APLIKASI PENGENALAN DAN ANALISA HURUF ULISAN ANGAN MENGGUNAKAN MEODE FREEMAN CHAIN CODE ABSRAKSI Pengenalan tulisan tangan (handwriting recognition) a
|
|
- Leony Pranata
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 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 Keyword: Recognition, Analysis, Character, Handwriting, Chain Code. ABSRAC he handwriting recognition is computer ability to receive and interpret the handwriting input which can be understood from the source such as paper documents, photos, touch screens, and the other devices. Image from the written text can be used by offline from a sheet of paper by optical scanning (optical character recognition). In addition, the movement of the pen tip can be understood by online, for example by using a pen-based computer screen surface. he purpose of this thesis is to create an application that can analyze whether the input character appropriate to handwriting character which is found in the database. It so happens, the stages which is carried out in the process of making this application include recognition system scheme and handwriting analysis, data collection, architecture of handwriting analysis,, the menu structure and the production of appearance design. he Recognition of application and analyze handwriting character using freeman chain code method has been successfully made and tested. his application can analyze the handwriting character input with handwriting which is found in the database. From the experiment result obtained character that can be recognized by 14.5%, the wrong character which going into the cluster of 32.73%, the recognized character but are found on cluster by 30% and the character are not recognize by 22.73%. he characters that can be recognized well are c, d and e.. On the contrary, the characters which are often not recognized are o and r.
2 APLIKASI PENGENALAN DAN ANALISA HURUF ULISAN ANGAN MENGGUNAKAN MEODE FREEMAN CHAIN CODE ABSRAKSI Pengenalan tulisan tangan (handwriting recognition) adalah kemampuan komputer untuk menerima dan menafsirkan input tulisan tangan yang dapat dimengerti dari sumber seperti dokumen kertas, foto, layar sentuh dan perangkat lainnya. Gambar dari teks tertulis dapat digunakan secara luring dari selembar kertas oleh pemindai optik (rekognisi karakter optik). Selain itu, gerakan ujung pena dapat dimengerti secara daring, misalnya dengan menggunakan permukaan layar komputer berbasis pena. ujuan penulisan ini adalah untuk membuat suatu aplikasi yang dapat menganalisa apakah huruf input tulisan tangan sesuai dengan huruf tulisan tangan yang terdapat di dalam database. Adapun tahapan-tahapan yang dilakukan dalam proses pembuatan aplikasi ini meliputi skema sistem pengenalan dan analisa tulisan tangan, pengumpulan data, arsitektur analisa tulisan tangan, struktur menu dan pembuatan rancangan tampilan. Aplikasi pengenalan dan analisa huruf tulisan tangan menggunakan metode Freeman Chain Code ini telah berhasil dibuat dan diuji cobakan. Aplikasi ini dapat menganalisa huruf input tulisan tangan dengan tulisan tangan yang terdapat di dalam database. Dari hasil percobaan didapat huruf yang dapat dikenali sebesar 14,5%, huruf yang salah masuk cluster sebesar 32,73%, huruf yang dikenali tetapi berada pada clusternya sebesar 30% dan huruf yang tidak dikenali sebesar 22,73%. Huruf yang dapat dikenali dengan baik adalah huruf c, d dan e. Sebaliknya, huruf yang sering kali tidak dikenali adalah huruf o dan r. Kata Kunci : Pengenalan, Analisa, Huruf, ulisan angan, Chain Code 1. PENDAHULUAN Pengenalan tulisan tangan (handwriting recognition) adalah kemampuan komputer untuk menerima dan menafsirkan input tulisan tangan yang dapat dimengerti dari sumber seperti dokumen kertas, foto, layar sentuh dan perangkat lainnya. Gambar dari teks tertulis dapat digunakan secara offline dari selembar kertas oleh pemindai optik (rekognisi karakter optik). Selain itu, gerakan ujung pena dapat dimengerti
3 secara online, misalnya dengan menggunakan permukaan layar komputer berbasis pena. Pengenalan tulisan tangan memerlukan rekognisi karakter optik. Namun, sistem pengenalan tulisan tangan yang lengkap juga menangani format, melakukan segmentasi yang tepat ke dalam karakter dan menemukan kata yang paling masuk akal. Sistem pengenalan dan analisa tulisan tangan memerlukan suatu peralatan elektronik yang dapat menangkap informasi sementara atau dinamis dari tulisan. Peralatan elektronik tersebut adalah tablet digitizer. ablet digitizer muncul pertama kali pada tahun 1950, tablet ini merupakan digitizer yang paling populer saaat itu dan memacu aktifitas awal dalam pengenalan tulisan tangan online (Davis and Ellis, 1964). ablet digitizer mampu secara akurat menangkap koordinat data X dan dari pergerakan ujung pena. Dalam penulisan ini merupakan bagian dari penelitian sistem pengenalan tulisan tangan. Sistem ini terdiri dari lima proses utama, yaitu akuisisi tulisan tangan, segmentasi, klasifikasi, pengenalan tulisan tangan dan analisa tulisan tangan. Penelitian ini berfokus kepada tahap ke lima yaitu analisa tulisan tangan. Analisa tulisan tangan disini adalah untuk menghitung seberapa baik tulisan tangan input dengan tulisan tangan yang terdapat di dalam database. Dengan alasan inilah penulis membuat penulisan yang diberi judul Aplikasi Pengenalan dan Analisa Huruf ulisan angan Menggunakan Metode Freeman Chain Code. 2. UJUAN ujuan penulisan ini adalah untuk membuat suatu aplikasi yang dapat menganalisa apakah huruf input tulisan tangan sesuai dengan huruf tulisan tangan yang terdapat di dalam database. 3. LANDASAN EORI 3.1. Pengertian ulisan angan ulisan tangan terdiri dari urutan waktu dari stroke, yaitu gerakan mulai pena ke bawah menyentuh permukaan alat menulis (contohnya kertas) sampai pena ke atas meninggalkan permukaan. Abjad bahasa latin mempunyai 26 karakter huruf dan setiap karakter huruf mempunyai dua bentuk, yaitu karakter huruf kapital dan karakter huruf kecil. Bahasa Inggris mempunyai dua gaya menulis dasar yaitu cetak dan sambung. Karakter huruf kapital biasanya terdiri lebih dari satu stroke per karakter huruf, sedangkan huruf kecil terdiri dari satu stroke per karakter huruf. ulisan sambung hanya memiliki satu stroke per karakter hurufnya (appert C., Suen C., and Wakahara., 1990).
4 3.2. Segmentasi ulisan angan Segmentasi tulisan tangan ditujukan untuk lebih mempermudah pengenalan tulisan tangan. Sejumlah peneliti telah mencoba mengembangkan algoritma segmentasi karakter dan pengenalannya. Plamondon (Plamondon, 2000) telah mengusulkan teori Kinematik yang digunakan sebagai kerangka umum segmentasi untuk mempelajari dan menganalisa tulisan tangan. eori ini didasarkan pada persamaan delta- Lognormal yang menggunakan kecepatan suatu gerak yang selanjutnya dapat digunakan untuk memperjelaskan property dasar dari sebuah stroke. Menurut teori ini, tulisan tangan terdiri dari curviliniear dan stroke sudut yang terbentuk saat terjadinya pergerakan cepat pada manusia. Salah satu cara yang paling efisien untuk mengekstrak stroke adalah dengan melakukan percobaan analysis-bysynthesis atas komponen jarak gerakan pena digital yang dihasilkan selama gerakan menulis Smoothing Filter Smoothing bertujuan untuk mengurangi atau menghilangkan noise yang ada sehingga dapat mempermudah proses analisis selanjutnya. Proses smoothing atau sinyal enhancement sering disebut juga preprocessing. Filter dapat dikelompokkan dalam dua jenis kelompok, yaitu Finite Impulse Response (FIR) dan Infinite Response Filters (IIR). Filter non-recursive yang perhitungannya hanya tergantung pada sinyal asli dan tidak bergantung pada hasil perhitungan sebelumnya termasuk ke dalam jenis filter FIR. Di antara filter FIR yang sering digunakan untuk smoothing adalah filter rata-rata (average filter) dan vektor aproksimasi dari filter Gaussian. Secara matematis filter FIR dapat dinyatakan oleh persamaan berikut : N y n = b i x n i i=0 (2.1) Atau y n = b 0 x n + b 1 x n b N x[n N] (2.2) Dengan : - x n adalah sinyal input (dalam aplikasi ini x n adalah sinyal tulisan tangan asli). - y n adalah sinyal keluaran hasil smoothing. - b i adalah koefisien filter, dan - N adalah orde dari filter. Filter yang digunakan adalah filter IIR Madenda. Filter ini memiliki parameter sebagai pengatur tingkat pemfilteran kadar noise. Filter ini dipilih
5 untuk digunakan dengan alasan bahwa dalam (Madenda, 2007), (Lussiana, 2007) telah dibuktikan bahwa filter ini memiliki kinerja yang lebih baik dari filter-filter lainnya. Secara sistematis, filter ini dinyatakan dalam fungsi kontinyu berikut : menggunakan skema penomoran seperti terlihat di gambar 2.2 untuk delapan arah mata angin dan gambar 2.3 untuk empat arah mata angin. h x = f x dx = K 2. e α x (1 1 2 cos αβ x + 1 2β sin( αβ x ) (2.3) 3.4. Kode Rantai Freeman Algoritma Kode Rantai Freeman (Freeman Chain Code) pertama kali diperkenalkan oleh Freeman pada tahun ujuan dari Kode Freeman adalah untuk memberitahukan representasi batasan dari suatu objek. 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 dengan salah satu dari delapan titik-titik yang mengelilingi titik data tersebut. Kode rantai digunakan untuk merepresentasikan batas teori dengan urutan garis lurus yang terhubung dengan ukuran dan arah tertentu. Biasanya kode rantai direpresentasikan dengan empat arah atau delapan arah mata angin. Arah dari suatu mata angin dikodekan dengan Gambar 2.2 Skema 4 arah mata angin Gambar 2.3 Skema 4 arah mata angin Kode rantai suatu batas tepi tergantung pada penentuan titik awal. Kode dapat dinormalisasikan dengan memperlakukan titik awal sebagai suatu 8 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 delapan arah atau 90 untuk empat arah. Kode rantai ini digunakan untuk mengkodekan ciri setiap segmen yang terbentuk dari hasil segmentasi.
6 4. PEMBAHASAN 4.1. Arsitektur Analisa ulisan angan Dalam arsitektur akuisisi dan segmentasi tulisan tangan ini dimulai dari proses memasukkan huruf input, kemudian akan masuk ke dalam proses tahap segmentasi karakter. Di dalam segmentasi karakter ini akan dikodekan ciri huruf yang telah dimasukkan. Setelah itu hasil dari segmentasi ini akan menunjukkan setiap karakter yang dimasukkan terdapat berapa segmen. Arsitektur analisa tulisan tangan online ditunjukkan pada gambar 3.2. Huruf Input Segment asi Pengkod ean Segmen Gambar 3.2 Arsitektur Analisa ulisan angan Online 4.2. Input Karakter ulisan angan Input karakter huruf menggunakan tablet digitizer. ablet digitizer merupakan peralatan yang digunakan untuk perekaman tulisan tangan online. Keuntungan dari peralatan ini adalah dapat menangkap data atau informasi temporal atau dinamik dari tulisan tangan. Huruf Database Pengenalan Analisa Input karakter ini menghasilkan empat jenis data yaitu koordinat X,, kemiringan serta tekanan. Keempat data tersebut dapat dikatakan sebagai informasi yang dapat menggambarkan karakteristik dari karakter huruf. Ukuran satuan untuk koordinat X dan adalah piksel, sedangkan ukuran untuk kemiringan adalah derajat dan ukuran tekanan adalah grams. Selanjutnya karakter huruf acuan ini akan disimpan ke dalam database dalam bentuk file berekstensi txt Segmentasi Karakter ulisan angan Metode penentuan segmen yang digunakan adalah metode segmentasi menggunakan karakteristik perubahan nilai koordinat dari setiap titik pembentukan huruf tersebut, yang dikembangkan oleh Suryarini (Suryarini, 2009). Pemilihan metode segmentasi ini dikarenakan sinyal koordinat merupakan representasi pergerakan alunan naik turunnya tangan saat menulis, selain itu koordinat memiliki noise yang sangat kecil sehingga kemungkinan timbulnya lokal minimum dan maksimum yang tidak relevan sangat kecil. Hal ini berdampak positif pada peningkatan tingkat akurasi hasil segmentasi karakter. Proses dalam tahap segmentasi ditunjukkan pada gambar 3.3.
7 Karakt er Penentuan Koordinat Penentuan Posisi Lokal Minimum dan Maksimum Eliminasi Nilai Lokal Minimum dan Maksimum Mulai Data Koordinat X dan Baca Dua Koordinat X dan Menghitung Kecepatan Sudut Penentuan Segmen Kode = 2 22,5>=Sudut <67,5 Segme n Gambar 3.3 ahapan Segmentasi Karakter Kode = 3 67,5>=Sudut <112,5 (Suryarini, 2009) Kode = 4 112,5>=Sudut< 157, Pengkodean Segmen ke dalam Bentuk Kode Rantai Setiap arah merupakan kelipatan Kode = 5 157,5>=Sudut< 202,5 sudut arah 45 derajat dan berdasarkan pada kondisi sebagai berikut : Jika nilai a berada Kode = 6 202,5>=Sudut< 247,5 antara 22,5 dan 67,5, maka arah chain adalah 2. Jika nilai a berada antara 67,5 Kode = 7 247,5>=Sudut< 292,5 dan 112,5, maka arah chain adalah 3. Nilai a berada antara 112,5 dan 157,5, maka arah chain adalah 4. Nilai a berada Kode = 8 292,5>=Sudut< 337,5 Kode = 1 antara 157,5 dan 202,5, maka arah chain adalah 5. Jika nilai a berada antara 202,5 Gambar 3.4 Penentuan Arah Kode Rantai dan 247,5 maka arah chain adalah 6. Jika Freeman nilai a berada antara 247,5 dan 292,5, maka arah chain adalah 7. Jika nilai a 4.5. ahap Pengenalan Karakter Input berada antara 292,5 dan 337,5, maka ulisan angan arah chain adalah 8. Selain itu maka arah Sebelum dilakukan proses analisa chain adalah 1. Penentuan arah kode rantai tulisan tangan, maka terlebih dahulu harus ini dapat dilihat pada gambar 3.4. dilakukan proses pengenalan. Artinya bahwa harus terlebih dulu dikenali karakter apa yang ditulis oleh responden. Setelah karakter tersebut dikenali, baru kemudian dilakukan analisa untuk
8 menghitung seberapa baik tulisan tangan input responden dengan tulisan tangan yang terdapat di dalam database. Mulai Karakter input = X Amin<= X1<=A max Cluster ahap Analisa ulisan angan Setelah tahap pengenalan karakter input berhasil dilakukan, maka tahap berikutnya adalah analisa tulisan tangan untuk menghitung seberapa baik tulisan tangan input responden dengan tulisan tangan yang terdapat di dalam database. Start Bmin<= X1<=Bm ax Cluster 2 Input Huruf Cmin<= X1<=C max Cluster 3 Segmentasi Dmin<= X1<=D max Cluster 4 Membandingkan Segmen Input dengan database Emin<= X1<=E max Cluster 5 Menghitung Error Per Segmen Fmin<= X1<=Fm ax Gmin<= X1<=G max Huruf tidak dikenali Gambar 3.5 Pencocokkan Berdasarkan Selesai Pohon Klasifikasi Cluster 6 Cluster 7 Gambar 3.6 ahapan Analisa ulisan 5. PENUUP 5.1. Kesimpulan Menghitung otal Error Per Segmen angan Aplikasi pengenalan dan analisa huruf tulisan tangan menggunakan metode Freeman Chain Code ini telah berhasil dibuat dan diuji cobakan. Aplikasi ini dapat menganalisa huruf input tulisan
9 tangan dengan tulisan tangan yang terdapat di dalam database. Aplikasi ini terdapat menu Option, Set Data, Help, dan About. Pada menu Option terdapat sub menu Input Huruf, Save, Open File, Segmentation, Analyze dan Exit. Sub menu Input Huruf digunakan untuk menuliskan huruf yang telah dikoneksikan dari komputer ke tablet digitizer. Huruf input yang telah dituliskan tersebut akan disimpan oleh sub menu Save. hal ini, hanya huruf yang dikenali saja yang dapat disimpan, akan tetapi apabila huruf input tidak dikenali, maka huruf tersebut tidak dapat disimpan. Untuk membuka file yang telah tersimpan, digunakan sub menu Open File. Huruf yang telah terbuka akan disegmentasi dengan pilihan sub menu Segmentation. Dari segmentasi tersebut dilanjutkan dengan tahap sub menu Analyze yang berfungsi untuk menganalisa huruf input tulisan tangan dengan huruf database. Menu Set Data digunakan untuk memanggil dimana letak database berada. Adapun menu Help akan menampilkan cara penggunaan program dan menu About akan menampilkan tentang program dan pembuat program. Dari hasil percobaan didapat huruf yang dapat dikenali sebesar 14,5%, huruf yang salah masuk cluster sebesar 32,73%, huruf yang dikenali tetapi berada pada clusternya sebesar 30% dan huruf yang tidak dikenali sebesar 22,73%. Huruf yang dapat dikenali dengan baik adalah huruf c, d dan e. Sebaliknya, huruf yang sering kali tidak dikenali adalah huruf o dan r Saran Aplikasi ini hanya mempunyai database sebanyak 22 huruf dan masingmasing huruf hanya mempunyai 1 variasi. Oleh karena itu, perlu dikembangkan lagi untuk pembentukkan databasenya agar proses pengenalan karakter huruf antara huruf input tulisan tangan dapat lebih sesuai dengan huruf databasenya. Pada menu input hurufnya pun masih banyak terdapat huruf responden yang tidak dikenali dikarenakan program yang kurang mentolerir huruf inputan yang tidak serupa dengan huruf database. Untuk pengembangan selanjutnya dapat dibuat program yang lebih bisa mengenali karakter huruf input dengan baik dan jelas. Data hasil dari setiap segmentasi karakter huruf ini dapat digunakan oleh Psikolog sebagai informasi yang dapat membantu mereka dalam melakukan analisis tingkat perkembangan dari setiap orang. Data hasil tersebut juga dapat digunakan bagi graphonolog untuk memahami karakter ataupun kepribadian seseorang melalui tulisan tangan. Aplikasi
10 ini juga dapat membantu dalam bidang kesehatan yang nantinya dapat digunakan dalam membantu melihat tingkat keberhasilan pengobatan seseorang yang telah menderita stroke. DAFAR PUSAKA Choyriyanie, Ulva Aplikasi Pengklasifikasian Karakter ulisan angan Menggunakan Ekstraksi Ciri Berbasis Chain Code dan Pola Segmen. Skripsi. Universitas Gunadarma. Freeman, Herbert, Computer Processing of Line-Drawing Images. Computing Survey, Vol. 6, No. 1. Hafiz, Rizwar Application For Handwritten Recognition Based On Segment Pattern And Chain Code Classification. Skripsi. Universitas Gunadarma. Lulu C. Munggaran, Pengembangan Algoritma Pengenalan Evaluasi ulisan angan Untuk Mengukur Kemahiran Anak Dalam Menulis. Disertasi. Universitas Gunadarma. Nishfa, Shinta Laila Penerapan Algoritma Akuisisi dan Segmentasi ulisan angan pada ablet Digitizer. Skripsi. Universitas Gunadarma. Nuryuliani, Klasifikasi Pengenalan ulisan angan Menggunakan Ekstraksi Ciri Berbasis Chain Code Dan Pola Segmen. Disertasi. Universitas Gunadarma. Nuryuliani, Lulu C. Munggaran, Sarifudin Madenda, Michael Paindavoine, Pendekatan Kode Rantai Sebagai Dasar Pengenalan Karakter. SNAI UII- Universitas Islam Indonesia. Sanchez, N dan.a. Dimitriadis., M.Sachez-Rayes Mas., P.Sachez Garcia, On-line Character Analysis and Recognition with Fuzzy Neural Network. appert, C. C., C.. Sun dan. Wakahara, he State Of he Art In On-Line Handwritting Recognition. IEEE ransaction on Pattern and Machine Intelligence. Vol 17, No. 8, August. Widodo, Suryarini, Metode Segmentasi Karakter ulisan angan Online Menggunakan Karakteristik Perubahan Nilai Koordinat. Disertasi. Universitas Gunadarma.
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 terperinciAPPLICATION OF HANDWRITING CHARACTER CLASSIFICATION USING CHARACTER EXTRACTION BASED ON CHAIN CODE AND SEGMENT PATTERN
APPLICATION OF HANDWRITING CHARACTER CLASSIFICATION USING CHARACTER EXTRACTION BASED ON CHAIN CODE AND SEGMENT PATTERN Ulva Choyriyanie, Nuryuliani Undergraduate Program, Faculty of Industrial Engineering,
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 terperinciRekognisi karakter optik merupakan salah satu aplikasi pengenalan pola yang
17 BAB II REKOGNISI KARAKTER NUMERIK 2.1 Gambaran Singkat Rekognisi Karakter Optik Rekognisi karakter optik merupakan salah satu aplikasi pengenalan pola yang dirancang untuk menerjemahkan teks baik berupa
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 terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI Bab ini berisi analisis pengembangan program aplikasi pengenalan karakter mandarin, meliputi analisis kebutuhan sistem, gambaran umum program aplikasi yang
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 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 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 terperinciPENGENALAN HURUF HASIL DARI TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA FORWARD-ONLY COUNTER PROPAGATION
PENGENALAN HURUF HASIL DARI TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA FORWARD-ONLY COUNTER PROPAGATION ABSTRAK Gerald Patrick Siahainenia (0522128) Jurusan Teknik Elektro email : gerald_patrick2000@yahoo.com
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 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 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 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 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 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 terperinci: RAHMAT HIDAYAT NPM : : Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi
APLIKASI PENGENALAN HURUF TULISAN TANGAN OFFLINE MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK Nama : RAHMAT HIDAYAT NPM : 15111783 Fakultas : Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Jurusan : Sistem Informasi
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 terperinciBAB 4. Sistem Yang Diusulkan
61 BAB 4 Sistem Yang Diusulkan 4.1 Kerangka Sistem Pada bagian ini dijelaskan lebih lanjut mengenai kerangka sistem yang diusulkan serta urut-urutan sistem berjalan. 4.1.1 Pengambilan Data Pada proses
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 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 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 GARIS DASAR KALIMAT PADA TULISAN TANGAN UNTUK MENGETAHUI KARAKTER SESEORANG DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA PROBABILISTIC NEURAL NETWORK
PENGENALAN POLA GARIS DASAR KALIMAT PADA TULISAN TANGAN UNTUK MENGETAHUI KARAKTER SESEORANG DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA PROBABILISTIC NEURAL NETWORK ABSTRAK Dwi Putra Alexander (0722067) Jurusan Teknik
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Gambar 3.1 merupakan desain penelitian yang akan digunakan pada
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 1.1. Desain Penelitian Gambar 3.1 merupakan desain penelitian yang akan digunakan pada proses pengenalan huruf tulisan tangan Katakana menggunakan metode Fuzzy Feature Extraction
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 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 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 terperinciAPLIKASI PENGENALAN TULISAN TANGAN UNTUK EKSPRESI MATEMATIKA BERBASISKAN KOMPUTER
APLIKASI PENGENALAN TULISAN TANGAN UNTUK EKSPRESI MATEMATIKA BERBASISKAN KOMPUTER Wikaria Gazali 1 ; Nilo Legowo 2 ; Harry Tedja Sukmana 3 1,2 Mathematics & Statistics Department, School of Computer Science,
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 terperinciUKDW BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Topik yang sering mendapat perhatian khusus dalam bidang Digital Image Processing adalah mengenai pengenalan pola (pattern recognition). Sistem pengenalan pola tidak
Lebih terperinciDAFTAR ISI ABSTRAK... KATA PENGANTAR... DAFTAR ISI... DAFTAR GAMBAR... DAFTAR TABEL... DAFTAR LAMPIRAN Latar Belakang... 1
ABSTRAK Saat ini komputer dan piranti pendukungnya telah masuk dalam setiap aspek kehidupan dan pekerjaan. Komputer yang ada sekarang memiliki kemampuan yang lebih dari sekedar perhitungan matematik biasa.
Lebih terperinciDAFTAR ISI. KATA PENGANTAR... Error! Bookmark not defined. DAFTAR ISI... i. DAFTAR TABEL... vi. DAFTAR GAMBAR... vii
DAFTAR ISI KATA PENGANTAR... Error! Bookmark not defined. DAFTAR ISI... i DAFTAR TABEL... vi DAFTAR GAMBAR... vii BAB I PENDAHULUAN... Error! Bookmark not defined. 1.1 Latar Belakang... Error! Bookmark
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 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 terperinciPENGARUH PEMAKAIAN EDGE DETECTION PADA SISTEM PENGENALAN HURUF KAPITAL TULISAN TANGAN
Jurnal Teknik dan Ilmu Komputer PENGARUH PEMAKAIAN EDGE DETECTION PADA SISTEM PENGENALAN HURUF KAPITAL TULISAN TANGAN (The Influence of Edge Detection Use on Capital Letter Hand Writing Recognition System)
Lebih terperinciSLOPE CORRECTION PADA TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN ABSTRAK
SLOPE CORRECTION PADA TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN Disusun Oleh : Apriliyanto Taufik Betama (1022070) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jl. Prof. drg. Suria Sumantri, MPH, No.
Lebih terperinciBAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Implementasi 4.1.1 Spesifikasi Perangkat Keras Spesifikasi perangkat keras yang digunakan dalam pembuatan program ini adalah sebagai berikut: Prosesor Intel Atom 1,6
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 terperinciPERANCANGAN APLIKASI PENGENAL KARAKTER UNTUK PERHITUNGAN MATEMATIKA BERBASIS TESSERACT
PERANCANGAN APLIKASI PENGENAL KARAKTER UNTUK PERHITUNGAN MATEMATIKA BERBASIS TESSERACT Ronaldi Kurniawan Saphala 1 ; Naufal Faherza Putra 2 ; Dennis Filemon 3 ; Dr.Ir.Haryono Soeparno, M.Sc 4 1,2,3,4 Computer
Lebih terperinciPendahuluan Pengantar Pengolahan Citra. Bertalya Universitas Gunadarma, 2005
Pendahuluan Pengantar Pengolahan Citra Bertalya Universitas Gunadarma, 2005 Definisi Citra Citra (Image) adalah gambar pada bidang dua dimensi. Secara matematis, citra merupakan fungsi terus menerus (continue)
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 terperinciBAB III PERANCANGAN SISTEM
BAB III PERANCANGAN SISTEM Dalam pengerjaan perancangan dan pembuatan aplikasi pengenalan karakter alfanumerik JST algoritma Hopfield ini menggunakan software Borland Delphi 7.0. 3.1 Alur Proses Sistem
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 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 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 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 terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Saat ini teknologi sudah semakin berkembang, hal ini tentunya memberi pengaruh juga dalam berkembangnya ilmu pengetahuan. Perkembangan tersebut juga berpengaruh pada
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 terperinciProteksi Kesalahan Berbeda Menggunakan Metode Rate Compatible Punctured Convolutional (RCPC) Codes Untuk Aplikasi Pengiriman Citra ABSTRAK
Proteksi Kesalahan Berbeda Menggunakan Metode Rate Compatible Punctured Convolutional (RCPC) Codes Untuk Aplikasi Pengiriman Citra Sudiono Cokro / 9922142 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM Program aplikasi ini dirancang dengan menggunakan perangkat lunak Microsoft Visual C# 2008 Express Edition. Proses perancangan menggunakan pendekatan Object Oriented
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 terperinciJURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.1, (2013) 1-6 1
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.1, (2013) 1-6 1 Pengenalan Tulisan Tangan Huruf Latin Bersambung Secara Real Time Menggunakan Algoritma Learning Vector Quantization Ulir Rohwana dan M Isa Irawan
Lebih terperinciPERBANDINGAN ANTARA METODE KOHONEN NEURAL NETWORK DAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION PADA SISTEM PENGENALAN TULISAN TANGAN SECARA REAL TIME
PERBANDINGAN ANTARA METODE KOHONEN NEURAL NETWORK DAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION PADA SISTEM PENGENALAN TULISAN TANGAN SECARA REAL TIME Nama Mahasiswa : Asworo NRP : 205 00 077 Jurusan : Matematika FMIPA-ITS
Lebih terperinciDATA/ INFO : teks, gambar, audio, video ( = multimedia) Gambar/ citra/ image : info visual a picture is more than a thousand words (anonim)
Pengantar DATA/ INFO : teks, gambar, audio, video ( = multimedia) Gambar/ citra/ image : info visual a picture is more than a thousand words (anonim) Citra : gambar pada bidang 2D. Secara matematis : citra
Lebih terperinciPERANCANGAN PROGRAM APLIKASI PENGENALAN TEKS MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC
PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI PENGENALAN TEKS MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC Ngarap Im. Manik; Faisal Mathematics & Statistics Department, School of Computer Science, Binus University Jln. K.H. Syahdan No. 9,
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 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 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 terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang
12 BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Bahasa Jepang termasuk salah satu bahasa penting dan digunakan secara internasional. Bahasa Jepang menduduki urutan ke-4 setelah bahasa Inggris, Mandarin, dan Spanyol
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 terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. paperless office. Paperless office menyimpan dokumen dalam bentuk digital, sehingga tidak membutuhkan kertas secara fisik.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi yang pesat membawa dampak positif bagi kehidupan manusia. Dengan teknologi, pekerjaan dapat diselesaikan dengan
Lebih terperinciPENGENALAN KATA MENGGUNAKAN SELF-ORGANIZING MAP SEBAGAI INPUT KAMUS BERBASIS ANDROID FAJAR MATIUS GINTING
PENGENALAN KATA MENGGUNAKAN SELF-ORGANIZING MAP SEBAGAI INPUT KAMUS BERBASIS ANDROID FAJAR MATIUS GINTING 101402055 PROGRAM STUDI TEKNOLOGI INFORMASI FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS
Lebih terperinciPerancangan Perangkat Lunak Pengenal Tulisan Tangan Sambung Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Dengan Metode Hopfield
Perancangan Perangkat Lunak Pengenal Tulisan Tangan Sambung Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Dengan Metode Hopfield William Susanto Tandiari/0322139 Email: Williams_tandiari@yahoo.com Jurusan Teknik Elektro,
Lebih terperinciRaden Abi Hanindito¹, -². ¹Teknik Informatika, Fakultas Teknik Informatika, Universitas Telkom
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) ANALISIS & IMPLEMENTASI IMAGE DENOISING DENGAN MENGGUNAKAN METODE NORMALSHRINK SEBAGAI WAVELET THRESHOLDING ANALYSIS & IMPLEMENTATION IMAGE DENOISING USING NORMALSHRINK
Lebih terperinciIDENTIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA DOUBLE BACKPROPAGATION ABSTRAK
IDENTIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA DOUBLE BACKPROPAGATION Disusun oleh: Togu Pangaribuan 0722087 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jl. Prof.Drg. Suria Sumantri, MPH No. 65, Bandung
Lebih terperinciAplikasi Mikrokontroler Sebagai Karakter Generator Televisi
Aplikasi Mikrokontroler Sebagai Karakter Generator Televisi Niki Guinea/0422135 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jalan Prof. drg. Suria Sumantri, MPH. No. 65 Bandung 40164, Indonesia niki_g13@yahoo.com
Lebih terperinciSISTEM REKOGNISI KARAKTER NUMERIK MENGGUNAKAN ALGORITMA PERCEPTRON
30 BAB IV SISTEM REKOGNISI KARAKTER NUMERIK MENGGUNAKAN ALGORITMA PERCEPTRON 4.1 Gambaran Umum Sistem Diagram sederhana dari program yang dibangun dapat diilustrasikan dalam diagram konteks berikut. Gambar
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 terperinciRealisasi Pengenalan Tulisan Tangan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dengan Metode Kohonen
Realisasi Pengenalan Tulisan Tangan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dengan Metode Kohonen David Novyanto Candra/0322003 Email: dave_christnc@yahoo.com Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jln.Prof.Drg.Suria
Lebih terperinciPENGENALAN POLA GARIS DASAR KALIMAT PADA TULISAN TANGAN UNTUK MENGETAHUI KARAKTER SESEORANG DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA RESILIENT BACKPROPAGATION
PENGENALAN POLA GARIS DASAR KALIMAT PADA TULISAN TANGAN UNTUK MENGETAHUI KARAKTER SESEORANG DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA RESILIENT BACKPROPAGATION ABSTRAK Juventus Suharta (0722026) Jurusan Teknik Elektro
Lebih terperinciSegmentasi Kata Tulisan Tangan Menggunakan Jendela Blackman
Segmentasi Kata Tulisan Tangan Menggunakan Jendela Blackman Linggo Sumarno Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Sanata Dharma Yogyakarta, Indonesia E-mail : lingsum@usd.ac.id Abstrak Dalam pengenalan
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 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 terperinciBAB 3 PERANCANGAN SISTEM. mendapatkan input, melakukan proses, dan menghasilkan output yang diinginkan oleh
23 BAB 3 PERANCANGAN SISTEM 3.1 Rancangan Perangkat Keras Perangkat keras yang digunakan dalam sistem kali ini berupa rancangan untuk mendapatkan input, melakukan proses, dan menghasilkan output yang diinginkan
Lebih terperinciDewasa ini teknologi robotik dan informasi telah berkembang dengan cepat. Begitu
12 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Rumusan Masalah 1.1.1 Latar belakang Dewasa ini teknologi robotik dan informasi telah berkembang dengan cepat. Begitu juga kontrol berbasis sensor yang merupakan
Lebih terperinciANALISIS DAN PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK IMAGE THINNING DENGAN METODE ZHANG SUEN SKRIPSI SUCI INDAH SYAHPUTRI
ANALISIS DAN PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK IMAGE THINNING DENGAN METODE ZHANG SUEN SKRIPSI SUCI INDAH SYAHPUTRI 091421022 PROGRAM STUDI EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA
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 terperinciAplikasi MATLAB untuk Mengenali Karakter Tulisan Tangan
MATICS : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi ISSN : 1978-161X(p); 2477-2550(e) Volume 9, No. 1(2017), pp 18-22 DOI : 10.18860/mat.v9i1. 4128 Received : January18 th 2017; Accepted : February 2
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Berdasarkan buku Understanding Computers Today and Tomorrow yang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Berdasarkan buku Understanding Computers Today and Tomorrow yang diterbitkan oleh Thomson, tahun 1980 komputer memiliki ukuran yang begitu besar dan sangat
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 terperinciSegmentasi Kata Tulisan Tangan Menggunakan Jendela Blackman Linggo Sumarno Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Sanata Dharma Yogyakarta, Indonesia E-mail : lingsum@usd.ac.id Abstrak Dalam pengenalan
Lebih terperinciHUBUNGAN JUMLAH INPUT LAYER DAN OUTPUT LAYER NEURAL NETWORK TERHADAP TINGKAT AKURASI SISTEM HANDWRITING RECOGNITION DENGAN METODE BACKPROPAGATION
HUBUNGAN JUMLAH INPUT LAYER DAN OUTPUT LAYER NEURAL NETWORK TERHADAP TINGKAT AKURASI SISTEM HANDWRITING RECOGNITION DENGAN METODE BACKPROPAGATION Harjono, Didik Warasto Politeknik Pratama Mulia Surakarta
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 terperinciBAB I PENDAHULUAN. tangan dijadikan alat untuk menganalisis kepribadian pemiliknya. Sebuah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Tulisan tangan merupakan salah satu hal unik yang dapat dihasilkan oleh manusia selain tanda tangan. Seperti halnya tanda tangan, tulisan tangan juga dapat digunakan
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP )
SATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP ) Mata Kuliah : Pengolahan Citra Digital Kode : IES 6323 Semester : VI Waktu : 1 x 3x 50 Menit Pertemuan : 1 A. Kompetensi 1. Utama Mahasiswa dapat memahami tentang sistem
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 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 terperinciREALISASI ACTIVE NOISE REDUCTION MENGGUNAKAN ADAPTIVE FILTER DENGAN ALGORITMA LEAST MEAN SQUARE (LMS) BERBASIS MIKROKONTROLER LM3S6965 ABSTRAK
REALISASI ACTIVE NOISE REDUCTION MENGGUNAKAN ADAPTIVE FILTER DENGAN ALGORITMA LEAST MEAN SQUARE (LMS) BERBASIS MIKROKONTROLER LM3S6965 Nama : Wito Chandra NRP : 0822081 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas
Lebih terperinciPENERAPAN METODE SOBEL DAN GAUSSIAN DALAM MENDETEKSI TEPI DAN MEMPERBAIKI KUALITAS CITRA
PENERAPAN METODE SOBEL DAN GAUSSIAN DALAM MENDETEKSI TEPI DAN MEMPERBAIKI KUALITAS CITRA HASNAH(12110738) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budidarma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338
Lebih terperinciUNIVERSITAS BINA NUSANTARA ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM PENGENAL KARAKTER PADA PLAT NOMOR KENDARAAN BERMOTOR DENGAN PENDEKATAN LOGIKA FUZZY
UNIVERSITAS BINA NUSANTARA ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM PENGENAL KARAKTER PADA PLAT NOMOR KENDARAAN BERMOTOR DENGAN PENDEKATAN LOGIKA FUZZY Josua Napitupulu 0800737821 Daniel Marshall 0800749020 Mahargono
Lebih terperinciUNIVERSITAS BINA NUSANTARA Program Ganda. Teknik Informatika - Matematika Skripsi Sarjana Program Ganda Semester Ganjil 2006/2007
UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Program Ganda Teknik Informatika - Matematika Skripsi Sarjana Program Ganda Semester Ganjil 2006/2007 PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI SISTEM VERIFIKASI TANDA TANGAN ONLINE DENGAN
Lebih terperinciPENGENALAN FORMULA MATEMATIKA DARI POLA TULISAN TANGAN
PENGENALAN FORMULA MATEMATIKA DARI POLA TULISAN TANGAN Yuliana Melita Pranoto, Edwin Pramana, dan Renato Budiman Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknik Surabaya ymp@stts.edu, epramana@gmail.com, dan
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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Landasan teori merupakan panduan untuk melaksanakan dan menyelesaikan sesuatu hasil studi. Dalam hal ini dikemukakan beberapa teori yang berkaitan dengan masalah yang akan dibahas
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 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 II PERANGKAT KERAS MASUKAN
BAB II PERANGKAT KERAS MASUKAN Fungsi perangkat keras masukan adalah untuk mengumpulkan data dan mengkonversinya ke dalam suatu bentuk yang dapat diproses oleh komputer. Peralatan masukan yang paling umum
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 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI PROGRAM. implementasi dari program aplikasi yang dibuat. Penulis akan menguraikan
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI PROGRAM Dari hasil perancangan yang dilakukan oleh penulis, pada bab ini disajikan implementasi dari program aplikasi yang dibuat. Penulis akan menguraikan spesifikasi sistem
Lebih terperinciUKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pengenalan citra merupakan suatu ilmu yang berguna untuk melakukan klasifikasi berdasarkan ciri atau sifat-sifat dari suatu objek. OCR atau Optical Character
Lebih terperinci