APPLICATION OF HANDWRITING CHARACTER CLASSIFICATION USING CHARACTER EXTRACTION BASED ON CHAIN CODE AND SEGMENT PATTERN
|
|
- Handoko Tan
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 APPLICATION OF HANDWRITING CHARACTER CLASSIFICATION USING CHARACTER EXTRACTION BASED ON CHAIN CODE AND SEGMENT PATTERN Ulva Choyriyanie, Nuryuliani Undergraduate Program, Faculty of Industrial Engineering, 2010 Gunadarma University Keywords: Chain Code, Character Extraction, Classification, Segment Pattern. ABSTRACT Classification of handwritten characters is one of the stages of handwriting character recognition process that begins with data collection, segmentation, and classification to match. In this study, the authors focus on the classification stage. The classification of handwritten characters in this study using the method of feature extraction and patternbased chain code segments. Classification process begins with the filtering process to input characters prior to segmentation. Then the character is grouped into 7 clusters based on the pattern of the first segment of each character. In the segments of each character do the coding chain code and patterns that can be matched with existing data in the database. This application is able to perform the classification of the 26 character reference and the accuracy of this program is 100 percent. This application can be exploited further for handwritten character recognition process and can be developed again to help the learning process in character recognition for the kids.
2 A-PDF Watermark DEMO: Purchase from to remove the watermark APLIKASI PENGKLASIFIKASIAN KARAKTER TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN EKSTRAKSI CIRI BERBASIS CHAIN CODE DAN POLA SEGMEN 1) Ulva Choyriyanie 2) Nuryuliani 1) amethyst_gerrard@yahoo.co.id 2) nryulia@staff.gunadarma.ac.id Jurusan Teknologi Informatika Universitas Gunadarma Jl Margonda 100 ABSTRAK Pengklasifikasian karakter tulisan tangan adalah salah satu tahap dari proses pengenalan karakter tulisan tangan yang diawali dengan pengambilan data, segmentasi, klasifikasi sampai pencocokan. Pada penelitian ini, penulis fokus pada tahap klasifikasi. Pengklasifikasian karakter tulisan tangan pada penelitian ini menggunakan metode ekstraksi ciri berbasis chain code dan pola segmen. Proses klasifikasi diawali dengan melakukan proses filterisasi terhadap karakter input sebelum dilakukan segmentasi. Kemudian karakter dikelompokan menjadi 7 cluster berdasarkan pola segmen pertama tiap karakter. Pada hasil segmen dari tiap karakter dilakukan pengkodean chain code dan polanya sehingga bisa dicocokan dengan data yang ada dalam database. Aplikasi ini mampu melakukan klasifikasi dari 26 karakter acuan dan keakuratan dari program ini adalah 100 persen. Aplikasi ini dapat dimanfaatkan lebih lanjut untuk proses pengenalan karakter tulisan tangan dan dapat dikembangkan lagi untuk membantu proses pembelajaran dalam pengenalan karakter bagi anakanak. Kata Kunci : Chain Code, Ekstraksi Ciri, Karakter, Pengklasifikasian, Pola Segmen. PENDAHULUAN LATAR BELAKANG Tulisan tangan adalah salah satu media komunikasi selain komunikasi secara verbal. Tulisan tangan adalah media untuk menyimpan informasi yang dapat mengidentifikasikan sifat, perkembangan jiwa, dan tingkat kesehatan seseorang serta dapat digunakan untuk keperluan pembelajaran. Menulis sudah diperkenalkan kepada anak sejak masuk ke jenjang TK atau SD. Untuk mengetahui tingkat kemahiran anak dalam menulis, dapat diukur berdasarkan
3 standar yang telah ditentukan. Jika seseorang melakukan penulisan dengan mengikuti standar penulisan yang telah ditentukan secara sempurna, maka semua bentuk penulisan akan sama untuk setiap huruf. Dengan berkembangnya teknologi, pengenalan tulisan tangan dapat dilakukan menggunakan komputer sebagai alat bantu untuk mengolah data masukan. Data masukan berupa karakter tulisan tangan yang diambil melalui media tambahan yaitu digitizer sebagai alat input. Sistem pengenalan tulisan tangan diawali dengan proses pengambilan data, tahap selanjutnya adalah segmentasi, klasifikasi sampai proses pengenalan. Penelitian ini fokus pada tahap klasifikasi karakter dalam pengenalan tulisan tangan. Proses klasifikasi karakter dapat dilakukan berdasarkan ekstraksi ciri berbasis chain code dan pola segmen. Berdasarkan kondisi tersebut, dibuatlah sebuah Aplikasi Pengklasifikasian Karakter Tulisan Tangan Menggunakan Ekstraksi Ciri Berbasis Chain Code dan Pola Segmen. yang telah mahir dalam menulis menggunakan ekstraksi ciri berbasis chain code dan pola segmen. Huruf yang akan diklasifikasi berupa huruf kecil dan tegak bersambung. METODE PENELITIAN SEGMENTASI TULISAN TANGAN Segmentasi tulisan tangan ditujukan untuk lebih mempermudah proses pengenalan tulisan tangan. Dari 26 karakter tulisan tangan huruf latin terdapat 25 jenis segmen acuan. Contoh segmentasi standar pada beberapa karakter yang dilakukan secara manual berdasarkan pendapat sejumlah peneliti (Vinter, Paindavoine, in Suryarini 2009) dapat dilihat pada gambar 1. BATASAN MASALAH Pada penulisan skripsi kali ini penulis membatasi masalah dalam pembuatan aplikasi pengklasifikasian karakter tulisan tangan dari orang dewasa Gambar 1 Contoh segmentasi pada karakter a,c,e,f,i,o dan u [Vinter, 2005] [Paindovoine, 2008] Setiap karakter terdiri dari beberapa segmen atau stroke. Stroke adalah proses dari alat tulis diletakkan pada media tulis sampai diangkat kembali. Proses tersebut
4 berlangsung secara berurutan sehingga membentuk sebuah karakter. Sehingga setiap karakter akan selesai terbentuk sebelum karakter lainnya dibentuk, karena setiap karakter terbentuk dari beberapa stroke yang berhubungan. untuk 8 arah mata angin dan gambar 3 untuk 4 arah mata angin. CHAIN CODE (KODE FREEMAN) Algoritma Kode Rantai Freeman (Freeman Chain Code) pertama kali di perkenalkan oleh Freeman pada tahun Tujuan dari Kode Freeman adalah untuk memberitahukan representasi batasan dari suatu obyek. Kode rantai Freeman merupakan algoritma sederhana tetapi memiliki kinerja yang tinggi. Kode rantai didasarkan pada kenyataan bahwa titik berurutan pada kurva kontinyu yang saling berdekatan satu sama lain, dan bahwa masing masing titik data secara berurutan berbatasan dengan salah satu dari delapan titik titik yang mengelilingi titik data tersebut. Kode rantai digunakan untuk merepresentasikan batas tepi dengan urutan garis lurus yang terhubung dengan ukuran dan arah tertentu. Biasanya, kode rantai direpresentasikan dengan 4 arah atau 8 arah mata angin. Arah dari suatu mata angin dikodekan dengan menggunakan skema penomoran seperti terlihat di gambar 2 Gambar 2. Skema 8 arah mata angin Gambar 3. Skema 4 arah mata angin Kode rantai suatu batas tepi tergantung pada penentuan titik awal. Kode dapat dinormalisasikan dengan memperlakukan titik awal sebagai suatu urutan arah dalam bentuk numerik yang membentuk lingkaran dan mendefinisikan titik awal sedemikian rupa sehingga menghasilkan suatu bentuk besaran integer yang minimum. Untuk pengkodean arah kode rantai, dapat digunakan kelipatan sudut 45 untuk 8 arah atau 90 untuk 4 arah. Kode rantai ini digunakan untuk mengkodekan ciri setiap segmen yang terbentuk dari hasil segmentasi.
5 KLASIFIKASI KARAKTER Untuk mempermudah dan mempercepat akses serta proses pencocokan maka perlu dilakukan klasifikasi karakter berdasakan pada pola segmen. Hal ini dilakukan karena terdapat beberapa segmen dalam sejumlah karakter yang memiliki pola yang sama. Klasifikasi dilakukan dengan cara mengelompokan semua karakter yang memiliki kesamaan ciri dan pola mulai pada segmen pertama. Selanjutnya, kelompok karakter ini dipecah menjadi sub-klas berdasarkan kesamaan ciri dan pola segmen kedua. Hal yang sama dilakukan untuk segmen ketiga dan demikian seterusnya. Dengan demikian akan terbentuk klas dan sub-klas dalam urutan pohon hirarki [Nuryuliani, 2009] seperti yang ditunjukan oleh gambar 4. Gambar 4. Pohon clustering karakter berdasarkan bentuk segmen [Nuryuliani, 2009] pengelompokan berdasarkan bentuk segmen pertama setiap karakter. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel 1. Tabel 1. Pengelompokan karakter berdasarkan bentuk segmen pertama [Nuryuliani, 2009] PEMBAHASAN Metodologi Penelitian Secara umum, skema dari metode klasifikasi karakter tulisan tangan terbagi atas dua proses, yakni proses pembentukan basis data karakter acuan dan proses pengklasifikasian. Pada dasarnya program klasifikasi karakter tulisan tangan merupakan bagian dari sistem pengenalan tulisan tangan yang diawali dengan proses pengambilan data, segmentasi, klasifikasi sampai pengenalan. Skema proses pengenalan karakter tulisan tangan dilihat pada Gambar 5. dapat Untuk memudahkan proses pengenalan tulisan tangan, maka dilakukan klasifikasi karakter dengan membuat
6 Gambar 5. Skema proses pengenalan karakter Alur Aplikasi Program Alur aplikasi pengklasifikasian karakter tulisan tangan dapat dilihat pada gambar 6. Pengkodean Chain Code Karakter yang sudah di segmentasi dikodekan kedalam chain code dan pola segmen agar dapat dicocokan kedalam database untuk memeriksa kesesuaian. Database chain code berisi probabilitas kemunculan tiap segmen dalam setiap kode chain code. Data dalam database berupa batas bawah dan batas atas dari nilai probabilitas kemunculan dari setiap segmen. Misalnya untuk segmen satu, karakter yang terbentuk dari segmen satu akan diurut dari yang terkecil sampai tertinggi. Data terkecil akan menjadi batas bawah begitu juga sebaliknya untuk batas atas. Hal ini juga berlaku untuk 26 segmen yang lain. Sehingga database chain code berisi 52 nilai yang terbentuk dari 26 kode segmen dan setiap segmen memiliki batas bawah maupun batas atas. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel 2. Tabel 2. Daftar probabilitas dari segmen 1 Gambar 6. Alur aplikasi program Keterangan : : nilai batas bawah. : nilai batas atas.
7 Pengklasifikasian Pola Berdasarkan penelitian sebelumnya [Nuryuliani,2009], pola segmen dari karakter diklasifikasikan menjadi 7 cluster berdasarkan pola segmen pertama dari setiap karakter, kemudian seterusnya sampai huruf dikenali. Data untuk jenis segmen dapat dilihat pada tabel 3. Tabel 3. Jumlah segmen dari 26 huruf alfabet yang baru function baca segmen untuk melakukan seleksi segmen berikutnya sehingga huruf input dapat diklasifikasi dan dikenali. Perancangan GUI Tampilan GUI pada aplikasi ini disesuaikan dengan kebutuhan program. Tampilan program menggunakan 6 tombol, 2 axis dan 2 static text. Tampilan GUI dari aplikasi pengklasifikasian dapat dilihat pada gambar 7. Pencocokan Pada sub-bab ini akan dijelaskan proses pencocokan kode segmen dari pola segmen setiap karakter dalam pengklasifikasian karakter. Aplikasi yang dibuat digunakan untuk melakukan seleksi pola pada segmen pertama pertama tiap karakter. Segmen pertama tiap karakter diseleksi untuk menentukan kluster dari karakter. Setelah ditentukan klusternya, nilai dikirim ke Gambar 7. Tampilan GUI dari aplikasi Tombol-tombol yang digunakan pada aplikasi, antara lain : 1. Tombol open merupakan tombol untuk mengambil file huruf berekstensi.dat dan menampilkannya. 2. Tombol filter merupakan tombol untuk proses filterisasi kemudian menampilkan hasil filternya.
8 3. Tombol segmentasi merupakan tombol untuk proses segmentasi kemudian menampilkan setiap segmen hasil segmentasi. 4. Tombol next merupakan tombol untuk menampilkan segmen berikutnya dari huruf hasil segmentasi. 5. Tombol back merupakan tombol untuk menampilkan segmen sebelumnya dari huruf hasil segmentasi 6. Tombol exit merupakan tombol untuk keluar atau mengakhiri program. Selain tombol-tombol, rancangan gui dari program ini juga memerlukan dua buah axes dan 2 buat static text, antara lain : Axes 1 digunakan untuk menampilkan karakter input Axes 2 digunakan untuk menampilkan hasil filter dan hasil segmentasi karakter. Text 1 merupakan tulisan klasifikasi segmen Text 2 merupakan text berisi keterangan hasil klasifikasi dari setiap segmen. KESIMPULAN DAN SARAN KESIMPULAN Proses klasifikasi karakter tulisan tangan ini menggunakan metode ekstraksi ciri berbasis chain code dan pola segmen. Karakter input difilter terlebih dahulu sebelum dilakukan segmentasi. Kemudian karakter dikelompokan menjadi 7 cluster berdasarkan segmen pertama tiap karakter [Dr. Nuryuliani, 2009]. Pada hasil segmen dari tiap karakter dilakukan pengkodean chain code dan polanya sehingga bisa dicocokan dengan data yang ada dalam database. Aplikasi ini mampu melakukan klasifikasi dari 26 karakter acuan dan keakuratan dari program ini adalah 100 persen. Aplikasi pengklasifikasian karakter tulisan tangan merupakan bagian dari sistem pengenalan karakter tulisan tangan yang diawali tahap pengambilan data, segmentasi, klasifikasi sampai pencocokan. Karena itu, aplikasi ini kedepannya dapat dijadikan referensi dalam sistem pengenalan tulisan tangan dalam tahap pencocokan. SARAN Untuk masa kedepan diharapkan aplikasi klasifikasi ini dapat dilanjutkan ke tahap pengenalan tulisan tangan sehingga dapat dimanfaatkan untuk membantu proses pembelajaran. Dan untuk meningkatkan tingkat akurasi pengenalan, sebaiknya lebih memperkaya database dengan jumlah referensi yang lebih banyak.
9 DAFTAR PUSTAKA [1] Brian R. Hunt,Ronald L. Lipsman, Jonathan M. Rosenberg, Kevin R. Coombes, John E. Osborn, Garrett J. Stuck. A Guide to MATLAB for Beginners and Experienced Users Second Edition. [2] Freeman, Herbert, Computer Processing of Line-Drawing Images. Computing Survey, Vol. 6, No. 1, March [3] MathWorks, The, Inc, Matlab Getting Started Guide. [4] Nuryuliani, Klasifikasi Pengenalan Tulisan Tangan Menggunakan Ekstraksi Ciri Berbasis Chain Code Dan Pola Segmen. Disertasi. Universitas Gunadarma. [5] Nuryuliani, Lulu C. Munggaran, Sarifuddin Madenda, dan Michel Paindavoine, Pendekatan Kode Rantai Sebagai Dasar Pengenalan Karakter. [6] Pujiriyanto,Andry, Cepat Mahir Matlab. [7] Suryarini, Widodo, Metode Segmentasi Karakter Tulisan Tangan On-Line Menggunakan Karakteristik Perubahan Nilai Koordinat Y. Disertasi. Universitas Gunadarma. [8] Tappert, C. C., C.Y. Sun dan Y. Wakahara, The State Of The Art In On-Line Handwritting Recognition. IEEE Transaction on Pattern and Machine Intelligence. Vol 17, No. 8, August.
Klasifikasi Karakter Tulisan Tangan berdasarkan pola segmen
Klasifikasi Karakter Tulisan Tangan berdasarkan pola segmen 20 Nopember 2010 Nuryuliani, Lulu C Munggaran Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Gunadarma Universitas Gunadarma Depok,
Lebih terperinciPENGKODEAN BENTUK SEGMEN MENGGUNAKAN KODE RANTAI SEBAGAI DASAR PENGENALAN BENTUK KARAKTER TULISAN TANGAN SECARA ON-LINE
Yogyakarta, 22 Juli 2009 PENGKODEAN BENTUK SEGMEN MENGGUNAKAN KODE RANTAI SEBAGAI DASAR PENGENALAN BENTUK KARAKTER TULISAN TANGAN SECARA ON-LINE Nuryuliani 1, Lulu C. Munggaran 2, Sarifuddin Madenda 3,
Lebih terperinciAPLIKASI PENGENALAN DAN ANALISA HURUF ULISAN ANGAN MENGGUNAKAN MEODE FREEMAN CHAIN CODE ABSRAKSI Pengenalan tulisan tangan (handwriting recognition) a
APPLICAION OF RECOGNIION AND ANALSIS OF HANDWRIING CHARACER USING FREEMAN CHAIN CODE MEHOD Riski Purwo Handariningsih Undergraduate Program, Faculty of Industrial Engineering, 2011 Gunadarma University
Lebih terperinciPENDEKATAN KODE RANTAI SEBAGAI DASAR PENGENALAN KARAKTER
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 29 (SNATI 29) Yogyakarta, 2 Juni 29 ISSN:197-522 PENDEKATAN KODE RANTAI SEBAGAI DASAR PENGENALAN KARAKTER Nur Yuliani 1, Lulu C Munggaran 2, Sarifudin Madenda
Lebih terperinciPENGENALAN OBJEK PADA CITRA BERDASARKAN SIMILARITAS KARAKTERISTIK KURVA SEDERHANA
PENGENALAN OBJEK PADA CITRA BERDASARKAN SIMILARITAS KARAKTERISTIK KURVA SEDERHANA Dina Indarti Pusat Studi Komputasi Matematika, Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya no. 100, Depok 16424, Jawa Barat
Lebih terperinciPENCARIAN CITRA BERDASARKAN BENTUK DASAR TEPI OBJEK DAN KONTEN HISTOGRAM WARNA LOKAL
Makalah Nomor: KNSI-472 PENCARIAN CITRA BERDASARKAN BENTUK DASAR TEPI OBJEK DAN KONTEN HISTOGRAM WARNA LOKAL Barep Wicaksono 1, Suryarini Widodo 2 1,2 Teknik Informatika, Universitas Gunadarma 1,2 Jl.
Lebih terperinciVERIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR CHAIN CODE ABSTRAK
VERIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR CHAIN CODE Andre Sitorus (0822107) Jurusan Teknik Elektro email: tiantorus11@gmail.com ABSTRAK Pola yang dibentuk oleh
Lebih terperinciSEGMENTASI HURUF TULISAN TANGAN BERSAMBUNG DENGAN VALIDASI JARINGAN SYARAF TIRUAN. Evelyn Evangelista ( )
SEGMENTASI HURUF TULISAN TANGAN BERSAMBUNG DENGAN VALIDASI JARINGAN SYARAF TIRUAN Evelyn Evangelista (1022004) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Kristen Maranatha, Jl. Prof. Drg. Suria
Lebih terperinciPengenalan Pola Karakter Tulisan Tangan Dengan Menggunakan Metoda Clustering Melalui Similarity Measure Approach
Pengenalan Pola Karakter Tulisan Tangan Dengan Menggunakan Metoda Clustering Melalui Similarity Measure Approach Erry Febriansyah Prananta / 0422071 Email : erry_prananta@yahoo.com Jurusan Teknik Elektro,
Lebih terperinciANALISA HASIL PERBANDINGAN IDENTIFIKASI CORE POINT PADA SIDIK JARI MENGGUNAKAN METODE DIRECTION OF CURVATURE DAN POINCARE INDEX
ANALISA HASIL PERBANDINGAN IDENTIFIKASI CORE POINT PADA SIDIK JARI MENGGUNAKAN METODE DIRECTION OF CURVATURE DAN POINCARE INDEX Mohammad imron (1), Yuliana Melita (2), Megister Teknologi Informasi Institusi
Lebih terperinciPerancangan dan Pembuatan Aplikasi Skeletonization
Perancangan dan Pembuatan Aplikasi Skeletonization Gideon Simon 1, Liliana 2, Kartika Gunadi 3 Fakultas Teknologi Industri Program Studi Teknik Informatika, Universitas Kristen Petra Jl. Siwalankerto 121-131,
Lebih terperinciPENGENALAN BILANGAN ARAB MENGGUNAKAN TEMPLATE MATCHING
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) PENGENALAN BILANGAN ARAB MENGGUNAKAN TEMPLATE MATCHING Muhammad Hanif Dwiadi¹, Sofia Naning Hertiana², Gelar Budiman³ ¹Teknik Telekomunikasi,, Universitas Telkom Abstrak
Lebih terperinciPENGENALAN TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN EKSTRAKSI CIRI WAVELET TRANSFORM DARI PROJECTION PROFILE
PENGENALAN TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN EKSTRAKSI CIRI WAVELET TRANSFORM DARI PROJECTION PROFILE Radian Rizki Triadhi NRP : 1222033 E-mail : radianrizkitriadhi@ymail.com ABSTRAK Pengenalan tulisan tangan
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI
84 BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI Pada bab ini akan dibahas mengenai implementasi sistem yaitu spesifikasi sistem dan cara menggunakan aplikasi segmentasi citra dengan menggunakan metode Fuzzy C- Means
Lebih terperinciPENGENALAN TULISAN TANGAN AKSARA BATAK TOBA MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN BERBASIS ALGORITMA RESILIENT PROPAGATION
PENGENALAN TULISAN TANGAN AKSARA BATAK TOBA MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN BERBASIS ALGORITMA RESILIENT PROPAGATION Disusun oleh : Nama : Robin Panjaitan NRP : 0622017 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas
Lebih terperinciPEMANFAATAN METODE PENCOCOKAN KURVA UNTUK MENGENALI HURUF TULISAN TANGAN. Efron Manik ABSTRACT
PEMANFAATAN METODE PENCOCOKAN KURVA UNTUK MENGENALI HURUF TULISAN TANGAN Efron Manik ABSTRACT There are many forms in office s warehouse that its data have not been typed in computer because of typing
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN
61 BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1 Analisis 3.1.1 Analisis Permasalahan Proses Segmentasi citra dapat dilakukan dengan berbagai cara, antara lain dengan metode konvensional secara statistik maupun
Lebih terperinciIDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR LOCAL BINARY PATTERN ABSTRAK
IDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR LOCAL BINARY PATTERN Zeth Pasongli (0222113) Jurusan Teknik Elektro Email: zeth_pasongli@yahoo.com ABSTRAK Pola pembuluh
Lebih terperinciImplementasi Teori Graf Dalam Masalah Fingerprint Recognition (Pengenalan Sidik Jari)
Implementasi Teori Graf Dalam Masalah Fingerprint Recognition (Pengenalan Sidik Jari) Amalfi Yusri Darusman Jurusan Teknik Informatika Institut Teknologi Bandung, jalan Ganesha 10 Bandung, email : if17023@students.if.itb.a.c.id
Lebih terperinciPerancangan Perangkat Lunak Bantu Bantu Pemahaman Kritografi Menggunakan Metode MMB (MODULAR MULTIPLICATION-BASED BLOCK CIPHER)
JURNAL ILMIAH CORE IT ISSN 2339-1766 Perancangan Perangkat Lunak Bantu Bantu Pemahaman Kritografi Menggunakan Metode MMB (MODULAR MULTIPLICATION-BASED BLOCK CIPHER) Yudi 1), Albert 2) STMIK IBBI Jl. Sei
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. dengan proses pengolahan citra digital (digital image processing), dimana data berupa
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada awalnya, komputer hanya dapat digunakan untuk melakukan pemrosesan terhadap data numerik. Tetapi pada sekarang ini, komputer telah membawa banyak perubahan dan
Lebih terperinci1. Pendahuluan Bentuk tubuh manusia adalah sesuatu yang unik dimana setiap orang tidak akan ada yang sama satu sama lain meskipun dia kembar. Perbedaa
Implementasi Perhitungan Sudut Rangka Manusia Menggunakan Matlab 7 Nugroho Dian Purnama Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya, 100, Pondok Cina, Depok Telp: (021) 78881112
Lebih terperinciPENGENALAN HURUF TULISAN TANGAN BERBASIS CIRI SKELETON DAN STATISTIK MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN. Disusun oleh : Mario Herryn Tambunan ( )
PENGENALAN HURUF TULISAN TANGAN BERBASIS CIRI SKELETON DAN STATISTIK MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN Disusun oleh : Mario Herryn Tambunan (1022056) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas
Lebih terperinciIDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR SCALE INVARIANT FEATURE TRANSFORM
IDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR SCALE INVARIANT FEATURE TRANSFORM (SIFT) Vikri Ahmad Fauzi (0722098) Jurusan Teknik Elektro email: vikriengineer@gmail.com
Lebih terperinciDETEKSI HURUF ARAB MENGGUNAKAN METODE FREEMAN CHAIN CODE
Techno.COM, Vol. 13, No. 4, November 2014: 245-250 DETEKSI HURUF ARAB MENGGUNAKAN METODE FREEMAN CHAIN CODE Vidya Dwi Turisqi Wijaya 1, Sendi Novianto 2, Umi Rosyidah 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika,
Lebih terperinciPENGENALAN ABJAD AKSARA LATIN PADA KOMPUTER MENGGUNAKAN METODE SKELETONING
PENGENALAN ABJAD AKSARA LATIN PADA KOMPUTER MENGGUNAKAN METODE SKELETONING Elisa Cahyadi dan Joan Santoso Teknologi Informasi Sekolah Tinggi Teknik Surabaya elisa@stts.edu dan joan@stts.edu ABSTRAK Pada
Lebih terperinciKLASIFIKASI CITRA SIDIK JARI DENGAN METODE TEMPLTE MATCHING
KLASIFIKASI CITRA SIDIK JARI DENGAN METODE TEMPLTE MATCHING SKRIPSI Oleh : DWI KUSMIATI J2A 605 036 PROGRAM STUDI MATEMATIKA JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS
Lebih terperinciPENGEMBANGAN PERANGKAT LUNAK SISTEM OPERASI MESIN MILLING CNC TRAINER
PENGEMBANGAN PERANGKAT LUNAK SISTEM OPERASI MESIN MILLING CNC TRAINER * Mushafa Amala 1, Susilo Adi Widyanto 2 1 Mahasiswa Jurusan Teknik Mesin, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro 2 Dosen Jurusan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. memindahkan data secara manual ke dalam komputer untuk dapat diolah lebih
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Teknologi yang terus berkembang membuat sistem komputerisasi bergerak dengan cepat, namun hal ini tidak seimbang dengan kemampuan manusia memindahkan data secara manual
Lebih terperinciPemisahan Objek-Objek Berbasis Region pada Citra Digital dengan Metode Normalized Cuts
JURNAL DIGIT, Vol.1, No., November 011, pp. 13~131 ISSN: 088-589X 13 Pemisahan Objek-Objek Berbasis Region pada Citra Digital dengan Metode Normalized Cuts Marsani Asfi Program Studi Sistem Informasi Sekolah
Lebih terperinciBAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Analisa Program Aplikasi Dalam proses identifikasi karakter pada plat nomor dan tipe kendaraan banyak menemui kendala. Masalah-masalah yang ditemui adalah proses
Lebih terperinciOleh: Riza Prasetya Wicaksana
Oleh: Riza Prasetya Wicaksana 2209 105 042 Pembimbing I : Dr. I Ketut Eddy Purnama, ST., MT. NIP. 196907301995121001 Pembimbing II : Muhtadin, ST., MT. NIP. 198106092009121003 Latar belakang Banyaknya
Lebih terperinciRENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) CIG4I3 SISTEM REKOGNISI Disusun oleh: Tjokorda Agung Wirayudha PROGRAM STUDI S1 TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS INFORMATIKA TELKOM UNIVERSITY LEMBAR PENGESAHAN Rencana Semester
Lebih terperinciREALISASI PERANGKAT LUNAK UNTUK IDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR LOCAL LINE BINARY PATTERN (LLPB)
REALISASI PERANGKAT LUNAK UNTUK IDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR LOCAL LINE BINARY PATTERN (LLPB) Elfrida Sihombing (0922019) Jurusan Teknik Elektro Universitas
Lebih terperinci1.2 Rumusan Masalah 1.3 Batasan Masalah 1.4 Tujuan Penelitian
Penerapan Data Mining dengan Menggunakan Metode Clustering K-Mean Untuk Mengukur Tingkat Ketepatan Kelulusan Mahasiswa Program Teknik Informatika S1 Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro Semarang
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. 4.1 Pengembangan Sistem Pengenalan Wajah 2D
30 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Pengembangan Sistem Pengenalan Wajah 2D Penelitian ini mengembangkan model sistem pengenalan wajah dua dimensi pada citra wajah yang telah disiapkan dalam
Lebih terperinciBAB 3 PERANCANGAN SISTEM
21 BAB 3 PERANCANGAN SISTEM 3.1 Arsitektur Sistem Template Formulir Sample Karakter Pengenalan Template Formulir Pendefinisian Database Karakter Formulir yang telah diisi Pengenalan Isi Formulir Hasil
Lebih terperinciPENGENALAN TEKS CETAK PADA CITRA TEKS BINER
PENGENALAN TEKS CETAK PADA CITRA TEKS BINER Iwan Donal Paska Manurung Achmad Hidayatno Budi Setiyono Abstrak : Salah satu topik khusus pengolahan citra digital dibidang analisa citra adalah pengenalan
Lebih terperinciKLASIFIKASI PROSES BUSINESS DATA MAHASISWA UNIVERSITAS KANJURUHAN MALANG MENGGUNAKAN TEKNIK DATA MINING
KLASIFIKASI PROSES BUSINESS DATA MAHASISWA UNIVERSITAS KANJURUHAN MALANG MENGGUNAKAN TEKNIK DATA MINING Moh Ahsan Universitas Kanjuruhan Malang ahsan@unikama.ac.id ABSTRAK. Universitas Kanjuruhan Malang
Lebih terperinciPENGENALAN WAJAH DENGAN MENGGUNAKAN NLDA (NULL-SPACE LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS)
PENGENALAN WAJAH DENGAN MENGGUNAKAN NLDA (NULL-SPACE LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS) Disusun oleh : Yudi Setiawan (0722095) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jl. Prof. Drg. Suria Sumantri, MPH, No.
Lebih terperinciPENGENALAN AKSARA BALI MENGGUNAKAN METODE MODIFIED DIRECTION FEATURE DAN ALGORITMA GENERALIZED LEARNING VECTOR QUANTIZATION (GLVQ)
PENGENALAN AKSARA BALI MENGGUNAKAN METODE MODIFIED DIRECTION FEATURE DAN ALGORITMA GENERALIZED LEARNING VECTOR QUANTIZATION (GLVQ) KOMPETENSI KOMPUTASI SKRIPSI NI WAYAN DEVIYANTI SEPTIARI NIM. 1108605004
Lebih terperinciPERBANDINGAN SEGMENTASI CITRA BERWARNA DENGAN FUZZY CMEANS CLUSTERING PADA BEBERAPA REPRESENTASI RUANG WARNA
PERBANDINGAN SEGMENTASI CITRA BERWARNA DENGAN FUZZY CMEANS CLUSTERING PADA BEBERAPA REPRESENTASI RUANG WARNA Naser Jawas Sistem Komputer STMIK STIKOM Bali Jl Raya Puputan No.86 Renon, Denpasar, Bali 80226
Lebih terperinciPENGENALAN CITRA TULISAN TANGAN DOKTER DENGAN MENGGUNAKAN SVM DAN FILTER GABOR
PENGENALAN CITRA TULISAN TANGAN DOKTER DENGAN MENGGUNAKAN SVM DAN FILTER GABOR Angga Lisdiyanto (1), Lukman Zaman P.C.S.W (2) Teknik Informatika, Universitas Islam Lamongan (1) Teknik Informatika, Sekolah
Lebih terperinciSEGMENTASI KARAKTER TULISAN TANGAN ONLINE MENGGUNAKAN FILTER IIR
Yogyakarta, Juli 009 SEGMENTASI KARAKTER TULISAN TANGAN ONLINE MENGGUNAKAN FILTER IIR. Fakultas Teknologi Informasi Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100 Pondok Cina Depok 1644 Telp: 01 78881144,
Lebih terperinciPENGELOMPOKAN CITRA WAJAH DENGAN TEKNIK SUBSPACE CLUSTERING MENGGUNAKAN ALGORITMA LSA SC (LOCAL SUBSPACE AFFINITY SPECTRAL CLUSTERING)
PENGELOMPOKAN CITRA WAJAH DENGAN TEKNIK SUBSPACE CLUSTERING MENGGUNAKAN ALGORITMA LSA SC (LOCAL SUBSPACE AFFINITY SPECTRAL CLUSTERING) Disusun oleh : Febryan Setiawan (0922081) Jurusan Teknik Elektro,
Lebih terperinciDETEKSI DAN SEGMENTASI OTOMATIS DERET PADA CITRA METERAN AIR
DETEKSI DAN SEGMENTASI OTOMATIS DERET PADA CITRA METERAN AIR Naser Jawas STIKOM Bali Jl. Raya Puputan, No.86, Renon, Denpasar, Bali Email: naser.jawas@gmail.com ABSTRAK Meter air adalah sebuah alat yang
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Citra Citra (image) sebagai salah satu komponen multimedia memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Citra mempunyai karakteristik yang tidak dimiliki oleh
Lebih terperinciDAFTAR ISI. BAB 3 PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK 3.1 Diagram Alir Utama Kamera Web iii
Aplikasi Kamera Web Untuk Mengidentifikasi Plat Nomor Mobil Jemmy / 0322042 E-mail : kaiser_jemmy@yahoo.com Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Kristen Maranatha Jalan Prof. Drg. Suria
Lebih terperinciKLASIFIKASI POLA UKIR KAYU JEPARA BERDASARKAN DETEKSI TEPI BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN
LAPORAN SKRIPSI KLASIFIKASI POLA UKIR KAYU JEPARA BERDASARKAN DETEKSI TEPI BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN VAHRUL MEILANI NIM.2012-51-115 DOSEN PEMBIMBING Endang Supriyati, M.Kom Alif Catur Murti, S.Kom,
Lebih terperinciJurnal Pendidikan Fisika Indonesia 7 (2011) RANCANG BANGUN SISTEM PENGENALAN POLA SIDIK JARI MENGGUNAKAN METODE MINUTIAE
ISSN: 1693-1246 Januari 2011 Jurnal Pendidikan Fisika Indonesia 7 (2011) 47-51 J P F I http://journal.unnes.ac.id RANCANG BANGUN SISTEM PENGENALAN POLA SIDIK JARI MENGGUNAKAN METODE MINUTIAE Sudartono*,
Lebih terperinciSISTEM PENGENALAN TULISAN TANGAN REAL TIME MENGGUNAKAN METODE DOMINANT POINT DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION
SISTEM PENGENALAN TULISAN TANGAN REAL TIME MENGGUNAKAN METODE DOMINANT POINT DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION Oleh: Bakhtiar Arifin (1206 100 722) Dosen Pembimbing: Prof. DR. M.
Lebih terperinciKata kunci : Slant correction, jaringan saraf tiruan, multilayer perceptron, backpropagation.
SLANT CORRECTION MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN BERBASIS MULTILAYER PERCEPTRON Disusun oleh : Nama : George L. Immanuel NRP : 0922080 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Kristen Maranatha
Lebih terperinciBAB 3 PROSEDUR DAN METODOLOGI. menawarkan pencarian citra dengan menggunakan fitur low level yang terdapat
BAB 3 PROSEDUR DAN METODOLOGI 3.1 Permasalahan CBIR ( Content Based Image Retrieval) akhir-akhir ini merupakan salah satu bidang riset yang sedang berkembang pesat (Carneiro, 2005, p1). CBIR ini menawarkan
Lebih terperinciPenerapan Algoritma K-Means untuk Clustering
Seminar Perkembangan dan Hasil Penelitian Ilmu Komputer (SPHP-ILKOM) 71 Penerapan Algoritma K-Means untuk ing Dokumen E-Jurnal STMIK GI MDP Ernie Kurniawan* 1, Maria Fransiska 2, Tinaliah 3, Rachmansyah
Lebih terperinciIdentifikasi Tanda Tangan Menggunakan Transformasi Gabor Wavelet dan Jarak Minskowski
Identifikasi Tanda Tangan Menggunakan Transformasi Gabor Wavelet dan Jarak Minskowski Junia Kurniati Computer Engineering Department Faculty of Computer Science Sriwijaya University South Sumatera Indonesia
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Seiring perkembangan teknologi yang amat pesat, menuntut pula adanya otomatisasi dan efisiensi dalam memperoleh informasi. Hal ini didukung pula oleh perkembangan mobile
Lebih terperinciSYSTEMIC Vol. 1, No. 1, Agustus 2015, PENGENALAN CATATAN PENJUALAN MENGGUNAKAN PENGENALAN ANGKA BERBASIS KORELASI.
SYSTEMIC Vol. 1, No. 1, Agustus 2015, 14-19 PENGENALAN CATATAN PENJUALAN MENGGUNAKAN PENGENALAN ANGKA BERBASIS KORELASI Ahmad Yusuf 1) 1) Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sunan Ampel
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. tangan dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM).
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Di dalam desain penelitian ini akan menggambarkan proses pengenalan tulisan tangan dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Praproses Input
Lebih terperinciPENGENALAN POLA HURUF HIJAIYAH TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN FUZZY FEATURE EXTRACTION DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION
PENGENALAN POLA HURUF HIJAIYAH TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN FUZZY FEATURE EXTRACTION DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION Helsi Tia Vermala 1, Diyah Puspitaningrum 2, Yudi Setiawan 3 123 Program Studi
Lebih terperinciVERIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FILTER GABOR ABSTRAK
VERIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FILTER GABOR Eric (0822026) Jurusan Teknik Elektro Universitas Kristen Maranatha email: eric.wennas@gmail.com ABSTRAK Pola pembuluh
Lebih terperinciREALISASI PERANGKAT LUNAK UNTUK MEMVERIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR LOCALITY PRESERVING PROJECTION
REALISASI PERANGKAT LUNAK UNTUK MEMVERIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR LOCALITY PRESERVING PROJECTION FadliWitular (0822043) Jurusan Teknik Elektro Universitas
Lebih terperinciOPTICAL CHARACTER RECOGNITION DENGAN METODE NAIVE BAYES
OPTICAL CHARACTER RECOGNITION DENGAN METODE NAIVE BAYES Akhmad Robit Maula, Rizky Bangkit S, Akhmad Fikri Hidayat, Ach. Dwi Ardian, Nuri Nikmawati Anis U Email:obyth.regen@gmail.com, bangkitrizky@gmail.com,
Lebih terperinciPengelompokan Huruf Cetak Menggunakan Algoritma Adaptive Resonance Theory 1 (ART 1)
Pengelompokan Huruf Cetak Menggunakan Algoritma Adaptive Resonance Theory 1 (ART 1) Elisabeth Lany Oktorina/0222135 Email: geffen_ladi@yahoo.com Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jln.Prof.Drg.Suria
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Pengenalan pola merupakan permasalahan kecerdasan buatan yang secara
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pengenalan pola merupakan permasalahan kecerdasan buatan yang secara umum sering digunakan dalam sistem berbasis pengetahuan. Pengenalan pola memiliki peranan penting
Lebih terperinciDETEKSI SUDUT MENGGUNAKAN KODE RANTAI UNTUK PENGENALAN BANGUN DATAR DUA DIMENSI
DETEKSI SUDUT MENGGUNAKAN KODE RANTAI UNTUK PENGENALAN BANGUN DATAR DUA DIMENSI Ahmad Fashiha Hastawan, Achmad Hidayatno, R. Rizal Isnanto Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pendeteksian objek dalam suatu citra merupakan hal mendasar dalam banyak aplikasi analisis citra (image analysis). Manusia bisa langsung mengenali objek yang dilihatnya
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada era teknologi masa kini, komputer memiliki peran yang cukup besar dalam membantu mempermudah pekerjaan manusia. Fitur-fitur yang terdapat didalam komputer seperti
Lebih terperinciIDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA TELINGA DENGAN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI HOUGH ABSTRAK
IDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA TELINGA DENGAN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI HOUGH Syafril Tua (0822088) Jurusan Teknik Elektro email: syafrilsitorus@gmail.com ABSTRAK Struktur telinga adalah
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORETIS
BAB 2 TINJAUAN TEORETIS 2.1 Pengertian Citra Secara harfiah, citra (image) adalah gambar pada bidang dwimatra (dua dimensi). Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi menerus (continue)
Lebih terperinciPENGENALAN POLA MARGINS TULISAN TANGAN UNTUK MENGIDENTIFIKASI KARAKTER SESEORANG MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
PENGENALAN POLA MARGINS TULISAN TANGAN UNTUK MENGIDENTIFIKASI KARAKTER SESEORANG MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) Adiatandy Geovani (0722091 ) Jurusan Teknik Elektro email: adiatandy.mail@gmail.com
Lebih terperinciPengenalan Pola Untuk Deteksi Uang Koin
Pengenalan Pola Untuk Deteksi Uang Koin Nesi Syafitri, S.Kom, M.Cs Teknik Perangkat Lunak Fakultas Teknik Universitas Islam Riau Email : nesisyafitri@yahoo.com Abstrak Pengenalan Pola (Pattern Recognition)
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN SISTEM. tangan huruf vokal seperti terlihat pada gambar 3.1.
BAB III PERANCANGAN SISTEM 3.1 Alur Penelitian Perancangan sistem simulasi identifikasi dan pengenalan pola tulisan tangan huruf vokal seperti terlihat pada gambar 3.1. Pengambilan data Pre-processing
Lebih terperinciBAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN
44 BAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN 3.1 Analisa Analisa yang dilakukan terdiri dari : a. Analisa terhadap permasalahan yang ada. b. Analisa pemecahan masalah. 3.1.1 Analisa Permasalahan Pengenalan uang kertas
Lebih terperinciKOMBINASI METODE MORPHOLOGICAL GRADIENT DAN TRANSFORMASI WATERSHED PADA PROSES SEGMENTASI CITRA DIGITAL
KOMBINASI METODE MORPHOLOGICAL GRADIENT DAN TRANSFORMASI WATERSHED PADA PROSES SEGMENTASI CITRA DIGITAL Rudy Adipranata Universitas Kristen Petra Jl. Siwalankerto 121-131, Surabaya. Telp. (031) 8439040
Lebih terperinciIMPLEMENTASI PEMBACAAN HURUF HIJAIYYAH DAN KARAKTER ANGKA ARAB DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN LVQ (LEARNING VECTOR QUANTIZATION)
IMPLEMENTASI PEMBACAAN HURUF HIJAIYYAH DAN KARAKTER ANGKA ARAB DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN LVQ (LEARNING VECTOR QUANTIZATION) Alfan Zahriyono¹, Ahmad Suryan..², Mahmud Dwi Suliiyo³ ¹Teknik
Lebih terperinciImplementasi Metode Neural Network Pada Perancangan Pengenalan Pola Plat Nomor Kendaraan
Konferensi Nasional Sistem & Informatika 2015 STMIK STIKOM Bali, 9 10 Oktober 2015 Implementasi Metode Neural Network Pada Perancangan Pengenalan Pola Plat Nomor Kendaraan Putu Kussa Laksana Utama 1,2
Lebih terperinciIDENTIFIKASI NOMOR POLISI KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN SELF ORGANIZING MAPS (SOMS)
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) IDENTIFIKASI NOMOR POLISI KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN SELF ORGANIZING MAPS (SOMS) Inung Wijayanto¹, Iwan Iwut Tritoasmoro², Koredianto Usman³
Lebih terperinciPERBANDINGAN ANALISIS PENGENALAN HURUF ARAB MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DAN K-NEAREST NEIGHBOR
PERBANDINGAN ANALISIS PENGENALAN HURUF ARAB MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DAN K-NEAREST NEIGHBOR Ragil Anggararingrum Perwira Nagara¹, Adiwijaya², Ratri Dwi Atmaja³ ¹Teknik
Lebih terperinciPengenalan Aksara Lampung Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan
Pengenalan Aksara Lampung Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Adhika Aryantio School of Electrical Engineering and Informatics Institute Technology of Bandung 10th Ganeca Street Bandung, Indonesia. Adhikaaryantio.x6@gmail.com
Lebih terperinciArdhi Prasetya /
PERBANDINGAN PROGRAM IDENTIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN METODE GRADIEN DENGAN PROGRAM IDENTIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN PERHITUNGAN JARAK ANTAR TITIK PADA TANDA TANGAN Ardhi Prasetya / 0622050 E-mail
Lebih terperinciHALAMAN SAMPUL SKRIPSI PENGENALAN POLA TELAPAK TANGAN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA BACK PROPAGATION NEURAL NETWORK
HALAMAN SAMPUL SKRIPSI PENGENALAN POLA TELAPAK TANGAN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA BACK PROPAGATION NEURAL NETWORK Oleh: MOH SHOCHWIL WIDAT 2011-51-034 PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN
BAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN 4.1. Analisa 4.1.1 Analisis Data Pada tahap analisa data ini akan dibahas mengenai citra CT Scan yang akan dilakukan proses segmentasi atau pengelompokan data. Data citra
Lebih terperinciIMPLEMENTASI PENTERJEMAH KODE ISYARAT TANGAN MENGGUNAKAN ANALISIS DETEKSI TEPI PADA ARM 11 OK6410B
IMPLEMENTASI PENTERJEMAH KODE ISYARAT TANGAN MENGGUNAKAN ANALISIS DETEKSI TEPI PADA ARM 11 OK6410B Heri Setiawan, Iwan Setyawan, Saptadi Nugroho IMPLEMENTASI PENTERJEMAH KODE ISYARAT TANGAN MENGGUNAKAN
Lebih terperinciBAB VI PENGUJIAN SISTEM
BAB VI PENGUJIAN SISTEM Bab ini berisi penjelasan mengenai pengujian yang dilakukan terhadap sistem pengenal tulisan tangan huruf Katakana menggunakan metode Induct/RDR (KaRe) yang telah dibangun. Pengujian
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN Bab III berisi tentang metode penelitian. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari teknik pengumpulan data, teknik analisis data dan perencanaan layar
Lebih terperinciIDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN MODIFIED HAUSDORFF DISTANCE ABSTRAK
IDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN MODIFIED HAUSDORFF DISTANCE Daniel Halomoan (0822056) Jurusan Teknik Elektro Universitas Kristen Maranatha email: daniel170390@gmail.com
Lebih terperinciOleh: Ulir Rohwana ( ) Dosen Pembimbing: Prof. Dr. H. M. Isa Irawan, M.T.
Oleh: Ulir Rohwana (1209 100 702) Dosen Pembimbing: Prof. Dr. H. M. Isa Irawan, M.T. DAFTAR ISI I II III IV V VI PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA METODOLOGI PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI HASIL DAN PENGUJIAN
Lebih terperinciSISTEM PENGENALAN PENGUCAPAN HURUF VOKAL DENGAN METODA PENGUKURAN SUDUT BIBIR PADA CITRA 2 DIMENSI ABSTRAK
SISTEM PENGENALAN PENGUCAPAN HURUF VOKAL DENGAN METODA PENGUKURAN SUDUT BIBIR PADA CITRA 2 DIMENSI Adhi Fajar Sakti Wahyudi (0722062) Jurusan Teknik Elektro Email: afsakti@gmail.com ABSTRAK Teknologi pengenalan
Lebih terperinciGambar 15 Contoh pembagian citra di dalam sistem segmentasi.
dalam contoh ini variance bernilai 2000 I p I t 2 = (200-150) 2 + (150-180) 2 + (250-120) I p I t 2 = 28400. D p (t) = exp(-28400/2*2000) D p (t) = 8.251 x 10-4. Untuk bobot t-link {p, t} dengan p merupakan
Lebih terperinciNur Indah Pratiwi, Widodo Universitas Negeri Jakarta ABSTRAK
Klasifikasi Dokumen Karya Akhir Mahasiswa Menggunakan Naïve Bayes Classifier (NBC) Berdasarkan Abstrak Karya Akhir Di Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Jakarta Nur Indah Pratiwi, Widodo Universitas
Lebih terperinciIDENTIFIKASI PLAT NOMOR MOBIL MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
IDENTIFIKASI PLAT NOMOR MOBIL MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) Yudil Taufik Umar¹, Heroe Wijanto², Rita Magdalena³ ¹Teknik Telekomunikasi,, Universitas Telkom Abstrak Untuk kepentingan pengenalan
Lebih terperinciNama : Raden Septiana Faza NPM : Jurusan : Teknik Informatika Pembimbing 1 : Dr. Rodiah Pembimbing 2 : Fitrianingsih, Skom.
IMPLEMENTASI TRANSFORMASI RADON UNTUK PERBAIKAN SUDUT KEMIRINGAN HURUF PADA PROSES SEGMENTASI DAN PENGENALAN TULISAN TANGAN SAMBUNG OFFLINE MENGGUNAKAN MATLAB 2015A Nama : Raden Septiana Faza NPM : 55412851
Lebih terperinciPENGENALAN POLA PENDETEKSI HURUF VOKAL MNGGUNAKAN METODE K-MEANS
LAPORAN S K R I P S I PENGENALAN POLA PENDETEKSI HURUF VOKAL MNGGUNAKAN METODE K-MEANS FITRIA DEVI RESTANTI NIM. 201251025 DOSEN PEMBIMBING Endang Supriyati, M.Kom Aditya Akbar Riadi, S.Kom, M.Kom PROGRAM
Lebih terperinciPERANCANGAN APLIKASI SISTEM PENGENALAN IRIS MATA MENGGUNAKAN METODE GABOR WAVELET PADA EKSTRAKSI CIRI SKRIPSI PRISILIA LUKAS
PERANCANGAN APLIKASI SISTEM PENGENALAN IRIS MATA MENGGUNAKAN METODE GABOR WAVELET PADA EKSTRAKSI CIRI SKRIPSI PRISILIA LUKAS 081401039 PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI
Lebih terperinciJURNAL TEKNOLOGI INFORMASI & PENDIDIKAN ISSN : VOL. 3 NO. 1 MARET 2011
PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM PENGENALAN GAMBAR KATA DAN BILANGAN DENGAN KELUARAN SUARA Muhammad Ilhamdi Rusydi 1 Hendra Syahputra 2 ABSTRACT The development of computer technology has triggered
Lebih terperinciPENGENALAN TULISAN TANGAN AKSARA BATAK TOBA MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN BERBASIS MULTILAYER PERCEPTRON
PENGENALAN TULISAN TANGAN AKSARA BATAK TOBA MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN BERBASIS MULTILAYER PERCEPTRON Disusun oleh : Nama : J. Rio Sihombing NRP : 0322129 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik,
Lebih terperinciSistem Informasi Pencarian Judul Skripsi Mahasiswa Menggunakan Metode Pencarian Suffix Cactus Library
Sistem Informasi Pencarian Judul Skripsi Mahasiswa Menggunakan Metode Pencarian Suffix Cactus Library Yamza Febrina Sari 1, Yesi Novaria Kunang 2, Edi Supratman 3 Program studi system informasi, fakultas
Lebih terperinciIMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN NAIVE BAYES CLASSIFIER UNTUK MENDUKUNG STRATEGI PEMASARAN DI BAGIAN HUMAS STMIK AMIKOM YOGYAKARTA
IMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN NAIVE BAYES CLASSIFIER UNTUK MENDUKUNG STRATEGI PEMASARAN DI BAGIAN HUMAS STMIK AMIKOM YOGYAKARTA Erik Hadi Saputra 1), Burhan Alfironi Muktamar 2) 1), 2) Teknik Informatika
Lebih terperinciIdentifikasi Sel Darah Berbentuk Sabit Pada Citra Sel Darah Penderita Anemia
Identifikasi Sel Darah Berbentuk Sabit Pada Citra Sel Darah Penderita Anemia Imam Subekti, I Ketut Eddy Purnama, Mauridhi Hery Purnomo. Jurusan Teknik Elektro FTI - ITS Penelitian ini mengidentifikasi
Lebih terperinciSTUDI ANALISIS PENGENALAN POLA TULISAN TANGAN ANGKA ARABIC (INDIAN) MENGGUNAKAN METODE K- NEAREST NEIGHBORS
Vol. 12 No. 2 (2016) Hal. 45-51 p-issn 1858-3075 e-issn 2527-6131 STUDI ANALISIS PENGENALAN POLA TULISAN TANGAN ANGKA ARABIC (INDIAN) MENGGUNAKAN METODE K- NEAREST NEIGHBORS DAN CONNECTED COMPONENT LABELING
Lebih terperinci