Kursus/Jasa OpenCV | “Penerapan OpenCV untuk Sistem Deteksi Plagiasi Dokumen Berbasis Analisis Struktur Citra Teks”
Silabus “Penerapan OpenCV untuk Sistem Deteksi Plagiasi Dokumen Berbasis Analisis Struktur Citra Teks”
Level Dasar: Pengenalan dan Persiapan (Sesi 1-8)
Sesi 1: Pengenalan OpenCV dan Aplikasi Pemrosesan Citra
- Pengantar tentang OpenCV dan penerapannya dalam analisis citra.
- Pengenalan konsep dasar pemrosesan citra teks.
- Instalasi dan setup lingkungan OpenCV (Python).
Sesi 2: Dasar-Dasar Pemrosesan Citra dengan OpenCV
- Membaca, menampilkan, dan menyimpan citra.
- Transformasi dasar: grayscaling, thresholding, dan binarization.
- Pengantar histogram dan equalization.
Sesi 3: Pengenalan Analisis Struktur Citra Teks
- Konsep dasar analisis struktur teks pada citra.
- Contoh kasus: Mendeteksi blok teks pada citra.
Sesi 4: Teknik Pra-pemrosesan Citra Teks
- Teknik pra-pemrosesan: noise removal, smoothing, sharpening.
- Penggunaan filter Gaussian, median, dan bilateral.
Sesi 5: Deteksi dan Ekstraksi Blok Teks pada Citra
- Teknik deteksi tepi menggunakan Sobel, Canny, dan Laplacian.
- Deteksi kontur dan segmentasi blok teks pada citra dokumen.
Sesi 6: Pengenalan Optical Character Recognition (OCR)
- Pengenalan OCR menggunakan Tesseract.
- Mengintegrasikan OCR dengan OpenCV untuk ekstraksi teks.
Sesi 7: Teknik Segmentasi untuk Analisis Struktur Citra Teks
- Teknik segmentasi area teks menggunakan bounding box.
- Identifikasi paragraf, kalimat, dan kata.
Sesi 8: Implementasi Struktur Hierarki Citra Teks
- Penentuan struktur hirarkis dari citra teks.
- Pembentukan dan analisis pohon struktur teks (paragraph, sentence, word).
Level Menengah: Pengembangan Sistem Deteksi Plagiasi (Sesi 9-16)
Sesi 9: Pengenalan dan Definisi Plagiasi pada Dokumen Teks
- Pengenalan konsep plagiasi pada dokumen teks.
- Kategori dan tipe plagiasi teks yang umum.
Sesi 10: Strategi Deteksi Plagiasi Berbasis Citra Teks
- Metode deteksi plagiasi berdasarkan struktur visual teks.
- Studi kasus dan pendekatan dalam mendeteksi plagiasi teks.
Sesi 11: Ekstraksi Fitur Visual dari Citra Teks
- Ekstraksi fitur berdasarkan layout dokumen.
- Penggunaan metode HOG (Histogram of Oriented Gradients) dan LBP (Local Binary Pattern).
Sesi 12: Analisis Kesamaan Struktur Visual Antar Dokumen
- Metode pengukuran kesamaan visual antar citra dokumen.
- Algoritma distance metric: Euclidean, cosine similarity, dan lainnya.
Sesi 13: Penerapan Deteksi Template pada Citra Dokumen
- Metode template matching untuk mendeteksi plagiasi.
- Studi kasus: penerapan pada kutipan dan referensi teks.
Sesi 14: Implementasi Deteksi Plagiasi Berbasis Keypoint Matching
- Penggunaan fitur keypoints (SIFT, SURF) untuk analisis plagiasi.
- Implementasi dan evaluasi keypoint matching antar dokumen.
Sesi 15: Pengembangan Algoritma Deteksi Plagiasi dengan Deep Learning
- Pengenalan arsitektur CNN untuk pemrosesan citra teks.
- Implementasi model CNN sederhana untuk klasifikasi struktur teks.
Sesi 16: Evaluasi dan Validasi Sistem Deteksi Plagiasi
- Teknik evaluasi: precision, recall, F1-score.
- Validasi hasil deteksi plagiasi menggunakan dataset uji.
Level Lanjut: Optimalisasi dan Peningkatan Kinerja (Sesi 17-24)
Sesi 17: Optimalisasi Pemrosesan Citra untuk Skala Besar
- Teknik pemrosesan batch citra teks.
- Implementasi multi-threading dan parallel processing.
Sesi 18: Penggunaan Algoritma Hash untuk Identifikasi Teks Serupa
- Pengenalan algoritma hashing (perceptual hashing) untuk teks citra.
- Penerapan dan evaluasi metode hashing untuk deteksi plagiasi.
Sesi 19: Integrasi Sistem dengan Database untuk Penyimpanan dan Pencarian Dokumen
- Desain database untuk penyimpanan data struktur citra teks.
- Implementasi pencarian dokumen berdasarkan fitur visual.
Sesi 20: Pengembangan Antarmuka Pengguna untuk Deteksi Plagiasi
- Desain antarmuka pengguna dengan PyQt atau Tkinter.
- Implementasi fitur unggah, deteksi, dan hasil plagiasi.
Sesi 21: Penggunaan Transfer Learning pada Model Deep Learning
- Pengenalan transfer learning untuk pemrosesan citra teks.
- Implementasi model pre-trained untuk deteksi plagiasi.
Sesi 22: Evaluasi Kinerja Sistem pada Berbagai Kondisi Dokumen
- Pengujian sistem pada dokumen dengan berbagai format (scanned, printed, handwritten).
- Analisis performa dan adaptasi algoritma.
Sesi 23: Integrasi Sistem dengan API untuk Penggunaan di Cloud
- Pengenalan cloud deployment dengan Flask atau FastAPI.
- Implementasi API untuk deteksi plagiasi berbasis cloud.
Sesi 24: Optimasi Model untuk Perangkat Mobile
- Teknik kompresi model dan optimasi untuk perangkat mobile.
- Pengembangan aplikasi mobile sederhana untuk deteksi plagiasi.
Level Master: Proyek Akhir dan Implementasi Lanjutan (Sesi 25-40)
Sesi 25-28: Proyek Akhir – Pengembangan Sistem Deteksi Plagiasi
- Perencanaan proyek akhir: pengumpulan kebutuhan, desain sistem.
- Implementasi sistem deteksi plagiasi lengkap berdasarkan proyek akhir.
Sesi 29-32: Pengujian dan Validasi Proyek Akhir
- Pengujian sistem dengan dataset besar.
- Validasi hasil deteksi dan perbaikan sistem berdasarkan feedback.
Sesi 33-34: Dokumentasi dan Pelaporan Proyek
- Pembuatan dokumentasi teknis sistem.
- Penyusunan laporan proyek akhir.
Sesi 35-36: Presentasi Proyek Akhir
- Penyusunan presentasi untuk proyek akhir.
- Presentasi hasil proyek dan evaluasi.
Sesi 37-38: Pengenalan Implementasi Lanjutan
- Pengembangan fitur tambahan: deteksi plagiasi antar bahasa, analisis sentimen.
- Diskusi tentang potensi pengembangan sistem di masa depan.
Sesi 39: Kelas Diskusi dan Tanya Jawab
- Diskusi tentang tantangan teknis yang dihadapi selama pengembangan.
- Sesi tanya jawab untuk topik-topik yang belum dipahami.
Sesi 40: Penutupan dan Refleksi
- Evaluasi keseluruhan silabus dan perkembangan peserta.
- Diskusi tentang peluang karir dan riset di bidang deteksi plagiasi berbasis citra.
Silabus ini dirancang untuk memberikan pemahaman mendalam dan keterampilan praktis dalam menerapkan OpenCV untuk deteksi plagiasi dokumen berbasis analisis struktur citra teks.
