IDENTIFIKASI PENULIS PADA DOKUMEN TULISAN TANGAN AKSARA LAMPUNG BERDASARKAN KARAKTER TERPILIH

SYIFA TRIANINGSIH , 1417051139 (2019) IDENTIFIKASI PENULIS PADA DOKUMEN TULISAN TANGAN AKSARA LAMPUNG BERDASARKAN KARAKTER TERPILIH. FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM , UNIVERSITAS LAMPUNG.

[img]
Preview
Text
ABSTRAK.pdf

Download (1442Kb) | Preview
[img] Text
SKRIPSI FULL.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1710Kb)
[img] Text
SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1711Kb)

Abstrak

Pengenalan tulisan tangan menjadi topik yang popular untuk bidang forensik dan pengembangan ilmu pengetahuan. Karena dari tulisan tangan, setiap manusia dapat menyimpan dan mentrasmisikan sebuah informasi kepada orang lain. Karakter tradisional daerah Lampung, salah satu daerah di Indonesia terpilih sebagai media dalam penelitian ini, karakter tradisional daerah Lampung biasa disebut dengan Had Lampung. Had Lampung memiliki 20 karakter utama dan 11 anak huruf yang digunakan pada kata atau padanan kalimat. Berdasarkan karakter terpilih, penulis akan diidentifikasi menggunakan Principal Component Analysis (PCA). PCA merupakan salah satu metode fitur ekstraksi linear untuk mengenali pola dengan dimensi yang tinggi. PCA mengekstraksi fitur dengan mengurangi dimensi gambar. Dataset yang digunakan pada penelitian ini disebut dengan Lampung Dataset yang tersedia secara gratis di situs Technische Universität. Dataset tersebut memiliki 82 dokumen tulisan tangan Aksara Lampung. Pada penelitian ini, hampir 12.500 ii Aksara Lampung dari 82 dokumen terpilih untuk digunakan sebagai data train dan data test untuk menunjang performa metode yang diusulkan. Sebelumnya, Aksara Lampung pada dataset yang telah tersedia telah mengalami preprocessing. Hasil akhirnya, akurasi tertinggi hasil identifikasi yang didapatkan pada identifikasi penulis adalah 82,92% sedangkan akurasi terendah yang didapatkan adalah sebesar 28,29%. Kata kunci: aksara Lampung, fitur ekstraksi, identifikasi penulis, principal component analysis. ABSTRACT Handwriting recognition is becoming more popular for the forensic and knowledge development purposes, because from handwriting every human can save and transmission an information to other people. Traditional characters from Lampung, one of region in Indonesia was chosen as media in this experiment, called Had Lampung. They have 20 main characters and 11 diacritics that used in every word or sentence. Based on those selected characters, the authors would be identified using Principal Component Analysis (PCA). PCA is one of the linear feature extraction method for recognize a pattern with high dimensional data. PCA extract the features by reducing the dimension of images. Dataset used in this experiment called Lampung Dataset and available on Technische Universität’s website for free. This dataset consists of 82 documents written by hands in Lampung characters. In the experiment, almost 12500 Lampung characters was chosen from 82 different writers are used to train and test the performances of the proposed method. iv Lampung characters that used in this experiment have gone through a preprocessing before. The highest accuracy that PCA got in identification the authors is 82,92% whilst the lowest accuracy in this experiment is 28,9%. Keywords: feature extraction; lampung characters; principal component analysis; pca; writer identification

Tipe Karya Ilmiah: Skripsi
Subyek: Q Science (General)
Q Science (General) > QA Mathematics > QA76 Computer software
Program Studi: Fakultas MIPA > Prodi Ilmu Komputer
Depositing User: 188806964 . Digilib
Date Deposited: 12 Feb 2019 06:24
Last Modified: 09 Jan 2020 02:28
URI: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/55743

Actions (login required)

View Item View Item