IMPLEMENTASI ALGORITMA EXTREME LEARNING MACHINE UNTUK IDENTIFIKASI KOMPONEN GUI PADA PROTOTIPE APLIKASI MOBILE

Widyo Febyanti, Kris and Rosiani, Ulla Delfana and Suprianto, Dodit (2020) IMPLEMENTASI ALGORITMA EXTREME LEARNING MACHINE UNTUK IDENTIFIKASI KOMPONEN GUI PADA PROTOTIPE APLIKASI MOBILE. Diploma thesis, Jurusan Teknologi Informasi.

[img] Text
Cover.pdf
Restricted to Registered users only

Download (6MB) | Request a copy
[img] Text
Bab I.pdf
Restricted to Registered users only

Download (91kB) | Request a copy
[img] Text
Bab II.pdf
Restricted to Registered users only

Download (460kB) | Request a copy
[img] Text
Bab III.pdf
Restricted to Registered users only

Download (295kB) | Request a copy
[img] Text
Bab IV.pdf
Restricted to Registered users only

Download (516kB) | Request a copy
[img] Text
Bab V.pdf
Restricted to Registered users only

Download (871kB) | Request a copy
[img] Text
Bab VI.pdf
Restricted to Registered users only

Download (52kB) | Request a copy
[img] Text
Bab VII.pdf
Restricted to Registered users only

Download (10kB) | Request a copy
[img] Text
Daftar Pustaka.pdf
Restricted to Registered users only

Download (145kB) | Request a copy
[img] Text
Lampiran.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Dalam proses pembuatan aplikasi developer sering melakukan kesalahan terkait dengan GUI karena perbedaan pemahaman antara prototipe desain dan kode. Hal tersebut membuat proses implementasi memakan waktu dan melelahkan untuk tim desain memverifikasi bahwa setiap layar aplikasi sudah diimplementasikan sesuai dengan spesifikasi desain yang dimaksudkan. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah sistem yang dapat menerjemahkan prototipe desain GUI aplikasi mobile menjadi kode secara otomatis dan akurat (dengan tipe komponen yang tepat). Dalam penelitian ini digunakan teknologi Machine Learning dengan memanfaatkan algoritma Extreme Leaning Machine (ELM). Dataset yang dipakai berisikan screenshot jenis-jenis komponen GUI Android mobile dari aplikasiaplikasi yang sudah ada. Nantinya untuk mendapatkan bobot dari masing-masing layer, dataset dilatih menggunakan teknik pengolahan citra digital untuk mengekstraksi fitur objek GUI pada citra. Hasil tersebut akan digunakan untuk proses klasifikasi menggunakan ELM dalam kelas atau kelompok yang sudah ditentukan. Deangan adanya aplikasi ini diharapkan dapat membantu developer dalam menentukan komponen GUI yang akan digunakan untuk menyusun interface aplikasi menjadi lebih cepat, akurat dan efisien dalam proses pengembangannya.

Item Type: Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords: Extreme Learning Machine, Graphic User Interface, Identifikasi, Prototipe
Subjects: A Computer Science > Information Science
A Computer Science > Artificial Intelligence
A Computer Science > Multimedia
Divisions: Jurusan Teknologi Informasi > Teknik Informatika
Depositing User: Kris Widyo Febyanti
Date Deposited: 21 Sep 2020 11:53
Last Modified: 21 Sep 2020 11:53
URI: http://repota.jti.polinema.ac.id/id/eprint/165

Actions (login required)

View Item View Item