Identifikasi Text Meteran Air Menggunakan Metode Run-Length Smearing Algorithm (Rlsa)

Authors

  • Erwin Dwika Putra Universitas Muhammadiyah Bengkulu
  • Marissa Utami Universitas Muhammadiyah Bengkulu
  • Muhammad Husni Rifqo Universitas Muhammadiyah Bengkulu

DOI:

https://doi.org/10.54650/jukomika.v4i2.414

Abstract

Proses pencataan yang dilakukan oleh petugas perusahaan air minum masih manual yaitu menggunakan pencatatan dengn menggunakan sebuah buku, sehingga mengakibatkan proses pencatatan meter membutuhkan waktu yang lama. Sistem pembacaan manual masih diterapkan dalam proses pembacaan pemakaian air pelanggan. Hal ini menyebabkan proses yang terjadi memakan banyak waktu. Keluhan-keluhan konsumen pun meningkat dengan ditemukannya beberapa petu-gas pencatat yang melakukan kesalahan dalam proses pencatatan. Solusi yang dapat dilakukan untuk dapat mengatasi masalah pencatatan angka pemakaian pelanggan adalah dengan membuat aplikasi untuk membaca angka pemakaian pelanggan pada meteran air. Salah satu cara yang dapat dilakukan un-tuk mengenali karakter adalah dengan Optical Character Recognition (OCR). Identifikasi Angka Meter Air Dengan Metode Run-Length Smearing Algorithm ber-hasil penulis bangun dan Metode RLSA dapat mengenali pola karakter angka pada citra Angka Meter Air, dan berdasarkan tingkat pengukuran dari hasil penenlitian yang dilakukan yaitu menunjukkan tingkat keberhasilan identifikasi Anka meteran air yaitu 83%.

Author Biography

Marissa Utami, Universitas Muhammadiyah Bengkulu

Scopus ID: 57193688814

References

Gunawan dkk, 2014. Penerapan Optical Character Recognition (Ocr) Untuk Pembacaan Meteran Listrik PLN. Informatika Vol. 10 No. 2. Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi UKDW. Yogyakarta.

Kenneth E. Kendall, Julie E. Kendall. 2010. Analisis dan Perancangan Sistem. PT Indeks, Jakarta.

Liliana dkk, 2010. Segmentasi Plat Nomor Kendaraan Dengan Menggunakan Metode Run- Length Smearing Algorithm (RLSA). http://fportfolio.petra.ac.id/user_files/02- 030/%5BG-D303-08%5D%2 0Segmentasi%20Plat%20Nomor%20Kendaraan.pdf. Diakses 23 Oktober 2012.

Nazruddin Safaat H, 2011, Android (Pemograman Aplikasi Mobile Smartphone dan Tablet PC Berbasis Android). Informatika, Bandung.

Priyanto dan Nursari, 2016. Aplikasi Sistem Informasi Pencatatan Meteran Air Menggunakan Qr Code Berbasis Smartphone. Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST). Yogyakarta.

Putra, Erwin Dwika. 2012. Algoritma Template Matching Pada OCR (Optical Character Recognition). http://www.academia.edu/30256516/Algoritma_Template_Matching_Pada_OCR_Optical_Character_Recognition.Diakses 23 Oktober 2017.

Pressman, Roger, S. (2001), Software Engineering: A Practitioner’s Approach, Fifth Ed.New York, McGraw-Hill Book Company.

Pakaja, F., Naba, A., dan Purwanto, 2012. Peramlan Penjulaan Mobil Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dan Certainty Factor, Jurnal EECCIS, vol. 6, no. 1.

Yadav, D., Sanchez, S., & Jorge, M., "Optical Character Recognition for Hindi Language".Journal of Information Processing Systems, Vol.9, No.1, 117-140, 2013.

Putra, Erwin Dwika, Erzi Hidayat, and Handrie Noprisson. "Model Mobile Positioning

System Berbasis Android." Pseudocode 3.2 (2016): 113-121.

Putra, Erwin Dwika, and Dedy Abdullah. "Deteksi Plat Nomor Kedaraan Roda Dua

Menggunakan Metode Edge Detection." INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science 1.2 (2018): 262-266.

Downloads

Published

2021-12-31

How to Cite

Putra, E. D., Utami, M., & Rifqo, M. H. (2021). Identifikasi Text Meteran Air Menggunakan Metode Run-Length Smearing Algorithm (Rlsa). JUKOMIKA (Jurnal Ilmu Komputer Dan Informatika), 4(2), 98–106. https://doi.org/10.54650/jukomika.v4i2.414

Issue

Section

Articles