Faizar Mazdi Hasibuan¹, Bambang Hidayat², Rita Magdalena³. ¹Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom

dokumen-dokumen yang mirip
IDENTIFIKASI NOMOR POLISI KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN SELF ORGANIZING MAPS (SOMS)

Reza Fajar Rachmanda¹, Dr Ir Bambang Hidayat Dea², Rita Purnamasari³. ¹Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom

PERBANDINGAN ANALISIS PENGENALAN HURUF ARAB MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DAN K-NEAREST NEIGHBOR

IDENTIFIKASI PLAT NOMOR MOBIL MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)

PENGENALAN BILANGAN ARAB MENGGUNAKAN TEMPLATE MATCHING

STMIK GI MDP. Program Studi Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil Tahun 2010/2011

IDENTIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACK-PROPAGATION DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN SELF ORGANIZING MAP

IDENTIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA DOUBLE BACKPROPAGATION ABSTRAK

PENGENALAN HURUF TULISAN TANGAN BERBASIS CIRI SKELETON DAN STATISTIK MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN. Disusun oleh : Mario Herryn Tambunan ( )

DETEKSI NOMINAL DAN KEASLIAN UANG KERTAS MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION

Pengenalan Pola Karakter Tulisan Tangan Dengan Menggunakan Metoda Clustering Melalui Similarity Measure Approach

Oleh: Ulir Rohwana ( ) Dosen Pembimbing: Prof. Dr. H. M. Isa Irawan, M.T.

PENGENALAN AKSARA BALI MENGGUNAKAN METODE MODIFIED DIRECTION FEATURE DAN ALGORITMA GENERALIZED LEARNING VECTOR QUANTIZATION (GLVQ)

SISTEM PEMBACA LJK BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN SCANNER LJK READER SYSTEM BASED DIGITAL IMAGE PROCESSING USING SCANNER

PEMANFAATAN NEURAL NETWORK PERCEPTRON PADA PENGENALAN POLA KARAKTER

KLASIFIKASI POLA UKIR KAYU JEPARA BERDASARKAN DETEKSI TEPI BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN

BAB 1 PENDAHULUAN. dengan proses pengolahan citra digital (digital image processing), dimana data berupa

Adiguna¹, -². ¹Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom

PENGENALAN KATA MENGGUNAKAN SELF-ORGANIZING MAP SEBAGAI INPUT KAMUS BERBASIS ANDROID FAJAR MATIUS GINTING

MENENTUKAN KEPADATAN LALU LINTAS DENGAN PENGHITUNGAN JUMLAH KENDARAAN BERBASIS VIDEO PROCESSING

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

SISTEM PENGENALAN PENGUCAPAN HURUF VOKAL DENGAN METODA PENGUKURAN SUDUT BIBIR PADA CITRA 2 DIMENSI ABSTRAK

SEGMENTASI HURUF TULISAN TANGAN BERSAMBUNG DENGAN VALIDASI JARINGAN SYARAF TIRUAN. Evelyn Evangelista ( )

Galang Rizki Akbar S¹, Achmad Rizal², Litasari. W.s S Psi³. ¹Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom

IMPLEMENTASI PEMBACAAN HURUF HIJAIYYAH DAN KARAKTER ANGKA ARAB DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN LVQ (LEARNING VECTOR QUANTIZATION)

BAB I PENDAHULUAN. tangan dijadikan alat untuk menganalisis kepribadian pemiliknya. Sebuah

HALAMAN SAMPUL SKRIPSI PENGENALAN POLA TELAPAK TANGAN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA BACK PROPAGATION NEURAL NETWORK

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

IMPLEMENTASI OPTICAL CHARACTER RECOGNITION (OCR) DENGAN PENDEKATAN METODE STRUKTUR MENGGUNAKAN EKSTRAKSI CIRI VEKTOR DAN REGION

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

SIMULASI DAN ANALISIS SISTEM PENGENALAN WAJAH TAMPAK SAMPING MENGGUNAKAN METODE LOCAL BINARY PATTERN (LBP)

DAFTAR ISI. BAB 3 PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK 3.1 Diagram Alir Utama Kamera Web iii

ANALISA DETEKSI KELOMPOK USIA DAN GENDER BERDASARKAN KONTUR WAJAH DENGAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

BAB I PENDAHULUAN. Pengenalan pola merupakan permasalahan kecerdasan buatan yang secara

Ekstraksi Fitur Perpotongan dan Lengkungan untuk Mengenali Huruf Cetak

BAB V : KESIMPULAN DAN SARAN 38 V.1. Kesimpulan 38 V.2. Saran 38 DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN

PENGENALAN BAHASA ISYARAT HURUF ABJAD MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) SKRIPSI

IDENTIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN MOMENT INVARIANT DAN ALGORITMA BACK PROPAGATION ABSTRAK

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

PENGENALAN KARAKTER DAN MANAJEMEN DATABASE PADA FORMULIR ISIAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ)

ISSN : e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.1 April 2017 Page 539

PENGENALAN HURUF HASIL DARI TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA FORWARD-ONLY COUNTER PROPAGATION

KLASIFIKASI JENIS MOBIL BERDASARKAN TRANSFORMASI WAVELET MULTI SCALE DAN METODE K NEAREST NEIGHBOR

IMPLEMENTASI PERHITUNGAN KECEPATAN OBJEK BERGERAK BERBASIS WEBCAM DAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

DAFTAR ISI. KATA PENGANTAR... Error! Bookmark not defined. DAFTAR ISI... i. DAFTAR TABEL... vi. DAFTAR GAMBAR... vii

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

IDENTIFIKASI WAJAH MANUSIA BERDASARKAN PERBANDINGAN PARAMETER TINGGI HIDUNG, LEBAR HIDUNG DAN JARAK MATA. Yusriani Laa Baan

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang

IDENTIFIKASI PEMBUAT TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN HAAR WAVELET DAN ALGORITMA PROPAGASI BALIK LEVENBERG MARQUARDT

ISSN : e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.1 April 2017 Page 500

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PENGENALAN POLA GARIS DASAR KALIMAT PADA TULISAN TANGAN UNTUK MENGETAHUI KARAKTER SESEORANG DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA RESILIENT BACKPROPAGATION

Realisasi Pengenalan Tulisan Tangan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dengan Metode Kohonen

Pengenalan Aksara Lampung Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan

Putu Agus Junaedi¹, -². ¹Teknik Informatika, Fakultas Teknik Informatika, Universitas Telkom

BAB I PENDAHULUAN. banyak kemungkinan tulisan dengan huruf yang khas mempunyai histories

DETEKSI KELAINAN KANKER PAYUDARA BERDASARKAN CITRA MAMMOGRAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN LVQ (LEARNING VEQTOR QUANTIZATION)

BAB I PENDAHULUAN. satu bagian sistem biometrika adalah face recognition (pengenalan wajah). Sistem

1.1. Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara

PERBANDINGAN ANTARA METODE KOHONEN NEURAL NETWORK DAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION PADA SISTEM PENGENALAN TULISAN TANGAN SECARA REAL TIME

VERIFIKASI TANDA TANGAN DENGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN HETEROASSOCIATIVE MEMORY ABSTRAK

Kata kunci : citra, pendeteksian warna kulit, YCbCr, look up table

PERBAIKAN METODE B.GATOS UNTUK RESTORASI CITRA DOKUMEN KUNO NON-LINIER. Arliansyah J2A

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Pendahuluan

BAB I PENDAHULUAN. berbeda antara manusia satu dengan yang lain. Manusia mengenali

Raden Abi Hanindito¹, -². ¹Teknik Informatika, Fakultas Teknik Informatika, Universitas Telkom

PENGARUH UJI TUKEY TERHADAP VERIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah. Meter air merupakan alat untuk mengukur banyaknya air yang digunakan oleh

PENENTUAN LOKASI PARKIR KOSONG MENGGUNAKAN ALGORITMA PROBABILISTIC NEURAL NETWORK (PNN) SKRIPSI JOKO KURNIANTO

BAB III PERANCANGAN SISTEM

PENGENALAN POLA GARIS DASAR KALIMAT PADA TULISAN TANGAN UNTUK MENGETAHUI KARAKTER SESEORANG DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA PROBABILISTIC NEURAL NETWORK

PENGENALAN CITRA HURUF DAN/ ATAU ANGKA MENGGUNAKAN SISTEM JARINGAN SARAF TIRUAN MODEL HOPFIELD SKRIPSI ANDI AURO HARIANJA

PEMANFAATAN TRANSFORMASI WAVELET SEBAGAI EKSTRAKSI CIRI PADA KLASIFIKASI BERTINGKAT SINYAL EKG

BAB I.PENDAHULUAN. tersebut menghasilkan ciri khas tersendiri untuk masing-masing daerahnya, salah satunya

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Sistem Pembaca Teks Bahasa Indonesia Otomatis Menggunakan Kamera Web Dengan Metode Integral Proyeksi

PERBANDINGAN TEKNIK SCALE INVARIANT FEATURE TRANSFORM (SIFT)

BAB I PENDAHULUAN. Pada zaman sekarang ini bagi sebagian masyarakat kendaraan bermotor

IDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA TELINGA DENGAN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI HOUGH ABSTRAK

UKDW 1. BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

IDENTIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN GLOBAL FEATURE EXTRACTION, MOMEN INVARIAN DAN ALGORITMA FORWARD-ONLY COUNTER PROPAGATION

BAB 1 PENDAHULUAN. Sistem penglihatan manusia merupakan suatu system yang sangat kompleks,

BAB 1 PENDAHULUAN. teks digital yang dapat dikenali oleh komputer maupun teks non digital seperti

IMPLEMENTASI ALGORITMA THRESHOLDING ADAPTIF DAN TESSERACT OCR UNTUK MENDETEKSI CITRA TEKS KEMASAN MAKANAN BERBASIS ANDROID SKRIPSI

Pengelompokan Huruf Cetak Menggunakan Algoritma Adaptive Resonance Theory 1 (ART 1)

EKSTRAKSI DAN PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN BERMOTOR DI INDONESIA

PENGENALAN DAN PEWARNAAN PADA CITRA GRAY-SCALE ABSTRAK

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN Latar belakang masalah

SLOPE CORRECTION PADA TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN ABSTRAK

PENGENALAN POLA WAYANG MENGGUNAKAN DETEKSI TEPI DAN JARINGAN SARAF TIRUAN PADA APLIKASI MOBILE

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

: RAHMAT HIDAYAT NPM : : Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi

PENGENALAN TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN EKSTRAKSI CIRI WAVELET TRANSFORM DARI PROJECTION PROFILE

PENGENALAN POLA HURUF ALPHABET ABSTRAK

Kata kunci : Slant correction, jaringan saraf tiruan, multilayer perceptron, backpropagation.

Transkripsi:

DESAIN DAN IMPLEMENTASI SISTEM PENERJEMAH AKSARA JAWA KE HURUF LATIN BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN SELF-ORGANIZING MAP (SOM) Faizar Mazdi Hasibuan¹, Bambang Hidayat², Rita Magdalena³ ¹Teknik Telekomunikasi,, Universitas Telkom Abstrak Negara Indonesia merupakan negara yang memiliki keanekaragaman budaya. Salah satunya adalah keanekaragaman bahasa daerah. Bahasa Jawa merupakan salah satu bahasa daerah yang digunakan di Indonesia. Untuk membaca tulisan Aksara Jawa tidaklah mudah. Karena kita harus menghafal bentuk bentuk dari aksara jawa tersebut serta pengucapannya. Hal ini dikarenakan bentuk dari aksara jawa yang sangat kompleks. Pada tugas akhir ini dibuat alat bantu pembacaan aksara Jawa berupa program aplikasi yang berfungsi untuk mengidentifikasi aksara Jawa kemudian menerjemahkannya menjadi huruf Latin dengan menggunakan Optical Character Recognition (OCR), yaitu suatu sistem komputer yang mampu mengenali karakter hasil tulisan tangan atau naskah ketikan hasil penindaian, menjadi suatu teks yang dapat diedit menggunakan suatu aplikasi komputer. Serangkaian aksara Jawa yang akan diidentifikasi dalam tugas akhir ini berasal dari teks aksara Jawa hasil dari print-out atau huruf cetak yang akan langsung diterjemahkan oleh sistem dengan peng-capture-an oleh webcam sebelumnya. Hasil dari proses ini berupa teks. Pada prosesnya dilakukan beberapa tahapan. Pada tahap preprocessing, hasil citra oleh webcam diubah warnanya dari RGB ke dalam bentuk grayscale dan black and white. Citra black and white di segmentasi tiap karakter untuk dideteksi. Pada tahap ekstrasi ciri, citra hasil segmentasi diambil ciri nya tiap karakter. Dan pada tahap pengenalan karakter yang menggunakan JST Self Organizing Map dilakukan penentuan vektor penyusun garis karakter dengan cara menghubungkan titik-titik neuron yang ada pada suatu region karakter. Pengujian yang dilakukan terhadap sistem meliputi pengambilan gambar dari font yang sudah dilatih. Hasil akurasi terbaik adalah 98% untuk aksara Murda dan Suara, 96% untuk aksara dasar, 55% untuk aksara dengan sandhangan, dan 53% untuk aksara jawa dengan tanda baca. Kata Kunci : Aksara Jawa, OCR, webcam, ekstraksi ciri, Jaringan Syaraf Tiruan SOM.

Abstract Indonesia is a country that has a cultural diversity. One of them is the diversity of regional languages. Java language is one of the regional languages which is used in Indonesia. To read the Java Characters are not easy. Because we have to memorize the shapes of java characters and its pronunciation. This because the shape of Java characters are very complex. In this final project, the writer has made a tool that can help people to read Java characters easier. This tool identifies the Java characters and then translated them into Latin characters using Optical Character Recognition (OCR). OCR is a computer system that can recognize handwritten characters or typed manuscript which is produced by scanner, into an editable text using a computer application. A series of Java characters which will be identified in this final project comes from the Javanese character texts from the print-out or block letters. Those characters will be directly translated by the system after capturing it by webcam. The result of this process is in the editable text form. The process does a few stages. In the preprocessing stage, the image which is produced by the webcam, is changed its color from RGB to grayscale, and then changed it to black and white form. Black and white image is segmented into one syllable, in order to be detected. At this feature extraction stage, the traits of image which is produced in preprocessing stage is taken of each character. And at this character recognition stage using Self Organizing Map neural network, the determination of vector compiler character line is done by connecting the neurons dots in a region character. The test which is done to the system involves taking a picture of the fonts that have been trained. And from tests above, the best accuracy is 98% for aksara Murda and Swara, 96% for Basic Aksara, 55% for Aksara with Sandhangan, 53% for Aksara with punctuations. Keywords : Java character, OCR, webcam, feature extraction, SOM artificial neural network. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Banyaknya budaya budaya barat yang masuk Indonesia terkadang membuat budaya budaya kita terlupakan. Ironisnya banyak jiwa jiwa muda Indonesia yang mengikuti budaya barat namun tidak mengenal sama sekali mengenai budaya negaranya sendiri. Hal ini perlu segera dibenahi. Budaya budaya nasional maupun budaya daerah perlu dilestarikan agar tidak punah. Salah satu budaya daerah yang harus dilestarikan adalah aksara Jawa. Aksara Jawa adalah salah satu bentuk penulisan bahasa jawa selain menggunakan tulisan latin. Berbeda dengan bahasa Indonesia yang penulisannya menggunakan tulisan latin. Bentuk bentuk dari aksara jawa sangat kompleks, sehingga sedikit sulit untuk menghapal dan memahami tulisan tersebut dikarenakan bentuknya yang tidak familiar. Oleh karena itu, dalam tugas akhir ini dibuat sebuah program aplikasi yang mampu menerjemahkan aksara Jawa dari sebuah citra ke huruf Latin yang mampu di edit, dengan menggunakan Optical Character Recognition (OCR), sebagai media yang bisa membantu user dalam mempelajari aksara Jawa dan membantu membaca berbagai tulisan Aksara Jawa dengan mudah. Dari beberapa program penerjemah bahasa yang sudah ada, program tersebut hanya bisa digunakan untuk menerjemahkan huruf dari sebuah file teks dan bukan dari citra. Pada penelitian sebelumnya, program aplikasi yang sudah dibuat dan bisa menerjemahkan huruf dari gambar adalah penerjemah huruf Arab ke huruf Latin, huruf korea ke latin serta huruf Jepang ke latin. Dengan latar belakang ini juga akhirnya topik penerjemah Aksara Jawa ke huruf Latin dari gambar bisa menarik untuk dipilih sebagai tugas akhir. Adapun proses yang dilakukan dalam perancangan program aplikasi ini adalah mengambil gambar aksara jawa hasil print-out lalu dilakukan pengambilan gambar oleh webcam kemudian dilakukan preprocessing, ekstraksi ciri, dan pengenalan karakter menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Self Organizing Map (SOM). Diharapkan melalui metode yang dipilih dapat meningkatkan tingkat akurasi dan menjadi referensi sebagai salah satu metode untuk mengidentifikasi karakter yang handal dan mempunyai tingkat akurasi lebih dari 75 persen. 1

Bab I Pendahuluan Tujuan dan Manfaat Tugas akhir ini memiliki beberapa tujuan diantaranya adalah: Merancang dan membuat program aplikasi yang berfungsi untuk mengenali Aksara Jawa yang diambil melalui webcam kemudian menerjemahkannya ke huruf Latin melalui pengolahan citra digital dengan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Self Organizing Map (SOM). Menganalisa performansi program aplikasi yang telah dibuat berdasarkan parameter akurasi. 3. Menganalisa waktu yang dibutuhkan program untuk mendapatkan teks latin. Tugas akhir ini diharapkan dapat memberikan manfaat antara lain: Sebagai media yang dapat membantu user mempelajari Aksara Jawa. Sebagai media yang dapat membantu user membaca Aksara Jawa dalam huruf Latin. 3. Rumusan Masalah Permasalahan yang dijadikan obyek penelitian dan pengembangan tugas akhir ini adalah sebagai berikut: Bagaimana membentuk sebuah sistem pengambilan gambar aksara Jawa dari webcam kemudian diproses secara langsung untuk diterjemahkan ke huruf Latin dengan waktu yang cepat. Bagaimana mengenali Aksara Jawa menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan SelfOrganizing Map. 4. Batasan Masalah Berdasarkan rumusan masalah yang telah diuraikan diatas maka batasan-batasan masalah pada pembahasan tugas akhir ini adalah: Text Aksara Jawa pada gambar yang akan diproses dalam posisi mendatar sesuai pada tempat yang telah dibuat. Implementasi menggunakan bahasa pemrograman MATLAB 2009a 3. Text Aksara Jawa yang dapat di deteksi adalah Huruf dasar (aksara nglegena) tanpa pasangannya, aksara Murda tanpa Pasangannya, aksara Swara serta tanda baca. DESAIN DAN IMPLEMENTASI SISTEM PENERJEMAH AKSARA JAWA KE HURUF LATIN BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN SELF-ORGANIZING MAP (SOM) 2

Bab I Pendahuluan 4. Format file masukan dalam format.jpg dari gambar dokumen bertuliskan aksara Jawa hasil print-out. 5. Training jaringan syaraf tiruan dilakukan secara terpisah, baik itu training untuk aksara dasar, Aksara Murda dan Aksara Swara, Aksara dengan sandhangan, dan aksara dengan tanda baca. 5. Metodologi Penelitian Metode penelitian pada tugas akhir ini meliputi beberapa tahapan, antara lain sebagai berikut: Mengumpulkan data melalui studi literatur dari buku-buku referensi dan jurnal yang terkait. Studi literatur merupakan tahap pendalaman materi, identifikasi permasalahan dan teori yang berkaitan dengan permasalahan dalam penelitian. Menyusun algoritma untuk merancang program aplikasi yang akan dibuat dan mengimplementasikannya dengan menggunakan bahasa pemrograman MATLAB. 3. Pengujian dan analisa performansi yang bertujuan untuk mengukur akurasi program aplikasi yang telah dibuat. 4. Pengambilan kesimpulan dari penelitian dalam membuat program aplikasi penerjemah Aksara Jawa ke huruf Latin yang telah dilakukan. 6. Sistematika Penulisan Sistematika Penulisan Laporan Tugas Akhir ini terdiri atas lima bab yang disusun sebagai berikut: BAB I : PENDAHULUAN Bab ini membahas latar belakang pemilihan topik tugas akhir, tujuan dan manfaat penelitian, perumusan masalah, batasan masalah, metode penyelesaian masalah dan sistematika penulisan pada tugas akhir ini. BAB II: DASAR TEORI Bab ini menjelaskan teori Aksara Jawa, citra digital, webcam, Optical Character Recognition (OCR), Ekstraksi Ciri, Jaringan Syaraf Tiruan Self Organizing Map (SOM). BAB III: PERANCANGAN DAN SIMULASI SISTEM DESAIN DAN IMPLEMENTASI SISTEM PENERJEMAH AKSARA JAWA KE HURUF LATIN BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN SELF-ORGANIZING MAP (SOM) 3

Bab I Pendahuluan Bab ini akan menguraikan tentang proses perancangan program aplikasi pengenalan karakter Aksara Jawa. BAB IV: ANALISA HASIL Bab ini akan menguraikan hasil dan analisa dari program aplikasi yang telah dibuat. BAB V: KESIMPULAN DAN SARAN Bab ini akan memberikan kesimpulan mengenai hal-hal yang telah dibahas dalam tugas akhir ini dan diberikan pula saran-saran untuk pengembangan topik yang dibahas dalam tugas akhir ini. DESAIN DAN IMPLEMENTASI SISTEM PENERJEMAH AKSARA JAWA KE HURUF LATIN BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN SELF-ORGANIZING MAP (SOM) Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) 4

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5. Kesimpulan Dari hasil analisis terhadap pengujian yang dilakukan pada sistem penerjemah Aksara Jawa dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan SOM, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut : Pada penggunaan lima metode ektraksi ciri pada lima kelompok aksara, didapat akurasi terbaik saat menggunakan ektraksi ciri sum vertical + sum horizontal. Kecuali pada kelompok akurasi yang bertanda baca, akurasi terbaik ketika menggunakan ektraksi ciri Sum vertical + sum Horizontal + blok. Pembacaan aksara Murda dan Swara pada citra mendapat akurasi tertinggi dibanding pembacaan aksara lainnya, yaitu mencapai 98% dengan parameter JST: Epoch 1500, Topologi hextop, ektraksi ciri Sum vertical + Sum horizontal. 3. Dengan penentuan kombinasi parameter-parameter jaringan yang sesuai, jaringan syaraf tiruan SOM dapat memberikan hasil klasifikasi yang optimal. 4. Waktu yang diperlukan untuk melakukan pengenalan huruf pada 1 file gambar sebesar 7,9 detik. Dimana terdapat 20 karakter tiap 1 file, sehingga didapat waktu pengenalan tiap karakter sebesar 0.395 detik. 5. 5. Penggunaan Topologi baik menggunakan Gridtop maupun Hextop sama baiknya. 6. Makin tinggi tingkat akurasi biasanya makin lambat waktu pemrosesan. Saran Pengembangan yang dapat dilakukan pada tugas akhir ini antara lain : Penggunaan algoritma segmentasi yang bisa memperbaiki kelemahan pada tugas akhir ini. Penggunaan metode ekstraksi ciri lain yang bisa menghasilkan ciri yang lebih spesifik antar tiap karakter. 3. Pada proses klasifikasi bisa digunakan model jaringan syaraf tiruan yang lain baik yang supervised learning maupun unsupervised learning sehingga bisa dibandingkan hasil akhirnya. 30

Bab III Perancangan dan Simulasi Sistem 4. Pemberian data latih yang lebih banyak sehingga bisa digunakan untuk mengenali berbagai macam ukuran dan jenis font. 5. Sistem bisa dikembangkan untuk mengenali aksara jawa dengan pasangannya, serta sandhangan - sandhangan yang lebih lengkap. DESAIN DAN IMPLEMENTASI SISTEM PENERJEMAH AKSARA JAWA KE HURUF LATIN BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN SELF-ORGANIZING MAP (SOM) Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) 31

DAFTAR PUSTAKA [1] Gonzales, Rafael C. and Woods, Richard. 1993.Digital Image Processing. USA: Addison-Wesley Publishing Company. [2] Tinku, Acharya and Ajoy K, Ray. 2005. Image Processing Principles and Applications. Wiley. [3] Siang, Jong Jek, Drs., MSc.2005.Jaringan Syaraf Tiruan & Pemrogramannya Menggunakan MATLAB.Yogyakarta:Andi. [4] Fitria, Whielda.Tugas Akhir.2008. Desain Dan Implementasi Sistem Penerjemah Huruf Jepang Kana(Hiragana-Katakana) Ke Huruf Latin Berbasis Pengolahan Citra Digital Dan Jaringan Syaraf Tiruan Self-Organizing Map (SOM) Menggunakan Webcam. Jurusan Teknik Telekomunikasi IT Telkom Bandung. [5] Sukmawan, Arief.Tugas Akhir.2008.Implementasi Pembacaan Huruf Hijaiyyah dengan Pendekatan Struktur Melalui Ekstraksi Ciri Vektor dan Pengenalan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan SOMs (Self-Organizing Maps). Jurusan Teknik Telekomunikasi IT Telkom Bandung. [6] http://hanacaraka.fateback.com/ [7] http://id.wikipedia.org/wiki/hanacaraka [8] http://id.wikibooks.org/wiki/pengantar_aksara_jawa xii Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)