Perbandingan Efisiensi Deteksi Tepi Roberts, Prewitt, dan Canny untuk Identifikasi Kartu Mahasiswa

Abstract

Sekarang ini setiap universitas/perguruan tinggi memiliki identitas tersendiri yang membedakannya dengan universitas/perguruan tinggi lain. Memisahkan mahasiswa dari universitas berdasarkan kartu mahasiswa mereka. Dalam kartu mahasiswa terdapat data NIM. Nomor Induk Mahasiswa (NIM) adalah nomor yang digunakan sebagai nomor identitas mahasiswa selama masa studi berlangsung. Berdasarkan hal itu sebuah perguruan tinggi perlu memiliki sistem yang dapat mengidentifikasi NIM pada kartu mahasiswa. Adanya sistem tersebut dapat mempermudah dalam mengidentifikasi data mahasiswa berdasarkan nim yang tertera pada kartu mahasiswa. Untuk melakukan identifikasi data NIM pada kartu mahasiswa, dapat dilakukan metode deteksi tepi. Operator kernel pertama yang digunakan adalah Roberts. Kemudian digunakan Prewitt, lalu terakhir Canny. Ketiga metode ini bekerja dengan mengidentifikasi dan menonjolkan lokasi pixel yang memiliki nilai perbedaan intensitas citra yang ekstrim, akan tetapi ketiganya memiliki perbedaan pada ukuran kernel, kompleksitas metode, dan sensivitas terhadap derau. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan efisiensi antara ketiga operator tersebut dalam deteksi tepi. Dari hasil identifikasi NIM, diperoleh nilai rata - rata MSE, RMSE, dan PSNR operator Canny dari data uji yaitu 0.34068692, 0.57071118 dan 53.08796. Nilai ini adalah lebih baik dibanding dengan Roberts dan Prewitt. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa operator Canny adalah yang terbaik untuk melakukan deteksi tepi pada kartu mahasiswa

Keywords

• deteksi tepi, kartu mahasiswa, canny