Algoritma Pendeteksi dan Pengenalan Objek pada Media Edukasi LKS Secara Otomatis
Abstract
Perkembangan teknologi informasi kini semakin pesat. Penyampaian informasi semakin
cepat dan berkembang variasinya. Penyampaian informasi yang semakin cepat ini
dimanfaatkan pada bidang keilmuan yang berbeda salah satunya dalam bidang Pendidikan.
Media pembelajaran saat ini sangatlah banyak kita temukan variasinya, dari membuat buku
khusus untuk latihan soal, media edukasi secara daring, pembelajaran melalui permainan, dan
lain-lain. Media pembelajaran LKS merupakan salah satu media pembelajaran yang paling
umum digunakan di sekolah-sekolah yang ada di Indonesia. Namun dalam penggunaannya,
buku LKS menggunakan kertas buram untuk menekan biaya produksinya. Sehingga ini
membuat para tenaga pengajar kesulitan untuk menjelaskan atau menerangkan objek gambar
yang ada pada buku LKS. Dengan permasalahan yang dihadapi penulis mencari sebuah
penyelesaian dengan mengaitkan pengenalan objek pada citra. Pada penelitian ini, penulis akan
mencoba teknik pengenalan objek dengan menggunakan metode Faster Region based
Convolutional Neural Network (R-CNN) yang akan diterapkan pada pendeteksi dan
pengenalan gambar pada buku LKS. Citra yang digunakan pada penelitian ini yaitu, sel hewan,
sel tumbuhan, otot polos, otot lurik, otot jantung, monokotil, dikotil,syaraf dan jantung. Dengan
harapan kedepannya dapat diaplikasikan untuk pengenalan marker pada teknologi Augmented
Reality sebagai media pembelajaran. Data diambil oleh penulis menggunakan kamera
smartphone dengan jumlah citra training 495 gambar, testing 90 gambar dan evaluasi 45
gambar. Faster R-CNN telah terbukti mampu memproses citra yang akan dideteksi dengan
akurasi mencapai 87% .
Collections
- Informatics Engineering [2148]