REPOSITORY

Layanan penulisan ilmiah yang disediakan oleh Perpustakaan Universitas Gunadarma

APLIKASI WEB IDENTIFIKASI WARNA PADA PIXEL GAMBAR DENGAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR

ABSTRAKSI :
Manusia memiliki keterbatasan dalam mendeteksi ratusan warna dalam gambar secara presisi. Banyak orang awam ketika mengklasifikasikan sebuah warna pada benda hanya mengetahui warna dasar atau warna yang umum. Sehingga aplikasi Web Identifikasi Warna Pada Pixel Gambar yang diberi nama Dysco dibuat untuk mempermudah dalam mengklasifikasikan warna secara presisi. Dysco merupakan aplikasi pendeteksi warna berbasis website dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbors. Aplikasi ini dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman Python dan kerangka kerja Flask. Sistem aplikasi ini dapat menampilkan informasi warna pixel suatu objek gambar yang di-upload ke dalam website. Dengan adanya aplikasi ini diharapkan dapat membantu seseorang dalam mendeteksi warna secara spesifik dengan mudah. Aplikasi ini merupakan hasil dari penelitian ilmiah yang didalamnya diberikan pelatihan terkait artificial intelligence. Tidak hanya diberikan wawasan terkait AI, penulis juga belajar mengenai soft skill sehingga dapat mengembangkan soft skill tersebut dalam aplikasi ini. Setelah itu, penulis diberikan kesempatan untuk menerapkannya dengan membuat aplikasi berbasis artificial intelligence yang dibimbing oleh Ibu Dr. Ety Sutanty, Skom., MMSI. selaku dosen pembimbing.
NOMOR INDUK :
FILKOM/KA/SSM/16465/2023
PEMBIMBING :
ETY SUTANTY
TANGGAL SIDANG :
03/08/2022
TANGGAL PENYERAHAN :
17/07/2023
JENIS PENULISAN :
PENULISAN ILMIAH JENJANG S1 (SETARA SARJANA MUDA / SSM)
BERKAS PENULISAN
COVER PENULISAN
PERNYATAAN ORIGINALITAS & PUBLIKASI
PARAF & STEMPEL LEMBAR PENGESAHAN
ABSTRAKSI (BAHASA INDONESIA)
KATA PENGANTAR
DAFTAR TABEL
DAFTAR GAMBAR
BAB I
BAB II
BAB III
BAB IV
DAFTAR PUSTAKA
DOKUMEN PRESENTASI SIDANG
ABSTRAKSI (BAHASA INGGRIS)
DAFTAR ISI
DAFTAR LAMPIRAN