<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" id="7858">
 <titleInfo>
  <title>IMPLEMENTASI DETEKSI RAMBU LALU LINTAS &#13;
MENGGUNAKAN METODE EXTREME LEARNING &#13;
MACHINE</title>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>RISKA PAUZIAH - 16180316</namePart>
  <role>
   <roleTerm type="text">Primary Author</roleTerm>
  </role>
 </name>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>Asti Herlina, S.Kom., M.Kom (Pembimbing)</namePart>
  <role>
   <roleTerm type="text">Editor</roleTerm>
  </role>
 </name>
 <typeOfResource manuscript="no" collection="yes">mixed material</typeOfResource>
 <genre authority="marcgt">bibliography</genre>
 <originInfo>
  <place>
   <placeTerm type="text"></placeTerm>
   <publisher></publisher>
   <dateIssued>2022/2023</dateIssued>
  </place>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code">id</languageTerm>
  <languageTerm type="text">Indonesia</languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd">Skripsi</form>
  <extent></extent>
 </physicalDescription>
 <note>Abstrak&#13;
&#13;
Rambu lalu lintas merupakan salah satu perlengkapan jalan yang &#13;
digunakan untuk menyampaikan informasi sebagai petunjuk yang bermanfaat bagi &#13;
para pengguna jalan. Ada banyak jenis rambu lalu lintas yang ada dan tidak semua&#13;
pengguna jalan yang masih awam dengan rambu rambu lalu lintas yang ada&#13;
sehingga tidak sedikit pelanggaran seperti kecelakaan lalu lintas terjadi yang tidak &#13;
hanya merugikan diri sendiri tetapi juga orang lain. Berdasarkan permasalahan &#13;
tersebut penelitian ini dilakukan dengan tujuan membuat sistem untuk mendeteksi &#13;
rambu lalu lintas berdasarkan jenisnya yang dapat digunakan oleh pengguna &#13;
sehingga pengguna jalan lebih teredukasi tentang rambu-rambu lalu lintas. &#13;
Penelitian ini menggunakan salah satu metode image processing yakni Extreme &#13;
Learning Machine (ELM) dengan alasan memiliki cara kerja yang cepat. Dataset &#13;
yang digunakan terdiri lebih dari 50.000 gambar rambu lalu lintas dan terbagi &#13;
menjadi 43 kelas rambu lalu lintas. Penelitian ini menghasilkan model yang dapat &#13;
mengidentifikasi citra rambu lalu lintas dengan besaran akurasi, precission, dan &#13;
recall yang baik.</note>
 <note type="statement of responsibility"></note>
 <subject authority="">
  <topic>Extreme learning machine</topic>
 </subject>
 <subject authority="">
  <topic>Image processing</topic>
 </subject>
 <subject authority="">
  <topic>Deteksi Rambu  Lalu Lintas</topic>
 </subject>
 <classification>NONE</classification>
 <identifier type="isbn"></identifier>
 <location>
  <physicalLocation>Digital Library ARS University Perpustakan Online ARS University</physicalLocation>
  <shelfLocator>037/S1.SI.SKP/2022-2023</shelfLocator>
  <holdingSimple>
   <copyInformation>
    <numerationAndChronology type="1">S02980K</numerationAndChronology>
    <sublocation>Sistem Informasi</sublocation>
    <shelfLocator>037/S1.SI.SKP/2022-2023</shelfLocator>
   </copyInformation>
  </holdingSimple>
 </location>
 <slims:digitals>
  <slims:digital_item id="23031" url="" path="/58bd4948ea718ca362300222b100a284.pdf" mimetype="application/pdf">Hal Depan</slims:digital_item>
  <slims:digital_item id="23032" url="" path="/66c02daddbd7dc5d6d9028d8c7078bf3.pdf" mimetype="application/pdf">Bab 1</slims:digital_item>
  <slims:digital_item id="23034" url="" path="/e612c29ff8ce4f1c419eaf55b649d3ab.pdf" mimetype="application/pdf">Bab 3</slims:digital_item>
  <slims:digital_item id="23036" url="" path="/0a812d7aa68ff4a3a2f55744c78c1e1b.pdf" mimetype="application/pdf">Bab 5</slims:digital_item>
  <slims:digital_item id="23037" url="" path="/117b7837df800d5a7ff7f18c79356255.pdf" mimetype="application/pdf">DAFTAR PUSTAKA</slims:digital_item>
  <slims:digital_item id="23038" url="" path="/b2b65b62e2266500be9e9dfb2c4c531d.pdf" mimetype="application/pdf">Hal Belakang</slims:digital_item>
 </slims:digitals>
 <slims:image>Screenshot_2023-06-12_092306.png.png</slims:image>
 <recordInfo>
  <recordIdentifier>7858</recordIdentifier>
  <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2023-06-12 09:24:44</recordCreationDate>
  <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2023-06-12 09:26:09</recordChangeDate>
  <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
 </recordInfo>
</mods>
</modsCollection>