Please take a moment to complete this survey below

Library's collection Library's IT development Cancel

Penerapan segmentasi warna menggunakan k-means clustering untuk pemilihan template dalam pembuatan konten

Kemudahan berbelanja secara daring mengakibatkan berkembangnya tren bisnis
online sehingga konten dan konsistensi publikasi menjadi sangat penting untuk menarik
perhatian pembeli. Pemilihan warna merupakan proses yang penting dalam pembuatan
konten. Akan tetapi, tidak semua orang memiliki kemampuan memilih warna yang tepat,
membuat konten yang menarik, serta waktu untuk membuat konten dan mengatur
publikasinya. Penelitian Li menggunakan Generative Adversial Networks untuk membantu
penataan layout elemen-elemen sebuah desain. Tetapi elemen-elemen tersebut tidak
disediakan aplikasi sehingga user masih perlu mendesainnya sendiri. Untuk menjawab
permasalahan tersebut, dikembangkan aplikasi pembuatan konten.
Pemilihan template dibantu dengan K-Means Clustering yang digunakan untuk
mendapatkan warna paling dominan dari sebuah gambar dan Euclidean Distance
meneruskan proses perhitungan jarak warna terdekat dari gambar user dengan berbagai
desain template tersedia. Adanya fitur tambahan Scheduled Post menjawab masalah
keterbatasan waktu untuk publikasi konten.
Segmentasi warna K-means terhadap 20 gambar dengan 1 atau 2 warna dominan
mendapatkan akurasi 90%. Lima dosen DKV UK Petra menilai ketepatan nuansa warna
dari desain template yang terpilih nuansa warna 76% tepat. Pembuatan konten
menggunakan aplikasi skripsi lebih cepat 56,18% dibandingkan dengan menggunakan
aplikasi serupa. Hasil desain fitur pembuatan konten dibandingkan dengan desain lainnya
mendapatkan juara 1 dengan nilai voting 46,66%.

Creator(s)
  • (C14170010) WILLY PRATAMA DARMALIM
Contributor(s)
  • Liliana → Advisor 1
  • Silvia Rostianingsih → Advisor 2
  • Djoni Haryadi Setiabudi → Examination Committee 1
  • Alexander Setiawan → Examination Committee 2
Publisher
Universitas Kristen Petra; 2022
Language
Indonesian
Category
s1 – Undergraduate Thesis
Sub Category
Skripsi/Undergraduate Thesis
Source
Skripsi No. 01022130/INF/2022; Willy Pratama Darmalim (C14170010)
Subject(s)
  • COMPUTER PROGRAMMING
  • ELECTRONIC COMMERCE--MARKETING
  • GRAPHIC DESIGN
File(s)

Similar Collection

by creator, contributor, or subject