Pengenalan Dokumen Kerjasama dengan Metode SIFT Descriptor Studi Kasus BKK Undiksha - Surya Diputra, I Gusti Nyoman Anton; I Made Gede Sunarya; Made Windu Antara Kesiman (Universitas Pendidikan Ganesha, 2023)
Pengelolaan dokumen bagi sebuah institusi merupakan kegiatan yang sangat penting karena dapat memudahkan pada saat melakukan pencarian kembali suatu dokumen. Adanya transformasi digital sangat memudahkan institusi dalam mengirim dan menerima dokumen. Seperti halnya studi kasus yang terjadi pada BKK Undiksha yang menerima dokumen digital. Permasalahan yang terjadi dalam pencarian dokumen masih dilakukan secara manual. Selain itu, jika dilakukan pencarian berdasarkan keyword sering terjadi perbedaan nama mitra. Maka dari itu, diperlukan pencarian dokumen berdasarkan logo. Tujuan penelitian ini adalah membangun model protokol pembangunan dataset dan ground truth dari skema Image Logo Retrieval pada dokumen kerja sama BKK Undiksha. Selain itu, mengevaluasi keakuratan model Image Logo Retrieval dalam me-retrieve dokumen. Pembangunan model dimulai dengan metode AI Project Cycle seperti halnya problem scoping, data acquisition, data exploration, modeling, dan evaluation. Proses pembuatan ground truth dimulai dari anotasi citra, pembentukan Region of Interest, dan data nama mitra yang bekerja sama. Model yang diusulkan menggunakan SIFT Descriptor dan K-Means Clustering. Hasil yang didapat dalam ekstraksi logo dokumen kerjasama sebesar 0.74 mAP, sedangkan hasil yang didapat dalam evaluasi document retrieval sebesar 0.28 mAP, dan hasil yang didapat dalam evaluasi document retrieval berdasarkan ranking satu sebesar 37.57%. Model sudah mampu dalam melakukan logo matching dan dokumen retrieval dengan baik serta menampung banyak key point dengan kamus nilai Bag of Words.