Perpustakaan judul masih dalam tahap pengembangan, admin siap menampung kritik dan saran
E-Dokuw: Dompet Pintar Elektronik Pembaca Nominal Uang Menggunakan Algoritma SIFT
Dwi Susilo Wibowo (2019) | Skripsi | Teknik Elektro
Bagikan
Ringkasan
E-Dokuw adalah sebuah pengembangan dari dompet konvensional menjadi dompet pintar berbasis Internet of Things (IoT). E-Dokuw telah dikembangkan dengan perolehan dana dari Program Kreativitas Mahasiswa (PKM) Polban dan Belmawa. Namun demikian masih ada sisi yang perlu disempurnakan. Dalam proposal Tugas Akhir ini e-dokuw yang telah memiliki fitur-fitur handal seperti GPS, RFID Reader dan dilengkapi dengan Mini Kamera, akan ditingkatkan lagi dengan tambahan unjuk kerja:"Kemampuan Membaca Nominal Uang". Dari hasil studi literatur tentang Algoritma Scale Invariant Feature Transform (SIFT) diperoleh penjelasan bahwa metode ini dapat digunakan untuk meningkatkan unjuk kerja e-dokuw, yaitu untuk mengolah citra terhadap pembacaan nominal uang. Pembacaan nominal uang telah berhasil untuk uang dengan nominal Rp.1.000 s/d Rp. 100.000 jenis mata uang RUPIAH dengan tingkat keyakinan di atas nilai minimum 30%. Faktor intensitas cahaya menjadi salah satu penentu keberhasilan dengan rentang intensitas cahaya antara 18 s/d 90.000 lux, diluar itu tidak terbaca. Kata kunci: Dompet Pintar, e-Dokuw, Rupiah, SIFT.
Ringkasan Alternatif
E-Dokuw is a development from conventional wallets to smart wallets based on the Internet of Things (IoT). E-Dokuw has been developed with the acquisition of funds from the 'Program Kreativitas Mahasiswa' (PKM) Polban and Belmawa. However, there are still sides that need to be improved. In this Final Project proposal e-Dokuw who has reliable features such as GPS, RFID Reader and equipped with Mini Camera, will be further enhanced with additional performance: "Ability to Read Nominal Money". From the results of the literature study on the Scale Invariant Feature Transform (SIFT) Algorithm, an explanation is obtained that this method can be used to improve e-dokuw performance, namely to process the image against the nominal reading of money. Nominal reading of money has been successful for money with a nominal value of Rp. 1,000 to Rp. 100,000 types of RUPIAH currencies with a confidence level above a minimum value of 30%. The light intensity factor is one of the determinants of success with a range of light intensities between 18 to 90,000 lux, beyond of that is unreadable. Keywords: e-Dokuw, Rupiah, SIFT, Smart Wallet.