PENGGUNAAN TRANSFORMASI FOURIER DALAM PENGENALAN KARAKTER TULISAN TANGAN AKSARA LAMPUNG

TANTI OKTAVIANI , 1417051141 (2018) PENGGUNAAN TRANSFORMASI FOURIER DALAM PENGENALAN KARAKTER TULISAN TANGAN AKSARA LAMPUNG. FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM , UNIVERSITAS LAMPUNG.

[img]
Preview
Text
ABSTRAK.pdf

Download (7Kb) | Preview
[img]
Preview
Text
SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf

Download (2985Kb) | Preview
[img] Text
SKRIPSI FULL.pdf
Restricted to Registered users only

Download (3065Kb)

Abstrak

Penelitian ini merupakan pengembangan penelitian sebelumnya yang masih terbatas dalam penggunaan fitur untuk mengenali tulisan tangan aksara Lampung. Fitur transformasi fourier digunakan dalam penelitian ini karena memiliki sifat tidak sensitive terhadap noise, rotation invariant, dan diskriminan yang kuat. Gambar masukan berupa karakter aksara berukuran 32x32 piksel sebanyak 32.140 karaker yang merupakan tulisan tangan aksara Lampung berformat biner. Support vector machine digunakan untuk mengklasifikasi kelas. Jumlah kelas untuk klasifikasi adalah 18 kelas dan menghasilkan akurasi adalah sebesar 72,11%. Sifat rotation invariant yang dimiliki oleh transformasi Fourier mengakibatkan misklasifikasi terhadap beberapa kelas karakter yang mirip dan menghasilkan akurasi rendah. Oleh karena itu, beberapa kelas yang mirip digabungkan. Pada akhirnya jumlah kelas dikurangi menjadi12 kelas presentase akurasi yang diperoleh sebesar 81.83%. Penggabungan kelas menjadi 12 kelas menghasilkan penigkatan sebesar 9.72%. Kata kunci: Aksara Lampung, Pengenalan Karakter Tulisan Tangan, Transformasi Fourier abstract This research is an extension of previous research which is still limited in the use of features to recognize Lampung characters. Fourier transformation feature is utilized in this research because it has low noise sensitivity, rotation invariant and strong discriminant. Then, support vector machines are used to classify classes. Number of classes for classification is 18 classes and produces an accuracy is amount of 72.11%. The rotation invariant property possessed by Fourier transformation results in misclassification of some resemble character classes and produce low accuracy. Therfore, some resemble character classes are combined. In fact the number of class reduced to 12 classes the percentage of accuracy obtained is 81.83%. Merging classes into 12 classes resulted in an increase of 9.72%. Key word: Lampung script, Handwritten character recognition, Fourier transform.

Tipe Karya Ilmiah: Skripsi
Subyek: Q Science (General) > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Q Science (General) > QA Mathematics > QA76 Computer software
Program Studi: Fakultas MIPA > Prodi Ilmu Komputer
Depositing User: 188874051 . Digilib
Date Deposited: 20 Dec 2018 02:35
Last Modified: 20 Dec 2018 02:35
URI: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54822

Actions (login required)

View Item View Item