PENGENALAN TULISAN TANGAN AKSARA SUNDA MENGGUNAKAN KOHONEN NEURAL NETWORK

MUBAROK, - (2010) PENGENALAN TULISAN TANGAN AKSARA SUNDA MENGGUNAKAN KOHONEN NEURAL NETWORK. S1 thesis, Universitas Pendidikan Indonesia.

	Text s_d545_060457_table_of_contents.pdf Download (256kB)
	Text s_d545_060457_chapter1.pdf Download (253kB)
	Text s_d545_060457_chapter2.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (568kB)
	Text s_d545_060457_chapter3.pdf Download (458kB)
	Text s_d545_060457_chapter4.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (704kB)
	Text s_d545_060457_chapter5.pdf Download (239kB)
	Text s_d545_060457_bibliography.pdf Download (243kB)

Abstract

Aksara Sunda merupakan ciri khas dan warisan leluhur dari suku Sunda yang perlu dilestarikan keberadaannya. Aksara Sunda telah ada sejak 5 abad yang lalu. saat ini aksara Sunda telah memiliki standar dari Unicode. Oleh karena itu, pengembangan perangkat lunak pada penelitian ini menggunakan aksara Sunda sebagai tema dalam pengenalan tulisan tangan. Aksara Sunda yang digunkan dalam penelitian ini adalah aksara Sunda Ngalagena. Pengenalan tulisan tangan aksara Sunda Ngalagena yang dikembangkan menggunakan pengenalan online atau real time. Pengenalan online atau real time adalah cara pengenalan tulisan dengan mengenali tulisan tangan langsung dengan input-an berupa coretan atau guratan tulisan yang ditulis real time pada media penulisan digital. Perangkat lunak yang dibangun menggunakan feature extraction zoning ditambah dengan menghitung panjang guratan. Algoritma yang digunakan adalah algoritma kohonen neural network. Kohonen neural network termasuk unsupervised learning (pembelajaran tak terawasi) dengan mempelajari himpunan distribusi pola-pola tanpa informasi kelas. Dari hasil pengujian dengan guratan normal didapat akurasi tertinggi sebesar 77,39% dan akurasi rata-rata sebesar 75,36%. Pengujian dengan guratan terputus-putus atau noise didapat akurasi sebesar 76,52% dan akurasi rata-rata sebesar 75,36%.

Item Type:	Thesis (S1)
Additional Information:	id sinta dosen pembimbing: Lala Septem Riza: 5975668 Wawan Setiawan: 5977494
Uncontrolled Keywords:	TULISAN TANGAN AKSARA SUNDA, KOHONEN NEURAL NETWORK
Subjects:	L Education > L Education (General) Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions:	Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Program Studi Ilmu Komputer
Depositing User:	Erni Alipiyani
Date Deposited:	18 Oct 2023 07:11
Last Modified:	18 Oct 2023 07:11
URI:	http://repository.upi.edu/id/eprint/110554

Actions (login required)

View Item