title: PENGENALAN KARAKTER TULISAN TANGAN AKSARA LAMPUNG  MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR MOMENT INVARIANT DAN    PIXEL DENSITY
creator: REVI NOVITA, 1517051034
subject: 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
subject: 003 Sistem-sistem
description: Nowadays many ethnics live together in Lampung Province. They communicate  to others by Indonesia language for verbal communication and roman script for  written communication. Due to the massive use of Roman script, Lampung script  is now neglected. This condition shifts the use of the script to Roman script and  may trigger its extinction in the future. Therefore, an effort should be initiated to  avoid this calamity. One endeavor to preserve Lampung script is by conducting  research on the script. This research is an extension of the Lampung handwritten  character recognition research by introducing the features of moment invariant  and pixel density. These features are extracted from 32 by 32 pixel size of a  binary image. The moment invariant feature is extracted from binary skeleton  image while pixel density feature is directly extracted from actual binary image.  Then, the support vector machine (SVM) is used to classify images into 18  character classes. The accuracy of moment invariant feature is 49.94%, pixel  density feature is 91.83%, and the concatenation of both features is 91.90%. Most    iii  of misclassification occur within the moment invariant feature due to the counter  impact of rotation, translation and scaling invariant of the feature.    Keywords: moment invariant, pixel density, handwritten character recognition,    Lampung script  Saat ini banyak etnis yang tinggal di provinsi Lampung. Mereka berkomunikasi  satu sama lain dengan bahasa Indonesia untuk komunikasi verbal dan aksara latin  untuk komunikasi tertulis. Karena penggunaan aksara latin yang intens, Aksara  Lampung sekarang diabaikan. Kondisi ini menggeser penggunan Aksara  Lampung ke Aksara Latin dan dapat memicu kepunahan aksara tersebut di masa  depan. Oleh karena itu, suatu upaya seharusnya diinisiasi untuk menghindari  bencana ini. Salah satu usaha untuk melestarikan aksara ini adalah dengan  melakukan penelitian terhadap aksara tersebut. Penelitian ini merupakan  pengembangan penelitian pengenalan tulisan tangan Aksara Lampung yang telah  dilakukan sebelumnya dengan memperkenalkan fitur-fitur moment invariant dan  pixel density. Fitur-fitur ini diekstraksi dari citra biner berukuran 32 x 32 piksel.  Fitur moment invariant diekstraksi dari citra biner kerangka (skeleton) sedangkan  fitur pixel density diekstraksi langsung dari citra biner yang utuh. Selanjutnya,    v  support vector machine (SVM) digunakan untuk klasifikasi citra ke dalam 18  kelas aksara. Tingkat akurasi pengenalan dengan fitur moment invariant adalah  49,94%, fitur pixel density adalah 91.83%, dan fitur gabungan keduanya adalah  91.90%. Banyak kesalahan klasifikasi terjadi pada fitur moment invariant akibat  dampak negatif dari sifat fitur tersebut yaitu rotation, translation dan scaling  invariant.    Kata kunci : moment invariant, pixel density, pengenalan karakter tulisan tangan,    aksara Lampung.
publisher: FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
date: 2019
type: Skripsi
type: NonPeerReviewed
format: text
identifier: http://digilib.unila.ac.id/57691/1/ABSTRAK.pdf
format: text
identifier: http://digilib.unila.ac.id/57691/2/SKRIPSI%20FULL.pdf
format: text
identifier: http://digilib.unila.ac.id/57691/3/SKRIPSI%20TANPA%20BAB%20PEMBAHASAN.pdf
identifier:   REVI NOVITA, 1517051034  (2019) PENGENALAN KARAKTER TULISAN TANGAN AKSARA LAMPUNG MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR MOMENT INVARIANT DAN PIXEL DENSITY.  FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM, UNIVERSITAS LAMPUNG.     
relation: http://digilib.unila.ac.id/57691/