Metode pengenalan benda melalui tampilan gambar dapat menjadi penghubung antara benda nyata dan informasi tentang benda tersebut dalam bentuk konten digital. Metode pengenalan benda ini sangat berguna dalam pengembangan aplikasi information retrieval. Misalnya pembelajaran digital melalui pengenalan benda-benda bersejarah di museum, pengenalan secara digital terhadap motif batik, atau mendapatkan informasi penyakit tanaman dan cara pengobatannya dari pengenalan gambar daun. Ada dua pendekatan pengenalan benda spesifik yang menghasilkan akurasi yang cukup baik yaitu metode fitur lokal dengan verifikasi geometrik dan metode Deep Learning. Kedua pendekatan tersebut punya potensi untuk dikembangkan lebih lanjut untuk menghasilkan metode pengenalan benda spesifik yang lebih akurat. Dari hasil tinjauan pustaka, ada dua pendekatan yang berpotensi dapat meningkatkan akurasi dari metode pengenalan benda spesifik, yaitu: (1) melakukan pengembangan lebih lanjut dari metode Deep Learning, dan (2) mengkombinasikan pendekatan Deep Learning untuk membantu proses ekstraksi fitur lokal dengan metode verifikasi geometrik sebagai filter dari pasangan fitur yang dihasilkan. Secara umum tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan aplikasi information retrieval berdasarkan metode pengenalan benda spesifik yang lebih baik dari yang sudah ada sebelumnya. Untuk mencapai tujuan tersebut, tahapan penelitian yang akan dilakukan meliputi: (1) studi pustaka dan merumuskan ide perbaikan, (2) merumusan metode pengenalan benda spesifik, (3) implementasi metode ke dalam software, (4) pengembangan aplikasi information retrieval, (5) pengumpulan data dan eksperimen, dan (6) analisa hasil eksperimen dan penulisan laporan. Luaran yang ditargetkan dari penelitian ini berupa publikasi ilmiah dalam bentuk prosiding di seminar internasional yang terindeks Scopus dan jurnal internasional yang bereputasi. Tingkat Kesiapterapan Teknologi (TKT) yang ditargetkan pada akhir penelitian adalah TKT 3 dengan uraian masing-masing TKT sebagai berikut: TKT 1: Kajian pustaka terhadap paper-paper dari penelitian sejenis, merumuskan alur kerja metode pengenalan benda, dan melakukan implementasi awal dari algoritma menggunakan bahasa pemrograman C++ dan Python, dan library OpenCV dan TensorFlow. TKT 2: Mengimplementasikan komponen-komponen algoritma pengenalan benda mulai dari pengambilan gambar, pre-processing, algoritma pengenalan, dan penampilan hasil pengenalan. Melakukan evaluasi terhadap performa dari masing-masing komponen. TKT 3: Mengimplementasikan algoritma pengenalan benda sebagai rangkaian proses analisa gambar dan melakukan pengujian terhadap kemampuan algoritma menggunakan dataset benchmark dan dataset tambahan yang dikumpulkan secara mandiri.

Kabupaten/kotamadya, intelijen bisnis, pengembangan, kesejahteraan sosial, SIG

• Drs. Suroto Adi, M.Sc., D.M.S.

• Dr. Sulistyo Heripracoyo, S.I.P., M.M.

• Dr. Ir. Edy Irwansyah, S.T., M.Si., IPM, ASEAN Eng.