar di dalam komik bisa membawa pembaca membayangkan dan berimajinasi bagaimana jika gambar itu bisa divisualisasikan secara nyata. Banyaknya pilihan genre dan serunya cerita di dalam setiap komik dikemas dengan sebuah cover yang sangat berwarna-warni dan menarik mata untuk dilihat. Tetapi ada beberapa genre yang dikhususkan untuk pembaca yang dewasa. Untuk mengkategorikan genre komik dan asal komik itu masih memerlukan kemampuan manusia yaitu dengan membacanya lalu memahami jalan ceritanya. Oleh karena itu tujuan penelitian ini adalah mendeteksi genre dan asal komik berdasarkan covernya, agar orang tua bisa memantau komik yang cocok untuk anak seusianya. Penelitian ini menggunakan 2 metode yaitu Convolutional Neural Network (CNN) dan Transfer Learning. Penelitian ini menggunakan 2 klasifikasi yang berbeda, pertama menggunakan Multi-Class Classification untuk mendeteksi asal komik, kedua menggunakan Multi-Label Classification untuk mendeteksi genre komik.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Additional Information:	043/KK.20/UISI-01/IF
Uncontrolled Keywords:	genre, komik, Multi-Class Classification, Multi-Label Classification, Transfer Learning, CNN.
Contributors:	Contribution Name Email Thesis advisor Mohammad Arif Rasyidi, S.Kom., M.Sc. mohammad.rasyidi@uisi.ac.id
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Department of Informatics
Depositing User:	Muhammad Ilham Maulana
Date Deposited:	27 Aug 2020 07:29
Last Modified:	24 Nov 2020 11:28
URI:	https://repository.uisi.ac.id/id/eprint/853

Actions (login required)

View Item