Navigasi Robot Beroda Berdasarkan Pengenalan Teks untuk Melakukan Pergerakan Menggunakan Metode Optical Character Recognition (OCR)

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

M. Khanif Ashar Gembong Edhi Setyawan Eko Setiawan

Abstrak

Kondisi terjadinya gempa dalam sebuah gedung bertingkat tinggi seringkali membuat panik pengunjung saat melakukan proses evakuasi. Hal tersebut memerlukan bantuan untuk mengarahkan pengunjung ke jalur evakuasi dengan perintah suara maupun tulisan teks yang ada didalam gedung tersebut. Oleh karena itu dalam penelitian ini dirancang sebuah sistem navigasi pada robot beroda yang bertujuan untuk membantu proses evakuasi pada saat terjadinya gempa dalam sebuah gedung bertingkat tinggi dengan cara mengarahkan ke jalur evakuasi berdasarkan perintah teks. Dalam sistem navigasi dirancang menggunakan kamera untuk mengenali teks. Hasil deteksi kamera digunakan sebagai input untuk di proses pada Raspberry Pi menggunakan metode optical character recognition. Hasil output digunakan sebagai parameter untuk melakukan pergerakan robot beroda yaitu gerakan berjalan maju, belok kanan, belok kiri, berjalan mundur dan berhenti. Berdasarkan pengujian akurasi deteksi didapatkan nilai page segmentation modes 6 dengan rata-rata akurasi sebesar 98.11%. Hasil rata-rata waktu yang diperlukan untuk mendeteksi objek yaitu 48.5 detik pada jarak uji 3 meter dan 185.75 detik pada jaraj uji 6 meter. Kecepatan robot beroda didapatkan nilai presentase high duty cycle 13% dan 14% dengan rata-rata jarak deteksi 193.3cm. Hasil ketepatan gerakan didapatkan presentase sebesar 100% pada keempat objek kecuali pada objek RUN dapat melakukan gerakan pada jarak uji 50-250cm.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Cara Sitasi
Ashar, M., Setyawan, G., & Setiawan, E. Navigasi Robot Beroda Berdasarkan Pengenalan Teks untuk Melakukan Pergerakan Menggunakan Metode Optical Character Recognition (OCR). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 4, no. 4, p. 1150-1159, juni 2020. ISSN 2548-964X. Tersedia pada: <http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/7156>. Tanggal Akses: 19 sep. 2020
Bagian
Artikel