Mimesis: Aplikasi Pendeteksi Kemiripan Visual Berbasis Kecerdasan Buatan
DOI:
https://doi.org/10.52969/seminarikj.v2i.54Keywords:
Aplikasi, Mimesis, kecerdasan buatan, pendeteksi kemiripan, visualAbstract
Orisinalitas atau keaslian merupakan aspek yang harus dimiliki dalam penciptaan karya. Keaslian menjadi ukuran kemampuan untuk mengekspresikan gagasan personal yang diimplementasikan pada karya. Permasalahan muncul karena tidak adanya aplikasi untuk mendeteksi kemiripan visual, sehingga kemunculan karya-karya tiruan belum dapat diminimalisasi. Nama Mimesis dipilih sebagai tajuk yang tepat disematkan untuk konsep aplikasi pendeteksi dini kemiripan visual. Tujuan penelitian ini adalah merumuskan dan menguraikan konsep yang tepat untuk Mimesis, dengan wujud awal berupa purwarupa. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif deskriptif. Data yang dipergunakan berdasarkan studi pustaka hasil penelitian sebelumnya dari jurnal, buku, dan dokumentasi dengan topik bahasan terkait aplikasi pendeteksi kemiripan visual berbasis kecerdasan buatan. Data yang terhimpun diolah dan direduksi menyesuaikan tujuan penelitian sekaligus dipergunakan sebagai batasan masalah. Karya visual yang didokumentasikan, didigitalisasi, dan diunggah dalam dunia maya berjumlah masiv. Terlebih dengan kehadiran media sosialbberbasis gambar seperti Instagram, YouTube, dan Tik Tok, berhasil menjadi pangkalan data referensi visual.
References
Adi, S. (2018). Penerapan Algoritma Rabin Karp Untuk Medeteksi Kemiripan Dua Dokumen Teks. Jurnal Mantik Penusa, 22(1), 125–130. https://e-jurnal.pelitanusantara.ac.id/index.php/mantik/article/view/472/277
Arias-Chávez, D., Ramos-Quispe, T., Lanchipa-Ale, A. P., Rivera-Mansilla, E. B., & Vela,J. E. Q. (2020). Evaluation of the Index of Similarity Detected by Turnitin® in Research Projects of a Master’s Degree in Higher Education. CEUR Workshop Proceedings, 3099, 166–176.
Aritonang, L. W. (2020). Rancang Bangun Aplikasi Deteksi Kemiripan Dua Gambar Menggunakan Algoritma Ratcliff/Obershelp. Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), 1(3), 191–198.
Arsyam, M., & M. Yusuf Tahir. (2021). Ragam Jenis Penelitian dan Perspektif. Al-Ubudiyah: Jurnal Pendidikan Dan Studi Islam, 2(1), 37–47. https://doi.org/10.55623/au.v2i1.17
Brand, P., Pantai, I., Homestay, C., Kawasan, D., Bukti, P., Up, P., Batik, M., Sebagai, K., Untuk, P., Kawasan, A. Di, Video, P., Graphic, M., Dampak, M., Art, I. D., Kritis, P., Gambar, T., Dalam, B., & Desain, P. (2023). Perancangan Video Motion Graphic Mengenai Dampak Artifcial Intelligence Dalam Art & Design. WARNARUPA (Journal of Visual Communication Design), 3, 1–87.
Fadilla, A. N., Ramadhani, P. M., & Handriyotopo, H. (2023). Problematika Penggunaan AI (Artifcial Intellegence) di Bidang Ilustrasi : AI VS Artist. CITRAWIRA : Journal of Advertising and Visual Communication, 4(1), 129–136. https://doi.org/10.33153/citrawira.v4i1.4741
Firman. (2015). Analisis Data Dalam Kualitatif. Article, 4, 1–13.
Hp, Y., Yogyakarta, I. S. I., Yogyakarta, I. S. I., Yogyakarta, I. S. I., Yogyakarta, I. S. I., Yogyakarta, I. S. I., Yogyakarta, I. S. I., & Yogyakarta, I. S. I. (2022). Agustiawan, 2022. 2(1), 29–43.
Irawan, B. H., Simarangkir, M. S. H., & Erlinna, E. (2021). Deteksi Kemiripan Judul Skripsi Menggunakan Algoritma Levenshtein Distance Pada Kampus Stmik Mic Cikarang. Edutic - Scientifc Journal of Informatics Education, 7(2), 143-149. https://doi.org/10.21107/edutic.v7i2.10051
Kasiyan, -. (2015). Kesalahan Implementasi Teknik Triangulasi Pada Uji Validitas Data Skripsi Mahasiswa Jurusan Pendidikan Seni Rupa Fbs Uny. Imaji, 13(1),1–12. https://doi.org/10.21831/imaji.v13i1.4044
Manunggal, Y. C., & Christiani, L. (2018). Pemanfaatan Sistem DetManunggal, Y. C., & Christiani, L. (2018). Pemanfaatan Sistem Deteksi Plagiarisme Menggunakan Turnitin Pada Jurnal Mahasiswa Universitas Dian Nuswantoro. Ilmu Perpustakaan, 7(2), 231–240.eksi Plagiarisme Menggunakan Turnitin Pada Jur. Ilmu Perpustakaan, 7(2), 231–240.
Pabubung, M. R. (2023). Era Kecerdasan Buatan dan Dampak terhadap Martabat Manusia dalam Kajian Etis. Jurnal Filsafat Indonesia, 6(1), 66–74. https://doi.org/10.23887/jf.v6i1.49293
Permana, R. A., Priharsari, D., & Perdanakusuma, A. R. (2022). Analisis Penggunaan Software Turnitin sebagai Alat Pendeteksi Plagiarisme. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 6(11), 5446–5453. https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/11903
Rahardja, U. (2022). Masalah Etis dalam Penerapan Sistem Kecerdasan Buatan. Technomedia Journal, 7(2), 181–188. https://doi.org/10.33050/tmj.v7i2.1895
Reskia, S., & Sundani, D. (2018). Aplikasi Pengukuran Tingkat Kemiripan Objek Menggunakan Modifed Hausdorff Distance Berdasarkan Hasil Deteksi Tepi. Jurnal Ilmiah Teknologi Dan Rekayasa, 23(2), 78–88. https://doi.org/10.35760/tr.2018.v23i2.2458
Risparyanto, A. (2020). Turnitin Sebagai Alat Deteksi Plagiarisme. UNILIB : Jurnal Perpustakaan, 11(2), 126–135. https://doi.org/10.20885/unilib.vol11.iss2.art5
Saptamaji, R. (2022). AI Art, Tantangan Terbaru Untuk Para Desainer dan Seniman Digital. Hybrid.Co.Id, 1–19. https://hybrid.co.id/post/ai-art-tantangan-terbaru-untuk-para-desainer-dan-seniman-digital
Shadiqi, M. A. (2019). Memahami dan Mencegah Perilaku Plagiarisme dalam Menulis Karya Ilmiah. Buletin Psikologi, 27(1), 30. https://doi.org/10.22146/buletinpsikologi.43058
Sosial, D. A. N. D. (2023). Buatan Dalam Sistem Informasi : Tinjauan Literatur Tentang Aplikasi , Etika ,. 6, 1163–1169.
Vol, A. (2019). Al-Maktabah Vol.18, Desember 2019. 18, 14–21.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Desy Nurcahyanti
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
