Kusuma, Ellia Nuranti (2015) Identifikasi citra huruf Arab menggunakan metode jaringan syaraf tiruan kohonen. Undergraduate thesis, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.
|
Text (Fulltext)
10650032.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (5MB) | Preview |
Abstract
INDONESIA:
Penelitian ini mengimplementasikan metode untuk melakukan proses pengenalan dan identifikasi tulisan tangan huruf Arab. Pada pemrosesan awal digunakan metode Image Processing untuk memproses inputan citra tulisan huruf Arab yaitu dengan cara mengambil nilai pixel inputan citra yang digunakan untuk ekstraksi fitur citra tulisan huruf Arab. Metode yang selanjutnya adalah algoritma jaringan syaraf tiruan Kohonen yang digunakan untuk proses pengenalan dan identifikasi citra tulisan huruf Arab. Sampel data citra tulisan dibuat polanya yang dirupakan dengan nilai-nilai matriks oleh sistem sendiri yang akan digunakan sebagai acuan.
Image Processing berfungsi untuk mengekstrak ciri-ciri citra tulisan huruf Arab dengan cara melakukan pengambilan nilai pixel aktif inputan citra yang berwarna hitam dan bernilai 1. Selanjutnya sistem juga membuat sample Ciri yang sebelumnya dibuat di dalam sistem untuk dijadikan perbandingan antara inputan data dari user dan data dari sistem. Nilai pixel yang aktif (bernilai 1) akan diteruskan ke dalam proses pengenalan citra menggunakan JST Kohonen yang akan dianggap sebagai node/neuron JST.
Inputan sistem adalah citra tulisan huruf Arab. Pada awal pemrosesan input tulisan Arab real-time dirubah kedalam citra berformat gambar JPEG. Lalu sistem melakukan pemrosesan gambar dengan mengekstrak gambar. Untuk mengetahui perbandingan hasil data training dan data testing algoritma jaringan syaraf tiruan yang terbaik maka dilakukan dengan cara melakukan uji coba input tulisan saat training dan testing secara berulang-ulang. Sehingga akan dihasilkan sebuah angka tingkat kesalahan (error) saat proses training dan testing.
Data-data tersebut menghasilkan hasil huruf untuk pengenalan jaringan syaraf tiruan Kohonen yang cukup baik, yakni 85%. Dari hasil uji sistem saat training dan testing terbaik, berpengaruh untuk jumlah sample citra tulisan yang banyak, dari hasil penelitian yang dilakukan untuk kerja jaringan syaraf tiruan menurun untuk sample jumlah citra tulisan yang sedikit dan kemiripan bentuk tulisan.
ENGLISH:
This study implement method to perform Arabic character handwritten recognize and identification processing. The first process using a Image Processing method to process of Arabic character image input that is a take image input pixel value that using to feature extraction process of Arabic character letter Image. The next method using a Kohonen Artificial Neural Network algorithm that using to recognize and identification process of Arabic character image. Letter of character image data sample will be make a pattern that represented with matrix values by own system that will be used as reference or orientation.
The Purpose of Image Processing is that to extraction Arabic character image feature with do taking active pixel value of image input that pixel color a black and value is 1. The next, a system too make a feature sample that before make it in the system to become a comparison between data input from user and data from system. Active Pixel value (value is a 1) will be continue an image recognition process that using a Kohonen Artificial Neural Network that will be named a node / neuron of neural network.
Input of system is a Arabic character image. The first process, input of real- time Arabic character letter would be change in JPEG image format. Then system work with do image processing that is a image extraction process. To know that a comparison result of training data and testing data of neural network algorithm best work, so will be do that with a experiment try test character letter input when training and testing according repeatedly. With the result that will be a fault digit rate (error) when training and testing process.
The data will be a result to recognition process of Kohonen neural network be the best, that is 85%. From the experiment test system when training and testing be the best, influence to many image character letter quantity, from the result of research that do thing for neural network activity will be a decrease for few image character letter quantity and identically character letter shapes.
Item Type: | Thesis (Undergraduate) | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Supervisor: | Syauqi, A’la and Barizi, Ahmad | |||||||||
Contributors: |
|
|||||||||
Keywords: | Huruf Arab; Image Processing; Jaringan Syaraf Tiruan; Arabic Characters; Image Processing; and Artificial Neural Network | |||||||||
Departement: | Fakultas Sains dan Teknologi > Jurusan Teknik Informatika | |||||||||
Depositing User: | Dian Anesti | |||||||||
Date Deposited: | 13 Oct 2017 14:08 | |||||||||
Last Modified: | 13 Oct 2017 14:08 | |||||||||
URI: | http://etheses.uin-malang.ac.id/id/eprint/8184 |
Downloads
Downloads per month over past year
Actions (login required)
![]() |
View Item |