Implementasi Perhitungan Operasi Matematika Sederhana Pada Jetson Nano Untuk Aplikasi Smart Whiteboard

Nizaruddin, Achmad Pahlevy Aminullah (2023) Implementasi Perhitungan Operasi Matematika Sederhana Pada Jetson Nano Untuk Aplikasi Smart Whiteboard. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya.

Text 07211840000001-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 April 2025. Download (23MB) | Request a copy

Abstract

Di era modern revolusi industri 4.0 saat ini, hampir seluruh aktivitas manusia terhubung dengan pemanfaatan teknologi informasi sebagai kebutuhan berbagai aktivitas dan layanan. Salah satu contohnya yaitu dalam dunia pendidikan. Media pembelajaran interaktif sebagai salah satu dari media pembelajaran dalam dunia pendidikan yang menggunakan teknologi informasi dan komunikasi yang memudahkan seorang pendidik dalam menyampaikan materi atau informasi kepada pelajar. Salah satu bentuk pemanfaatan teknologi sebagai media pembelajaran tersebut adalah Smart Whiteboard. Dalam pembuatan Smart Whiteboard dibutuhkan sebuah sistem yang dapat mendeteksi dan mengklasifikasi apapun yang ditulis pada papan tulis salah satunya adalah menghitung suatu operasi matematika. Untuk dapat mendeteksi dan mengklasifikasi suatu objek digunakan sebuah metode yaitu deep learning. YOLO merupakan salah satu jenis metode pada deep learning yang dikembangkan dengan algoritma untuk mendeteksi sebuah objek secara realtime berdasarkan CNN (Convolutional Neural Network). Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasi sistem yang dapat mendeteksi angka dan operator aritmatika serta menghitung suatu operasi aritmatika pada papan tulis pada Jetson Nano. Adapun pada sistem, Jenis YOLO yang digunakan adalah YOLOv4-tiny dengan menggunakan framework Darknet. YOLO dipilih karena keakuratan, dan kecepatannya. Sistem deteksi ini berjalan dengan cara mendeteksi tulisan tangan huruf, angka, dan operator aritmatika yang kemudian apabila terbentuk suatu operasi matematika, maka akan dihitung hasilnya. Hasil dari penelitian ini adalah implementasi sistem yang dapat mendeteksi operasi matematika menggunakan video secara real-time pada Jetson Nano.
=================================================================================================================================
In the modern era of the current 4.0 industrial revolution, almost all human activities are connected with the utilization of information technology as the need for various activities and services. One example is in education World. Interactive learning media as one of the learning media in the world education that uses information and communication technology that makes it easier for an educator in conveying material or information to students. One form of using technology as the learning media is Smart Whiteboard. In making Smart Whiteboard we need a system that can detect and classify anything written on the blackboard one of them is to calculate a mathematical operation. To be able to detect and classify an object used a method that is deep learning. YOLO is one type of method in deep learning developed with algorithms to detect an object in real time based on CNN (Convolutional Neural Network). This study aims to implement the system which can detect numbers and arithmetic operators and calculate an arithmetic operation on the board write to Jetson NANO. As for the system, the type of YOLO used is YOLOv4-tiny with using the Darknet framework. YOLO was chosen for its accuracy, and speed. Detection system It works by detecting handwritten letters, numbers, and arithmetic operators which then If a mathematical operation is formed, the result will be calculated. The result of this study is the implementation of a system that can detect mathematical operations using real-time video on Jetson Nano.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Media Pembelajaran, Smart Whiteboard, YOLO, Jetson Nano, Learning Media, Smart Whiteboard, YOLO, Jetson Nano.
Subjects:	T Technology > T Technology (General) > T385 Visualization--Technique T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General) > TA1573 Detectors. Sensors T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General) > TA1637 Image processing--Digital techniques T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General) > TA593.35 Instruments, cameras, etc.
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Computer Engineering > 90243-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Achmad Pahlevy Aminullah Nizaruddin
Date Deposited:	17 Feb 2023 04:14
Last Modified:	17 Feb 2023 04:14
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/97524

Actions (login required)

View Item