TA : Pengambilan Fitur Angka Jawa Menggunakan Shadow Feature Extraction

Anam, Angsorul (2015) TA : Pengambilan Fitur Angka Jawa Menggunakan Shadow Feature Extraction. Undergraduate thesis, Stikom Surabaya.

[img] Text
COVER.pdf - Accepted Version

Download (206kB)
[img] Text
DAFTAR_ISI.pdf - Accepted Version

Download (304kB)
[img] Text
BAB_I.pdf - Accepted Version

Download (276kB)
[img] Text
BAB_II.pdf - Accepted Version

Download (764kB)
[img] Text
BAB_III.pdf - Accepted Version

Download (743kB)
[img] Text
BAB_IV.pdf - Accepted Version

Download (1MB)
[img] Text
BAB_V.pdf - Accepted Version

Download (198kB)
[img] Text
DAFTAR_PUSTAKA.pdf - Accepted Version

Download (329kB)

Search this title on : |

Abstract

Banyak aplikasi-aplikasi yang dikembangkan untuk mengenali penulisan tangan dikenal sebagai Optical Character Recognition (OCR), Pada umumnya pengenalan dilakukan pada huruf alphabet saja. Angka Jawa (aksara wilangan) atau aksara Jawa adalah salah satu kebudayaan Indonesia dari nenek moyang yang harus dikenalkan pada generasi penerus. Karakter angka Jawa terdiri dari beberapa angka dasar dari angka 0-9. Dalam pengerjaan Tugas Akhir ini dilakukan pengambilan fitur karakter tulisan tangan angka Jawa dengan menggunakan Metode Shadow Feature Extraction dan Multi Layer Perceptron (MLP). Metode shadow feature extraction digunakan untuk mengenali ciri dari citra tulisan tangan sebelum nantinya diklasifikasikan jenis karakternya oleh MLP. Pengujian aplikasi terdiri dari 2 tahap yaitu pengujian sampel training sebanyak 100 set data dan pengujian sampel testing sebanyak 50 set data, yang masing-masing data didapatkan dari 150 patisipan. Persentase keberhasilan pengenalan pola terhadap sampel training sebesar 99, 90% dan error pengenalan 0,10% , sedangkan sampel testing sebesar 90,8% dan error pengenalannya 9,2 %.


Export Record


Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: Angsorul Anam (11410200011)
Uncontrolled Keywords: Angka Jawa, Optical Character Recognition, Shadow Feature, MLP
Dewey Decimal Classification: 600 – Technology > 620 Engineering & Applied operations
Divisions: Fakultas Teknologi dan Informatika > S1 Teknik Komputer
Depositing User: Agung P. W.
Date Deposited: 11 Aug 2016 14:39
Last Modified: 11 Aug 2016 14:39
THESIS ADVISORS: 1. UNSPECIFIED (NIDN : UNSPECIFIED)
URI: http://repository.dinamika.ac.id/id/eprint/1540

Download Statistics

Downloads over the past year. Other digital versions may also be available to download e.g. from the publisher's website.

View more statistics

Actions (login required)

View Item   View Item