PENGENALAN TULISAN TANGAN HURUF KOREA DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION

ARIHTA, AYOLA IKA (2023) PENGENALAN TULISAN TANGAN HURUF KOREA DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION. Other thesis, UPN "Veteran" Yogyakarta.

	Text ABSTRAK.pdf Download (30kB)
	Text COVER.pdf Download (178kB)
	Text DAFTAR ISI.pdf Download (56kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (97kB)
	Text PENGESAHAN PEMBIMBING.pdf Download (429kB)
	Text PENGESAHAN PENGUJI.pdf Download (420kB)
	Text SKRIPSI FULL_AYOLA IKA ARIHTA.pdf Restricted to Repository staff only Download (4MB)

Abstract

Pengenalan huruf merupakan suatu pengelompokan data numerik dan simbolik
(seperti citra) dengan secara otomatis oleh komputer. Pengenalan citra huruf bertujuan untuk
mengenali suatu objek pada suatu citra. Manusia sendiri dapat mengenali objek yang
dilihatnya dikarenakan otak manusia telah belajar memproses satu objek dengan objek
lainnya, Sedangkan komputer hanya bisa menerima data dengan inputan berupa citra objek
yang akan dikenali sehingga proses citra tersebut akan mengeluarkan hasil berupa informasi
dari objek di dalam citra tersebut.
Pengenalan huruf sudah pernah pernah diteliti oleh beberapa orang. Penelitian huruf
yang sudah pernah dilakukan ada berbagai macam mulai dari huruf Thailand, huruf Batak,
huruf Mandarin, dan masih banyak lagi. Dalam penelitian ini akan membuat sistem dengan
menggunakan salah satu penerapan dari Jaringan Saraf Tiruan. Sistem ini dibangun
menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation sebagai pemodelan sistem dan
Intensity of Character dan Mark Direction sebagai metode ekstraksi cirinya.
Sistem ini nantinya diharapkan mampu mengenali pola tulisan huruf Hangul secara
otomatis dan memberikan informasi terkait dengan pola yang dikenalinya. Percobaan proses
pengenalan dengan menggunakan Backpropagation dengan melakukan optimalisasi
arsitektur jaringan dan menghasilkan akurasi 76,53%. Percobaan ini menggunakan 2 lapisan
tersembunyi dengan jumlah neuron pada lapisan tersembunyi 1 adalah 100 dan pada lapisan
tersembunyi 2 adalah 95 neuron.
Kata Kunci : Backpropagation, Jaringan Saraf Tiruan, Hangu

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Backpropagation, Jaringan Saraf Tiruan, Hangu
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science
Depositing User:	A.Md Apriliani Kusuma Wardhani
Date Deposited:	22 Dec 2023 02:12
Last Modified:	22 Dec 2023 02:12
URI:	http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/38395

Actions (login required)

View Item