p-Index From 2021 - 2026
6.677
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Information Technology and Telematics Dinamik Jupiter Publikasi Eksternal Jurnal Buana Informatika Pixel : Jurnal Ilmiah Komputer Grafis JUITA : Jurnal Informatika Proceeding SENDI_U Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) JURNAL ILMIAH INFORMATIKA JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Building of Informatics, Technology and Science Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan (J-TIT) Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) Jurnal Teknik Elektro dan Komputasi (ELKOM) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Aiti: Jurnal Teknologi Informasi Dinamika Informatika: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) JURPIKAT (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) International Journal of Social Learning (IJSL) Jurnal Teknik Informatika Unika Santo Thomas (JTIUST) Jurnal Teknoif Teknik Informatika Institut Teknologi Padang Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Maritime Park: Journal Of Maritime Technology and Socienty Jurnal Pengabdian Masyarakat Intimas (Jurnal INTIMAS): Inovasi Teknologi Informasi Dan Komputer Untuk Masyarakat Eduvest - Journal of Universal Studies Seminar Nasional Teknologi dan Multidisiplin Ilmu Kesatria : Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer dan Manajemen) INOVTEK Polbeng - Seri Informatika
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Buana Informatika

Temu Kembali Berbasis Citra untuk Menemukan Kemiripan Merek Menggunakan Algoritma SIFT dan SURF Eri Zuliarso; Sulastri; Yunus Anis
Jurnal Buana Informatika Vol. 13 No. 02 (2022): Jurnal Buana Informatika, Volume 13, Nomor 2, Oktober 2022
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/jbi.v13i02.6328

Abstract

Abstract. Image-Based Retrieval to Find Trademark Similarities Using SIFT and SURF Algorithms. In the world of trade in products and services, brands are essential. Every company wants to register a unique trademark for its products and services. Registration and evaluation to find the uniqueness of a trademark is challenging. Trademark image registration is one of the critical application areas of Content-BasedRetrieval (CBIR), which compares new brands with existing ones to ensure no dispute in the community. This study used SIFT and SURF algorithms to build a content-based brand image retrieval system. The research data used trademark data dispute cases that were decided in court. The features extracted from the SIFT and SURF algorithms are used to find similarities between the query image and the image in the database. Furthermore, the k-Nearest Neighbors algorithm with Euclidean distance measurements was used to sort the database images that were most similar to the query image. Experiments were conducted to find the algorithm and sequencing with the highest precision and recall values.Keywords: Trademark, SIFT, SURF, K-Nearest Neighbors, Euclidean. Abstrak. Dalam dunia perdagangan produk dan jasa, merek menjadi sangat penting. Setiap perusahaan ingin mendaftarkan merek dagang yang unik untuk produk dan jasanya. Pendaftaran dan evaluasi untuk menemukan kekhasan suatu merek dagang menjadi suatu pekerjaan yang sangat sulit. Pendaftaran citra merek dagang adalah salah satu area aplikasi penting Content Based Information Retrieval (CBIR) yang membandingkan merek baru dengan merek yang ada untuk memastikan tidak ada sengketa di masyarakat. Penelitian ini menggunakan algoritma SIFT dan SURF untuk membangun sistem temu kembali citra merek berbasis konten . Data penelitian menggunakan kasus sengketa data merek yang diputuskan di pengadilan. Fitur hasil ekstraksi algoritma SIFT dan SURF digunakan untuk mencari kemiripan citra query dan citra dalam basis data. Selanjutnya algoritma k-Nearest Neighbors dengan pengukuran jarak Euclidean digunakan untuk mengurutkan citra basis data yang paling mirip dengan citra query. Eksperimen dilakukan untuk mengetahui algoritma dan pengurutan dengan nilai presisi dan recall tertinggi. Kata Kunci: Merek, SIFT, SURF, K-Nearest Neighbors, Euclidean.