PENGENALAN KARAKTER TULISAN TANGAN AKSARA LAMPUNG MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR MOMENT INVARIANT DAN PIXEL DENSITY

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.

Preview	File PDF ABSTRAK.pdf Download (3019Kb) | Preview
	File PDF SKRIPSI FULL.pdf Restricted to Hanya staf Download (3307Kb)
Preview	File PDF SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf Download (3308Kb) | Preview

Abstrak (Berisi Bastraknya saja, Judul dan Nama Tidak Boleh di Masukan)

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.

Jenis Karya Akhir:	Skripsi
Subyek:	000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum > 003 Sistem-sistem
Program Studi:	FAKULTAS MIPA > Prodi Ilmu Komputer
Pengguna Deposit:	UPT . Teti Novianti
Date Deposited:	05 Apr 2022 04:54
Terakhir diubah:	05 Apr 2022 04:54
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/57691

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir