APLIKASI PENGENALAN POLA TULISAN TANGAN ANGKA ARABIC (INDIAN) MENGGUNAKAN METODE CONNECTED COMPONENT LABELING DAN TEMPLATE MATCHING

Abstract

Tulisan tangan merupakan hasil menulis, barang yang ditulis ataupun cara menulis dengan tangan (bukan ketikan). Tulisan tangan dapat dikenali karena hasil dari proses pembelajaran manusia. Gaya penulisan setiap orang tidak sama, hal ini menjadi kendala dalam mengenali hasil tulisan tangan. Pengenalan tulisan tangan menjadi lebih sulit apabila objek tulisan berbeda dari yang biasa digunakan, contohnya tulisan dalam bahasa lain. Salah satu bahasa resmi Perserikatan Bangsa-Bangsa (PBB), bahasa Arab, memiliki penulisan angka yang dikenal sebagai angka Arabic (Indian). Identifikasi ciri-ciri membantu manusia untuk membedakan suatu pola dengan pola lainnya. Pengelompokan pola ini dapat diterapkan kepada mesin untuk tujuan mengenali suatu objek tulisan pada citra. Penelitian ini merancang dan membangun aplikasi pengenalan pola tulisan tangan angka Arabic (Indian) menggunakan metode connected component labeling dan template matching. Connected component labeling digunakan untuk pemotongan karakter menjadi bagian yang tidak saling terhubung satu sama lain agar mudah dikenali. Template matching adalah metode yang digunakan untuk mencari seberapa besar kecocokan antara citra uji dengan citra latih menggunakan classifier k- Nearest Neighbors (KNN). Fitur yang dimiliki aplikasi ini di antaranya dapat menyimpan citra latih angka Arabic (Indian), melakukan klasifikasi angka Arabic (Indian), dan pemotongan karakter. Aplikasi ini memberikan hasil pengenalan berupa angka modern yang dipakai sehari-hari. Aplikasi ini dikembangkan dengan metode sequential linear yang diimplementasikan dengan menggunakan bahasa pemrograman MATLAB dan database Microsoft Access. Aplikasi ini diuji dengan menggunakan 100 citra uji. Tiga hasil klasifikasi terbaik dari pengenalan pola tulisan tangan angka Arabic (Indian) menggunakan metode k- Nearest Neighbors (KNN) adalah 86% saat nilai k= 1, 84% dengan nilai k= 3, dan 83% dengan k= 5

Similar works

Full text

thumbnail-image

Diponegoro University Institutional Repository

redirect
Last time updated on 05/03/2018

Having an issue?

Is data on this page outdated, violates copyrights or anything else? Report the problem now and we will take corresponding actions after reviewing your request.