BAB III PENGENALAN TULISAN TANGAN ON-LINE
|
|
- Hengki Sasmita
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB III PENGENALAN TULISAN TANGAN ON-LINE Bab ini berisi metode penulisan tangan on-line dan proses-proses yang terlibat di dalamnya. Pembahasan ini juga meliputi teknik-teknik yang umum digunakan dalam pengenalan tulisan tangan on-line. III.1 Definisi Pengenalan tulisan tangan dapat dilakukan secara on-line atau off-line. Perbedaan mendasar pada kedua metode pengenalan tersebut adalah pada waktu pengenalan. Pengenalan tulisan tangan on-line (On-Line Handwriting Recognition) memproses informasi temporal atau dinamis dari penulisan goresan (stroke) sehingga pengenalan dilakukan bersamaan pada saat penulisan dilakukan. Pengenalan tulisan tangan off-line (Off-Line Handwriting Recognition) memproses data penulisan setelah penulisan selesai dilakukan. Proses pengenalan ini dapat ditunda untuk beberapa waktu setelah penulisan. Pengenalan on-line pada umumnya dilakukan pada perangkat dengan layar sentuh atau transducer yang berfungsi menangkap koordinat x-y pergerakan ujung pen. Transducer menangkap informasi temporal dari penulisan, yaitu jumlah, urutan, arah, dan kecepatan penulisan tiap goresan. Informasi temporal ini dapat direpresentasikan sebagai urutan titiktitik koordinat yang membentuk goresan. Satu goresan adalah penulisan sejak pen ditekan sampai dengan pen diangkat dari permukaan penulisan. Bidang kajian yang menarik untuk pengenalan tulisan tangan on-line adalah untuk large alphabet seperti karakter Cina, Jepang, dan Korea (CJK) [TAP90]. III.2 Proses Pengenalan Tulisan tangan terdiri atas kumpulan goresan (stroke) berdasarkan urutan waktu. Stroke merupakan sekumpulan titik-titik koordinat terurut berdasarkan waktu yang terekam dari satu sekuens pen down, pen move, dan pen up. Substroke merupakan komponen dari stroke, yang pada umumnya merupakan suatu bentuk sederhana (primitive) yang bersama-sama menyusun suatu bentuk utuh stroke tulisan tangan. Jumlah goresan untuk setiap karakter berbeda. Tulisan tangan mempunyai tingkat variasi yang tinggi dalam hal ukuran terutama untuk karakter CJK, dan jumlah serta urutan goresan terutama untuk karakter alfanumerik. Karakter CJK pada umumnya telah mempunyai aturan III-1
2 III-2 mengenai jumlah dan urutan penulisan goresan. Karakter CJK juga memiliki kemiripan bentuk antara beberapa karakter yang berbeda. Pengenalan tulisan tangan untuk karakter CJK difokuskan pada penanganan kemiripan penulisan antara karakter-karakter yang berbeda. Sistem pengenal tulisan tangan on-line menggunakan informasi temporal penulisan untuk melakukan pengenalan. Informasi ini direkam oleh perangkat transducer selama proses penulisan. Objek pengenalan berupa urutan titik-titik dua dimensi yang menyatakan pergerakan ujung pen (Gambar III-1). Gambar III-1 Contoh urutan titik-titik pembentuk abjad "A" dari karakter Jepang Hiragana [ISH99] Pemrosesan selanjutnya dari informasi temporal ini adalah pendeteksian segmen garis dan arah penulisan karakter. Untuk penulisan rangkaian karakter dalam susunan penulisan tertentu, maka dilakukan pemisahan antar karakter. Sedangkan penulisan karakter CJK yang dilakukan dalam kotak berukuran, tidak memerlukan pemisahan. Segmen garis yang terdeteksi beserta informasi penulisan selanjutnya mengalami proses pengklasifikasian sebagai elemen dari suatu karakter. Karakter yang dikenali berada dalam bentuk pengkodean tertentu. Kode karakter ini kemudian diterjemahkan oleh sistem pengkodean yang digunakan, untuk menghasilkan keluaran sistem. Proses pengenalan tulisan tangan secara umum meliputi praproses (preprocessing), klasifikasi karakter yang melibatkan teknik pengenalan bentuk (shape recognition), dan pemrosesan lanjut yaitu context processing untuk meningkatkan hasil pengenalan. Tugas akhir ini akan menggunakan metode pengenalan statistikal-struktural, yaitu Induct/RDR. Metode pengenalan struktural merepresentasikan pola tulisan tangan dengan structural primitive. Parameter statistikal digunakan oleh metode Induct untuk membangun pengetahuan RDR. III.2.1 Praproses Subbab ini akan menjelaskan mengenai praproses. Praproses pada data tulisan tangan meliputi normalisasi dan feature extraction. Normalisasi adalah proses menjadikan sebuah sampel
3 III-3 image huruf ke dalam posisi dan ukuran normal. Feature extraction adalah proses untuk mendapatkan komponen struktural dari huruf. III Normalisasi Normalisasi bertujuan menormalkan variasi bentuk penulisan yang timbul dari adanya perbedaan perangkat penulisan, lingkungan yang derau, maupun karakteristik writer-specific [JAE03]. Normalisasi terhadap ukuran karakter Jepang (size normalization) banyak dilakukan dalam pengenalan tulisan tangan karakter Jepang. Ketika melakukan normalisasi ini, bentuk asli pola masukan harus dipertahankan. Oleh karena itu, kedua dimensi yaitu vertikal dan horisontal harus dinormalisasi bersama-sama [SCA95]. Teknik normalisai yang umum untuk pengenalan karakter on-line adalah normalisasi. Normalisasi linier dilakukan dengan memperluas pola input secara linier ke dalam kotak berukuran NxN piksel, untuk rasio vertikal dan horisontal. Normalisasi dilakukan dengan kotak pembatas (bounding box) yang didefinisikan oleh koordinat X,Y minimum dan maksimum dari pola input. III Feature Extraction Feature extraction mempersiapkan suatu pola tulisan tangan untuk proses pengenalan bentuk (shape recognition). Feature extraction bertujuan untuk mendapatkan karakteristik suatu karakter yang membedakannya dari karakter lain, yang disebut dengan feature. Karakteristik ini dapat berupa titik-titik koordinat awal dan akhir dari suatu goresan, fragmen garis penyusun karakter, dan arah penulisan goresan. Feature yang diperoleh digunakan untuk mendefinisikan kelas suatu karakter. Feature merupakan high-level-attribute dari data goresan karakter yang telah dinormalisasi. Pada umumnya, pola goresan karakter yang telah dinormalisasi ditransformasikan ke dalam bentuk rangkaian feature vector. Setiap vektor terdiri atas sekumpulan feature yang mendeskripsikan atribut lokal geometrikal dari suatu stroke segment pada suatu waktu yang telah mengalami aproksimasi linear [JAE03]. Representasi pola goresan karakter dalam feature vector merupakan pendeskripsian karakter secara statistik. Pada tugas akhir ini, proses feature extraction akan menghasilkan deskripsi karakter secara struktural, yaitu dalam komponen fragmen penyusunnya. Beberapa feature dari sebuah segmen garis on-line yang umum digunakan adalah sebagai berikut [TAY03] : 1. posisi awal (x s, y s ) dan posisi akhir (x e, y e ) ( x e, y e ) 2. directional angle, θ, berdasarkan kedua koordinat tersebut didefinisikan dengan:
4 III-4 = Persamaan III-1 3. panjang segmen garis l didefinisikan dengan fungsi Euclidean: Persamaan III-2 Panjang segmen garis ini digunakan untuk membandingkan panjang goresan yang dituliskan dengan panjang segmen substroke penyusun karakter, sehingga untuk itu dapat digunakan persamaan jarak Euclidean dalam bentuk kuadrat tanpa dicari akarnya. Suatu karakter c t yang memiliki N buah segmen garis/fragmen direpresentasikan dalam string s t1, s t2,..., s tn,dengan s tj = (x ijs, y ijs, x ije,y ije, penyusun. ij, l ij ) dan s tj merupakan sebuah segmen garis Pendefinisian arah goresan dapat juga dilakukan dengan mengkuantisasi goresan ke dalam delapan arah (mata angin) seperti pada gambar di bawah ini. Pada metode ini, kuantisasi dilakukan untuk kondisi pen down dan pen up. Kuantisasi pen up memberikan informasi mengenai perpindahan dari satu stroke ke stroke yang lain (offstroke). Pengekstraksian feature [NAK96a] dilakukan terhadap pola karakter yang telah berada dalam ukuran normalisasi, 128x128piksel. Kotak ini kemudian dipartisi menjadi kotak-kotak berukuran 16x16piksel sehingga diperoleh 8x8partisi. Sebuah jendela berukuran 32x32 piksel dijalankan untuk empat buah partisi yang saling berdekatan, yaitu dua buah partisi 16x16 vertikal dan horisontal, sehingga diperoleh 7x7sektor yang saling overlap (Gambar III-2). Gambar III-2 Partisi pola input ke dalam delapan partisi 16x16 piksel (kiri) dan sektor 32x32piksel (kanan) [NAK96a] Setiap sektor yang dihasilkan berisi segmen garis. Segmen garis ini dihasilkan dari perpotongan antara pola dengan garis pembatas sektor. Segmen garis ini kemudian akan dikelompokkan sesuai dengan cirinya ke dalam kategori yang sesuai (Tabel III-1). Penggunaan overlapping region dimaksudkan untuk menjaga agar tidak terjadi diskontinuitas
5 III-5 spasial dari pola tulisan tangan yang dapat berakibat hilangnya informasi penulisan dan munculnya derau. Setelah proses feature extraction selesai, maka didapat feature dari sebuah huruf. Feature ini merepresentasikan informasi struktural dari sebuah huruf. [ROW02] mendefinisikan sembilan garis berarah untuk feature pada pengenalan huruf Kanji. Beberapa karakter dapat dituliskan dengan stroke fragment dalam dua arah, sedangkan karakter lain memisahkan penulisan dengan arah yang berbeda ke dalam kelas karakter yang berbeda. Untuk mendapatkan fragmen/substroke sesuai kategori, suatu pola goresan karakter dipisahkan pada separator/segmentation point-nya. Berikut ini adalah definisi kategori segmen. Definisi ini melibatkan sudut yang dibentuk dengan arah horisontal (θ). Probabilitas suatu segmen garis termasuk ke dalam suatu kategori oleh besarnya θ. Semakin besar θ maka probabilitas semakin kecil. Definisi probabilitas ini digunakan untuk mengelompokkan segmen garis ke dalam kategorinya, yaitu kategori dengan nilai probabilitas terbesar. Definisi ini diperoleh dari [AMI98]. Tabel III-1 Kategori yang digunakan untuk proses Feature Extraction Kategori Gambar Probabilitas vertikal horisontal
6 III-6 Backslash Kategori Gambar Probabilitas Slash III.2.2 Pengklasifikasian Pada tahap klasifikasi, dilakukan pengenalan bentuk terhadap unit penulisan berdasarkan feature yang diperoleh dari praproses. Pada umumnya, pengenal karakter Jepang menggunakan metode klasifikasi nearest neighbour [JAE03]. Pada tugas akhir ini, tugas pengklasifikasian dilakukan oleh metode Induct/RDR. Pengklasifikasian dilakukan berdasarkan pada feature yang mendeskripsikan goresan. Induct/RDR akan mendeskripsikan konsep yang dimiliki oleh data goresan yang telah berlabel untuk memperoleh set rule. Proses ini dilakukan untuk membangun pengetahuan. Berdasarkan pada prinsip RDR yaitu pembelajaran bertahap (incremental learning), jika terjadi kesalahan klasifikasi maka dilakukan update pengetahuan untuk menangani kesalahan ini, sehingga dapat dihasilkan klasifikasi yang benar. Kesalahan klasifikasi terjadi jika kelas karakter yang diberikan tidak sesuai dengan kelas karakter tertulis sebenarnya, yang dimaksudkan oleh pengguna. Kesalahan klasifikasi dinyatakan oleh pengguna. Update terhadap pengetahuan dilakukan dengan menambahkan rule ke dalam struktur pengetahuan. Karakter yang menyebabkan terjadinya kesalahan klasifikasi akan disimpan ke dalam basisdata kasus cornerstone. Pengklasifikasian menerima input karakter yang telah mengalami praproses dan berada dalam bentuk dekomposisinya. Dekomposisi suatu karakter menghasilkan fragmen-fragmen penyusunnya. Untuk pembangunan pengetahuan, dekomposisi karakter menyertakan label kelas karakter tersebut.
7 III-7 Feature data tulisan tangan yang telah mengalami praproses adalah fragmen-fragmen penyusunnya. Untuk dapat menjadi masukan bagi mesin pengklasifikasi, fragmen-fragmen tersebut menjadi atribut dari pola input karakter. Atribut ini kemudian akan menjadi klausa pada rule yang berhasil dibangun untuk mengklasifikasikan pola input yang dituliskan. III.2.3 Karakter Jepang Penulisan dalam bahasa Jepang menggunakan alfabet Kanji, Katakana, Hiragana, dan Romaji secara bersamaan. Alfabet Kanji merupakan aksara Cina yang diadaptasi ke dalam bahasa Jepang, yaitu cara pengucapannya pun disesuaikan dengan bahasa Jepang. Alfabet Kanji melambangkan makna. Satu alfabet Kanji mempunyai satu makna atau lebih. Alfabet Katakana dan Hiragana tergolong ke dalam kelas alfabet Kana yaitu aksara yang melambangkan bunyi atau fonetik. Satu alfabet Katakana atau Hiragana pada umumnya tidak mempunyai makna tertentu, hanya melambangkan suatu bunyi. Alfabet Romaji merupakan alfabet Latin yang melambangkan fonem. Alfabet Romaji ini tetap digunakan dalam penulisan bahasa Jepang untuk keperluan-keperluan pengajaran dan pendidikan, terutama untuk orang asing [SUD04]. Pada bab ini hanya akan dibahas mengenai alfabet Kana yaitu Katakana dan Hiragana. Studi kasus pada tugas akhir ini adalah huruf Hiragana. Kedua jenis alfabet Kana yaitu Hiragana dan Katakana masing-masing terdiri atas 46 aksara. Hiragana digunakan untuk menuliskan kata-kata asli dalam bahasa Jepang sedangkan Katakana digunakan untuk menuliskan istilah asing dengan meniru pengucapannya [JLN03]. Perbedaan mendasar antara kedua jenis alfabet Kana adalah mengenai karakteristik bentuk. Hiragana adalah alfabet yang berbentuk seperti あ, い, う, え, dan お. Hiragana terbentuk dari garis-garis melengkung. Katakana adalah alfabet yang berbentuk seperti ア, イ ウ, エ dan オ Katakana terbentuk dari garis-garis atau coretan yang lurus dan terkesan kaku. [SUD04].
8 III-8 ア a イ i ウ u エ e オ o カ ka キ ki ク ku ケ ke コ ko サ sa シ shi ス su セ se ソ so タ ta チ chi ツ tsu テ te ト to ナ na ニ ni ヌ nu ネ ne ノ no ハ ha ヒ hi フ fu ヘ he ホ ho マ ma ミ mi ム mu メ me モ mo ヤ ya ユ yu ヨ yo ラ ra リ ri ル ru レ re ロ ro ワ wa ヲ wo ン n Gambar III-3 Silabel Katakana dari karakter Jepang III.2.4 Unicode Proses analisis terhadap masukan berupa tulisan tangan akan menghasilkan kode. Kode ini digunakan untuk melakukan pencarian pada tabel keluaran untuk mendapatkan kode yang bersesuaian. Hasil pengenalan akan berbentuk kode mesin yang dikenali oleh komputer. Komputer memberikan kode-kode angka tertentu untuk setiap karakter dan huruf yang dikenalinya. Setiap kode ini mempunyai relasi satu-satu terhadap sebuah simbol huruf atau karakter, berdasarkan character set yang digunakan. Character set merupakan tabel yang terdiri atas sekumpulan simbol dan kode angka yang mendefinisikan simbol tersebut. Kode angka pada umumnya berada dalam bentuk heksadesimal, yaitu dari 0 sampai dengan 9 dan A sampai dengan F. Berbagai sistem pengkodean yang ada mempunyai keterbatasan dalam ukuran dan menghadapi permasalahan untuk sistem dengan multilingual. Unicode merupakan character set yang paling lengkap diantara semua character set yang ada dan dapat mengatasi permasalahan sistem multilingual. Beberapa sistem pengkodean lain yang ada juga saling bertentangan. Dua buah sistem pengkodean dapat memberikan kode yang berbeda untuk satu karakter, atau menggunakan kode yang sama untuk dua karakter yang berbeda. Akibatnya, untuk sistem dengan pengkodean yang berbeda, perpindahan data tidak dapat dilakukan secara langsung dan harus dilakukan pembangunan ulang. Unicode dapat mengatasi permasalahan ini.
9 III-9 Unicode Consortium mengembangkan Unicode Standard yang banyak diadopsi oleh perusahaan-perusahaan perangkat keras dan lunak. Dengan demikian, suatu perangkat lunak dapat ditargetkan untuk banyak platform, bahasa, dan negara. Unicode memungkinkan pertukaran data antar sistem tanpa perlu adanya perubahan. Dalam pengkodean teks/karakter, Unicode memberikan sebuah nilai numerik yang unik (code point) dan sebuah nama untuk setiap simbol. Unicode Standard menyediakan informasi terkait pembacaan karakter seperti character properties, text normalisation form, dan bidirectional display order (untuk menampilkan teks dengan dua arah penulisan yaitu kiri ke kanan dan kanan ke kiri seperti pada teks Arab dan Yahudi). Unicode Standard menyediakan data aplikasi seperti tabel pemetaan (case mapping tables), tabel properti karakter (character properties), dan pemetaan ke himpunan karakter (character sets) internasional, nasional, maupun industri. Unicode menyediakan tiga jenis bentuk pengkodean: bentuk 32-bit (UTF- 32), bentuk 16-bit (UTF-16), dan bentuk 8-bit (UTF-8). Bentuk 8-bit (UTF-8) dirancang untuk kemudahan penggunaan dengan sistem berbasis ASCII yang telah ada. Unicode merupakan sistem pengkodean yang mencakup banyak karakter di dunia. Unicode Standard 5.0 menggunakan kode U30A0 sampai dengan U30FF untuk karakter Katakana. Character set pada Unicode ini berdasarkan pada character set JIS (Japanese Industrial Standard) X 0208:1997.
BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN. Pada bab ini, penulis akan menguraikan data-data yang diperoleh dari hasil
49 BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN Pada bab ini, penulis akan menguraikan data-data yang diperoleh dari hasil proses belajar mengajar huruf katakana menggunakan teknik pembelajaran metode Tutorial.
Lebih terperinciANALISIS KESALAHAN PENULISAN KANA SISWA SLTA SUMATERA BARAT
ANALISIS KESALAHAN PENULISAN KANA SISWA SLTA SUMATERA BARAT Rahtu Nila Sepni, Gusdi Sastra, Lady Diana Yusri Fakultas Ilmu Budaya-Universitas Andalas Padang Abstract This study describes the error kana
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 LANDASAN TEORITIS. buruk menjadi baik (Kamus Besar Bahasa Indonesia, 2000 : 10). Selain itu
15 BAB II LANDASAN TEORITIS 2.1. Pembelajaran 2.1.1 Pengertian Belajar Belajar adalah usaha untuk memperoleh pengetahuan, belajar juga dapat diartikan berlatih dan belajar juga adalah mengubah suatu kebiasaan
Lebih terperinciDepartemen Pendidikan Bahasa Jepang, Universitas Pendidikan Indonesia, Jl. Dr. Setiabudhi No. 229, Bandung 40154, Indonesia
EFEKTIVITAS MEDIA PERMAINAN SUDOKU DALAM MENGHAFAL HURUF KANA (Menggunakan Metode Eksperimen Quasi Terhadap Siswa Japanese Club SMP Laboratorium Percontohan UPI) Konstantina Adinda Putrilani 1, Renariah
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
xvi BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Jaringan Syaraf Tiruan Jaringan saraf tiruan (artificial neural network) adalah sistem komputasi yang arsitektur dan operasinya diinspirasi dari pengetahuan tentang sel saraf
Lebih terperinciPDF created with FinePrint pdffactory trial version YUK BELAJAR NIHONGO
1 YUK BELAJAR NIHONGO PENGANTAR Saat ini sedang bekerja di sebuah perusahaan Jepang? Atau barangkali sedang kuliah jurusan Bahasa Jepang, atau suatu saat anda ingin pergi ke Jepang baik untuk belajar atau
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN
BAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN Bab ini berisi analisis permasalahan pengenalan tulisan tangan karakter Jepang Katakana dengan menggunakan Induct/RDR dan teknik pengenalan tulisan tangan yang dipilih dari
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Dalam mempelajari suatu bahasa ada 4 keterampilan berbahasa, dalam bahasa
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam mempelajari suatu bahasa ada 4 keterampilan berbahasa, dalam bahasa Jepang disebut 4 ginō yaitu menyimak, membaca, berbicara dan menulis. Sasaran pembelajaran
Lebih terperinciBAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN
BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN 3.13. Kesimpulan Berdasarkan pembahasan pada analisis, desain, implementasi dan pengujian yang telah dilakukan pada 30 responden, maka dapat ditarik kesimpulan yaitu: 1. Aplikasi
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN DAN ANALISIS DATA
BAB III METODE PENELITIAN DAN ANALISIS DATA 3.1 Metode Penelitian Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis kesalahan, yaitu suatu prosedur kerja yang biasa digunakan oleh para
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 2007), hal Aslinda, Leni Syafyahya, Pengantar Sosiolinguistik (Bandung: PT Refika Aditama,
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Bahasa merupakan hal yang paling penting dalam kehidupan manusia dan digunakan di segala bidang kehidupannya. Mempelajari bahasa dan mengkaji bahasa merupakan hal yang
Lebih terperinciDAFTAR REFERENSI. xii
DAFTAR REFERENSI [AMI98] Amin, A., Singh, S. (1998). Recognition of Hand-printed Chinese Characters using Decision Trees/Machine Learning C4.5 System. Pattern Analysis and Applications Vol. 1 Issue 2 Pp.
Lebih terperinciTulisan dan Bunyi Bahasa Jepang
Tulisan dan Bunyi Bahasa Jepang Dalam tulisan bahasa Jepang terdapat 3 buah tulisan yaitu Kanji (Huruf Cina), Hiragana, dan Katakana. Huruf Romawi (Alphabet) digunakan dalam kasus-kasus khusus. Kanji dating
Lebih terperinciIMPLEMENTASI METODE LOCAL BINARY PATTERNS UNTUK PENGENALAN POLA HURUF HIRAGANA DAN KATAKANA PADA SMARTPHONE
IMPLEMENTASI METODE LOCAL BINARY PATTERNS UNTUK PENGENALAN POLA HURUF HIRAGANA DAN KATAKANA PADA SMARTPHONE Rabiuldien Amat 1), Jayanti Yusmah Sari 2), Ika Purwanti Ningrum 3) 1,2,3) Jurusan Teknik Informatika,
Lebih terperinciBAB IV TEMUAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV TEMUAN DAN PEMBAHASAN A. Laporan Penelitian Pelaksanaan kegiatan penelitian merupakan proses terpenting untuk mengumpulkan data. Penelitian ini terbagi menjadi dua pelaksanaan, yaitu test yang terdiri
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
20 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Penelitian Metode dapat diartikan sebagai cara atau prosedur yang harus ditempuh untuk menjawab masalah penelitian mulai dari perencanaan, pelaksanaan, dan pengambilan
Lebih terperinci2015 EFEKTIVITAS PENGGUNAAN APLIKASI OBENKYO PADA SMARTPHONE UNTUK MENINGKATKAN KEMAMPUAN MEMBACA HURUF HIRAGANA
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Saat ini pemanfaatan teknologi sangatlah berkembang dikalangan masyarakat, hal ini dapat dibuktikan dengan adanya inovasi-inovasi yang telah dibuat di dunia ini, seperti
Lebih terperinciTRANSLITERASI CITRA AKSARA HIRAGANA MEMPERGUNAKAN JARINGAN BACKPROPAGATION
Artikel ini telah dipresentasikan dalam Innovative and Creative Information Technology Conference (ICITech) Jurnal Teknologi Informasi-Aiti Vol. 13 nomor tahun 01, hal 1-19 dengan tema E-Transaction and
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORITIS
BAB II LANDASAN TEORITIS A. Teknik Pembelajaran Bahasa Jepang 1. Pengertian Teknik Pembelajaran Teknik pembelajaran dapat diartikan sebagai cara yang dilakukan seseorang dalam mengimplementasikan suatu
Lebih terperinciRENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (Pertemuan Ke-1)
RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (Pertemuan Ke-1) NAMA SEKOLAH : SMA PGRI 1 BANDUNG MATA PELAJARAN : Bahasa Jepang KELAS/SEMESTER : XI MIA /1 TOPIK : Huruf Katakana ALOKASI WAKTU : 2 x 30 menit (1 x pertemuan)
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. dengan hakikat manusia sebagai mahluk bermain (homo ludens) (Wijana,
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Manusia adalah mahluk yang senang akan permainan, hal ini sesuai dengan hakikat manusia sebagai mahluk bermain (homo ludens) (Wijana, 2009:100) dan bahasa merupakan
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 terperinciBAB I PENDAHULUAN. menghasilkan beberapa karya yang mempermudah urusan manusia. Dan salah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Dengan perkembangan teknologi yang semakin pesat dan dengan banyaknya temuan-temuan terbaru hasil penelitian dari para pakar teknologi, menghasilkan beberapa karya
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 terperinciPEMBELAJARAN INTERAKTIF DAFTAR SUKU KATA BAHASA JEPANG BESERTA CARA PENULISAN UNTUK SEORANG PEMULA BERBASIS FLASH NASKAH PUBLIKASI
PEMBELAJARAN INTERAKTIF DAFTAR SUKU KATA BAHASA JEPANG BESERTA CARA PENULISAN UNTUK SEORANG PEMULA BERBASIS FLASH NASKAH PUBLIKASI diajukan oleh Nurdi Hamzah 10.01.2795 kepada SEKOLAH TINGGI MANAGEMEN
Lebih terperinciPenerapan Linear Congruent Method Pada Game Edukasi Tebak Huruf Hiragana Dan Katakana Berbasis Android
Volume VI No 1, Juni 2017 pissn : 2337 3601 eissn : 2549 015X Tersedia online di http://ejournal.stmik-time.ac.id Penerapan Linear Congruent Method Pada Game Edukasi Tebak Huruf Hiragana Dan Katakana Berbasis
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 terperinciBAB II KAJIAN PUSTAKA
BAB II KAJIAN PUSTAKA 2.1 Analisis Kesalahan 2.1.1 Pengertian Analisis Kesalahan Analisis adalah suatu kegiatan menjelaskan asal mula atau struktur dari permasalahan yang rumit dengan melakukan pemilihan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. sosial tidak dapat hidup tanpa adanya komunikasi dengan sesama. seseorang dengan status sosial dan budaya dalam masyarakat itu
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Di dalam sebuah kehidupan bermasyarakat, saling berkomunikasi dan berinteraksi adalah hal yang selalu terjadi setiap saat. Manusia sebagai makhluk sosial tidak dapat
Lebih terperinciPattern Matching dalam Penerjemahan Kata yang Ditulis dengan Huruf Katakana ke dalam Bahasa Inggris
Pattern Matching dalam Penerjemahan Kata yang Ditulis dengan Huruf Katakana ke dalam Bahasa Inggris Nabilah Shabrina (13508087) Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut
Lebih terperinci1.1. Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara
2 BAB I PENDAHULUAN Bab ini akan menjelaskan mengenai latar belakang penelitian judul skripsi Implementasi Global Tresholding Metode Otsu Dan OCR Tesseract Engine Dengan Algoritma Horspool Untuk Menerjemahkan
Lebih terperinci2015 PENERAPAN METODE PENUGASAN (RESITASI) UNTUK MENINGKATKAN KEMAMPUAN MENULIS KATAKANA
1 BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Menulis merupakan suatu kegiatan untuk menciptakan suatu catatan atau informasi pada suatu media dengan menggunakan aksara. Dalam proses belajar mengajar bahasa Jepang,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Bahasa Jepang menggunakan berbagai jenis karakter untuk sistem
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Bahasa Jepang menggunakan berbagai jenis karakter untuk sistem penulisannya. Salah satu jenis huruf Jepang adalah kana, yaitu karakter fonetis yang melambangkan
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 2 LANDASAN TEORI
5 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Digital Image 2.1.1 Definisi Digital Image Menurut Gonzalez dan Woods (1992, p6), digital image adalah image f(x,y) yang telah dibedakan berdasarkan koordinat tata letak dan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Bahasa dan Aksara Jepang Bahasa Jepang merupakan bahasa yang digunakan oleh kurang lebih 130.000.000 orang penduduk Jepang dan oleh imigran ataupun emigran negara tersebut. Bangsa
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pengenalan kata dalam dunia teknologi informasi merupakan suatu permasalahan yang tidak asing dalam bidang kecerdasan buatan. Pengenalan kata dalam bidang kecerdasan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN DAN ANALISIS DATA
BAB III METODE PENELITIAN DAN ANALISIS DATA 3.1 Metode Penelitian Sudaryanto (dalam Sutedi, 2011:53) menyatakan bahwa metode adalah cara yang harus dilaksanakan, teknik adalah cara melaksanakan metode.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. tahun 1990, teknik-teknik pemrograman berkembang dari masa ke masa. Internet
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Semakin populernya pengembangan program aplikasi komputer berarsitektur tiga lapis pada awal tahun 1990 dan aplikasi berbasis web pada akhir tahun 1990, teknik-teknik
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. terkini sejalan dengan permasalahan yang dihadapi. Dalam bab juga diuraikan
BAB 2 LANDASAN TEORI Dalam landasan teori ini, diuraikan mengenai teori yang relevan, lengkap, dan terkini sejalan dengan permasalahan yang dihadapi. Dalam bab juga diuraikan hubungan antara permasalahan
Lebih terperinciFrekuensi Dominan Dalam Vokal Bahasa Indonesia
Frekuensi Dominan Dalam Vokal Bahasa Indonesia Tjong Wan Sen #1 # Fakultas Komputer, Universitas Presiden Jln. Ki Hajar Dewantara, Jababeka, Cikarang 1 wansen@president.ac.id Abstract Pengenalan ucapan
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 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 terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN. a. Spesifikasi komputer yang digunakan dalam penelitian ini adalah
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Alat dan Bahan Penelitian 3.1.1 Alat Penelitian a. Spesifikasi komputer yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1) Prosesor Intel (R) Atom (TM) CPU N550
Lebih terperinciBab 1. Pendahuluan. membangun suatu hubungan komunikasi yang lebih baik dengan masyarakat. karakter yang sulit, khas,dan khusus (Haryono, 2005 : 1 ).
Bab 1 Pendahuluan 1. Latar belakang Di tengah pergaulan masyarakat dan perkembangan dunia bisnis yang mengglobal, kemampuan dalam berkomunikasi merupakan persyaratan yang sangat penting. Karena komunikasi
Lebih terperinciAnny Yuniarti
Membangun Aplikasi Kamus Bahasa Arab Online Sederhana Anny Yuniarti anny@its-sby.edu Lisensi Dokumen: Seluruh dokumen di IlmuKomputer.Com dapat digunakan, dimodifikasi dan disebarkan secara bebas untuk
Lebih terperinciTidak ada tepat satu teori untuk menyelesaikan problem pengenalan pola Terdapat model standar yang dapat dijadikan teori acuan
Terdapat banyak jenis pola: Pola visual Pola temporal Pola logikal Tidak ada tepat satu teori untuk menyelesaikan problem pengenalan pola Terdapat model standar yang dapat dijadikan teori acuan Statistik
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. banyak kemungkinan tulisan dengan huruf yang khas mempunyai histories
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Keberadaan sebuah tulisan bagi masyarakat, merupakan hal yang penting untuk berkomunikasi dengan orang lain selain dengan bahasa (lisan). Disisi lain banyak
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 terperinciANALISIS HUBUNGAN ANTARA TINGKAT PENGENALAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN BANYAKNYA JUMLAH KELAS POLA YANG DIKENALI DAN TINGKAT KERUMITAN POLANYA
ISSN: 1693-6930 159 ANALISIS HUBUNGAN ANTARA TINGKAT PENGENALAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN BANYAKNYA JUMLAH KELAS POLA YANG DIKENALI DAN TINGKAT KERUMITAN POLANYA Iwan Suhardi, Riana T. Mangesa Jurusan
Lebih terperinciKlasifikasi 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Pengertian Text Mining
13 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Text Mining Text Mining dapat juga diartikan sebagai penambangan data berupa teks yang bersumber dari dokumen untuk mencari karta-kata yang merupakan perwakilan isi
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 terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pengolahan Citra Digital [3] Citra atau gambar didefinisikan sebagai sebuah fungsi dua dimensi, f(x,y), di mana x dan y adalah koordinat bidang datar, dan harga fungsi f di setiap
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. bahasa Jawa yang pada dasarnya terdiri atas dua puluh aksara pokok (nglegena),
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Aksara Jawa Carakan (Abjad/Aksara Jawa) adalah huruf yang digunakan dalam ejaan bahasa Jawa yang pada dasarnya terdiri atas dua puluh aksara pokok (nglegena), yang ditunjukkan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. bunyi suara yang dihasilkan oleh alat ucap manusia (Gorys Keraf 1984:16 ).
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Bahasa adalah alat komunikasi antar anggota masyarakat berupa lambang bunyi suara yang dihasilkan oleh alat ucap manusia (Gorys Keraf 1984:16 ). Bahasa memiliki
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM. Ada beberapa masalah dalam pengenalan tulisan tangan matematika yang dapat
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Analisis Permasalahan Ada beberapa masalah dalam pengenalan tulisan tangan matematika yang dapat didefinisikan sejauh ini, antara lain: Pengenalan karakter matematika
Lebih terperinciIV. RANCANG BANGUN SISTEM. Perangkat lunak bantu yang dibuat adalah perangkat lunak yang digunakan untuk
IV. RANCANG BANGUN SISTEM 4.1 Analisis dan Spesifikasi Sistem Perangkat lunak bantu yang dibuat adalah perangkat lunak yang digunakan untuk menyisipkan label digital, mengekstraksi label digital, dan dapat
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 terperinciBAB 3 PERANCANGAN SISTEM
20 BAB 3 PERANCANGAN SISTEM 3.1 Rancangan Perangkat Keras Sistem ini hanya menggunakan beberapa perangkat keras yang umum digunakan, seperti mikrofon, speaker (alat pengeras suara), dan seperangkat komputer
Lebih terperinciPENGENALAN POLA HURUF JEPANG (KANA) MENGGUNAKAN DIRECTION FEATURE EXTRACTION DAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION
PENGENALAN POLA HURUF JEPANG (KANA) MENGGUNAKAN DIRECTION FEATURE EXTRACTION DAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION Tjokorda Agung Budi Wirayuda 1, Maria Ludovika Dewi Kusuma Wardhani 2, Adiwijaya 3 1,2 Departemen
Lebih terperinciPENDAHULUAN. Latar Belakang
Latar Belakang PENDAHULUAN Penelitian mengenai pengenalan wajah termotivasi oleh banyaknya aplikasi praktis yang diperlukan dalam identifikasi wajah. Pengenalan wajah sebagai salah satu dari teknologi
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 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 terperinciMODUL 2 SISTEM PENGKODEAN BILANGAN
STMIK STIKOM BALIKPAPAN 1 MODUL 2 SISTEM PENGKODEAN BILANGAN A. TEMA DAN TUJUAN KEGIATAN PEMBELAJARAN 1. Tema : Sistem Pengkodean Bilangan 2. Fokus Pembahasan Materi Pokok 3. Tujuan Kegiatan Pembelajaran
Lebih terperinciTOLERANSI UNJUK PENGENALAN JARINGAN SYARAF TIRUAN PADA PENAMBAHAN DERAU DAN SUDUT PUTARAN TERHADAP POLA KARAKTER TULISAN TANGAN JENIS ANGKA
Iwan Suhardi, Toleransi Jaringan Syaraf Tiruan TOLERANSI UNJUK PENGENALAN JARINGAN SYARAF TIRUAN PADA PENAMBAHAN DERAU DAN SUDUT PUTARAN TERHADAP POLA KARAKTER TULISAN TANGAN JENIS ANGKA Iwan Suhardi Jurusan
Lebih terperinciBAB III ANALISIS MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM. telah dijelaskan pada bab sebelumnya. Analisis yang dilakukan bertujuan untuk
BAB III ANALISIS MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM III.1. Analisis Masalah Pada bab tiga ini akan dilakukan analisis terhadap landasan teori yang telah dijelaskan pada bab sebelumnya. Analisis yang dilakukan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra Digital Citra digital didefinisikan sebagai fungsi f(x,y) dua dimensi, dimana x dan y adalah koordinat spasial dan f(x,y) adalah disebut dengan intensitas atau tingkat keabuan
Lebih terperinciBilangan Desimal bilangan yang memiliki basis 10. Bilangan tersebut adalah 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, dan 9 Bilangan Biner bilanganyang memilikibasis
SISTEM BILANGAN PENDAHULUAN Sistem bilangan adl cara untuk mewakili besaran dari suatu item phisik Sistem bilangan yg banyak digunakan manusia : sistem bilangan desimal Logika di komputer diwakili oleh
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah Pembelajar bahasa Jepang menghadapi banyak kendala untuk menguasai bahasa Jepang. Salah satu faktornya yaitu perbedaan huruf yang dimiliki oleh bahasa Jepang
Lebih terperinciGRAFIK KOMPUTER DAN PENGOLAHAN CITRA. WAHYU PRATAMA, S.Kom., MMSI.
GRAFIK KOMPUTER DAN PENGOLAHAN CITRA WAHYU PRATAMA, S.Kom., MMSI. PERTEMUAN 3 - GRAFKOM DAN PENGOLAHAN CITRA Output Primitive dan Atributnya Pengenalan Titik dan Garis. Atribut Output Primitive: Line Attributes,
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 terperinciBAB 3 PENGENALAN KARAKTER DENGAN GABUNGAN METODE STATISTIK DAN FCM
BAB 3 PENGENALAN KARAKTER DENGAN GABUNGAN METODE STATISTIK DAN FCM 3.1 Gambaran Umum Gambar 3.1 Gambar Keseluruhan Proses Secara Umum 73 74 Secara garis besar, keseluruhan proses dapat dikelompokkan menjadi
Lebih terperinciPENGENALAN AKSARA JAWAMENGGUNAKAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ)
PENGENALAN AKSARA JAWAMENGGUNAKAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) Alfa Ceria Agustina (1) Sri Suwarno (2) Umi Proboyekti (3) sswn@ukdw.ac.id othie@ukdw.ac.id Abstraksi Saat ini jaringan saraf tiruan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Rancangan Penelitian Pengerjaan tugas akhir ini ditunjukkan dalam bentuk blok diagram pada gambar 3.1. Blok diagram ini menggambarkan proses dari sampel citra hingga output
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM. Dalam pengerjaan tugas akhir ini memiliki tujuan untuk mengektraksi
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Model Pengembangan Dalam pengerjaan tugas akhir ini memiliki tujuan untuk mengektraksi fitur yang terdapat pada karakter citra digital menggunakan metode diagonal
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 terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Citra digital sebenarnya bukanlah sebuah data digital yang normal,
BAB II LANDASAN TEORI II.1 Citra Digital Citra digital sebenarnya bukanlah sebuah data digital yang normal, melainkan sebuah representasi dari citra asal yang bersifat analog [3]. Citra digital ditampilkan
Lebih terperinciBAB II SISTEM BILANGAN DAN KODE BILANGAN
BAB II SISTEM BILANGAN DAN KODE BILANGAN 2.1 Pendahuluan Komputer dan sistem digital lainnya mempunyai fungsi utama mengolah informasi. Sehingga diperlukan metode-metode dan sistem-sistem untuk merepresentasikan
Lebih terperinciAPLIKASI KOMPRESI CITRA BERBASIS ROUGH FUZZY SET
APLIKASI KOMPRESI CITRA BERBASIS ROUGH FUZZY SET Anny Yuniarti 1), Nadya Anisa Syafa 2), Handayani Tjandrasa 3) 1,2,3) Jurusan Teknik Informatika Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya Surabaya
Lebih terperinciPertemuan 3 Perbaikan Citra pada Domain Spasial (1) Anny Yuniarti, S.Kom, M.Comp.Sc
Pertemuan 3 Perbaikan Citra pada Domain Spasial (1), S.Kom, M.Comp.Sc Tujuan Memberikan pemahaman kepada mahasiswa mengenai berbagai teknik perbaikan citra pada domain spasial, antara lain : Transformasi
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 terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori yang berkaitan dengan pemrosesan data untuk sistem pendeteksi senyum pada skripsi ini, meliputi metode Viola Jones, konversi citra RGB ke grayscale,
Lebih terperinciPENGANTAR GRAFIK KOMPUTER DAN OLAH CITRA. Anna Dara Andriana, S.Kom., M.Kom
PENGANTAR GRAFIK KOMPUTER DAN OLAH CITRA Anna Dara Andriana, S.Kom., M.Kom 1 ANNA DARA ANDRIANA, S.Kom.,M.Kom 081-221-794-565 ( 8.00 14.00 ) Email : annadaraandriana@yahoo.com Subject : kelas_nama/kelompok_tugas
Lebih terperinciBAB III METODE KOMPRESI HUFFMAN DAN DYNAMIC MARKOV COMPRESSION. Kompresi ialah proses pengubahan sekumpulan data menjadi suatu bentuk kode
BAB III METODE KOMPRESI HUFFMAN DAN DYNAMIC MARKOV COMPRESSION 3.1 Kompresi Data Definisi 3.1 Kompresi ialah proses pengubahan sekumpulan data menjadi suatu bentuk kode untuk menghemat kebutuhan tempat
Lebih terperinciDAFTAR ISI. DAFTAR TABEL... vii. DAFTAR GAMBAR... viii Latar Belakang Masalah Sistematika Penulisan... 6 BAB II LANDASAN TEORI...
DAFTAR ISI Halaman ABSTRAKSI... ii KATA PENGANTAR... iv DAFTAR ISI... v DAFTAR TABEL... vii DAFTAR GAMBAR... viii BAB I PENDAHULUAN... 1 1.1. Latar Belakang Masalah... 1 1.2. Perumusan Masalah... 3 1.3.
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 terperinciPENGKODEAN DATA. Komunikasi Data
PENGKODEAN DATA Komunikasi Data Pendahuluan Karakter data yang akan dikirim dari suatu titik ke titik lain tidak dapat dikirimkan secara langsung. Perlu proses pengkodean pada setiap titik. Dengan kata
Lebih terperinciBAB II SOFTWERE JLOOK UP. Softwere kamus Jlook up adalah softwere kamus Jepang yang cukup
BAB II SOFTWERE JLOOK UP 2.1 SOFTWERE KAMUS JLOOK UP Softwere kamus Jlook up adalah softwere kamus Jepang yang cukup handal, karena di samping dapat mengartikan bahasa Jepang ke Inggris dan begitu juga
Lebih terperinciBAB 4 HASIL DAN BAHASAN. Dibawah ini merupakan tampilan tampilan dari aplikasi yang telah dibuat. Aplikasi
BAB 4 HASIL DAN BAHASAN 4.1Tampilan Aplikasi Dibawah ini merupakan tampilan tampilan dari aplikasi yang telah dibuat. Aplikasi memiliki menu home seperti dibawah ini : Gambar 4.1 Menu home Pada menu Home
Lebih terperinci2.Landasan Teori. 2.1 Konsep Pemetaan Gambar dan Pengambilan Data.
6 2.Landasan Teori 2.1 Konsep Pemetaan Gambar dan Pengambilan Data. Informasi Multi Media pada database diproses untuk mengekstraksi fitur dan gambar.pada proses pengambilan, fitur dan juga atribut atribut
Lebih terperinciKriptografi untuk Huruf Hiragana
Kriptografi untuk Huruf Hiragana Nabilah Shabrina Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132, Indonesia if8087@if.itb.ac.id
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Teknologi pengenalan teks merupakan teknologi yang mampu mengenali teks
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengenalan Teks Teknologi pengenalan teks merupakan teknologi yang mampu mengenali teks pada citra digital dan mengalihkannya pada dokumen digital. Aplikasi dari teknologi pengenalan
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 terperinciPemrograman dengan C++ Builder 2004 Taryana S Pendahuluan C++ Builder adalah sebuah aplikasi yang digunakan untuk pengembangan dengan
1.1. Pendahuluan C++ Builder adalah sebuah aplikasi yang digunakan untuk pengembangan dengan memanfaatkan keistimewaan konsep- konsep antar muka grafis dalam Microsoft Windows. Aplikasi yang dihasilkan
Lebih terperinciPengertian Data datum
Data dan Informasi Pengertian Data Data berasal dari kata datum yang berarti fakta atau bahan-bahan keterangan. Menurut Gordon B. Davis data sebagai bahan mentah dari informasi, yang dirumuskan sebagai
Lebih terperinciEKSTRAKSI FITUR AKSARA BALI MENGGUNAKAN METODE ZONING
44 Teknologi Elektro, Vol. 14, No.2, Juli Desember 2015 EKSTRAKSI FITUR AKSARA BALI MENGGUNAKAN METODE ZONING I Wayan Agus Surya Darma 1, I Ketut Gede Darma Putra 2, Made Sudarma 3 Abstract Feature extraction
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
59 BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Metode Penelitian Penelitian ini berupaya untuk menjabarkan suatu fenomena yang terjadi akibat perbedaan bunyi antara dua bahasa, yaitu perbedaan antara ada bunyi
Lebih terperinciN, 1 q N-1. A mn cos 2M , 2N. cos. 0 p M-1, 0 q N-1 Dengan: 1 M, p=0 2 M, 1 p M-1. 1 N, q=0 2. α p =
tulisan. Secara umum, steganografi dapat diartikan sebagai salah satu cara menyembunyikan suatu pesan rahasia (message hiding) dalam data atau pesan lain yang tampak tidak mengandung apa-apa sehingga keberadaan
Lebih terperinci