PENGENALAN TULISAN TANGAN AKSARA LAMPUNG MENGGUNAKAN FITUR LOCAL BINARY PATTERN

RAHMAT PURNAMA, 1417051114 (2018) PENGENALAN TULISAN TANGAN AKSARA LAMPUNG MENGGUNAKAN FITUR LOCAL BINARY PATTERN. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Lampung.

[img]
Preview
Text
ABSTRAK.pdf

Download (184Kb) | Preview
[img] Text
SKRIPSI FULL TEKS.pdf
Restricted to Registered users only

Download (3192Kb)
[img]
Preview
Text
SKRIPSI FULL TEKS TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf

Download (3195Kb) | Preview

Abstrak

Aksara Lampung adalah warisan budaya yang harus selalu dijaga kelestariannya. Penelitian ini adalah salah satu usaha dalam melestarikan aksara Lampung dengan melakukan penelitian pengenalan tulisan tangan aksara Lampung. Citra yang digunakan bertipe grayscale berjumlah 32140 dan dibagi atas kelompok data training, validation, dan testing. Peneliti menggunakan fitur Local Binary Pattern dengan besaran radius= 2 dan radius= 3. Classifier dalam penelitian ini menggunakan metode SVM. Nilai akurasi yang dihasilkan untuk LBP radius= 2 adalah 88.93% dan nilainya menurun saat radius ditingkatkan menjadi radius= 3 yaitu sebesar 87.02%. Penurunan ini disebabkan karena piksel terluar dari citra LBP hasil ekstraksi terpotong sejauh radius yang digunakan. Semakin besar radius, semakin besar pula bagian yang terpotong sehingga menurunkan kualitas citra yang dikenali. LBP dengan R= 2 dan R= 3 menghasilkan jumlah prediksi tepat terbanyak terdapat pada kelas Pa (p) yaitu sebesar 97,5% dan 96,52%. Kesalahan prediksi tertinggi ketika radius= 2 terjadi pada aksara Sa (s) yang dianggap sebagai kelas Ga (g) sebanyak 40 data, dan aksara Nga (G) yang dianggap sebagai kelas La (l) pada radius= 3 sebanyak 51 data. Keywords : ekstraksi fitur, pengenalan tulisan tangan, aksara Lampung, local binary pattern, pengenalan pola.

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: 188970522 . Digilib
Date Deposited: 12 Feb 2019 08:36
Last Modified: 12 Feb 2019 08:36
URI: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/55748

Actions (login required)

View Item View Item