Digit Classification of Majapahit Relic Inscription using GLCM-SVM

A higher level of image processing usually contains some kind of classification or recognition. Digit classification is an important subfield in handwritten recognition. Handwritten digits are characterized by large variations so template matching, in general, is inefficient and low in accuracy. In this paper, we propose the classification of the digit of the year of a relic inscription in the Kingdom of Majapahit using Support Vector Machine (SVM). This method is able to cope with very large feature dimensions and without reducing existing features extraction. While the method used for feature extraction using the Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM), special for texture analysis. This experiment is divided into 10 classification class, namely: class 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, and class 0. Each class is tested with 10 data so that the whole data testing are 100 data number year. The use of GLCM and SVM methods have obtained an average of classification results about 77 %

Evaluasi Metode Shape Contexts Pada Media Pembelajaran Interaktif Bangun Datar

Shape contexts merupakan salah satu metode shape matching. Pada penelitian ini metode ini diterapkan dalam sebuah media pembelajaran bangun datar prasekolah dasar. Hal ini bertujuan untuk menambah unsur interaktif dan terkesan mengandung kecerdasan buatan dalam sebuah media pembelajaran. Metode ini digunakan untuk mengukur persentase inputan coretan tangan pengguna. Inputan pengguna berupa coretan tangan bidang persegi, lingkaran dan segitiga. Apabila presentase inputan pengguna diatas threshold maka dianggap benar. Threshold yang digunakan yaitu > 70 %. Karena masih dalam fase pengembangan maka diperlukan evaluasi terhadap penggunaan metode ini. Evaluasi dilakukan menggunakan metode f-measure. Hasil dari evaluasi dengan metode f-measure mendapatkan nilai rata-rata sebesar 0.43

Klasifikasi Topeng Pandawa dengan SVM

Klasifikasi merupakan tahapan tingkat lanjut dari sebuah keilmuan computer vision. Karena tujuan dari sebuah aplikasi rekognisi yaitu mengenali. Cara mengenali yaitu dengan cara klasifikasi. Banyak metode klasifikasi yang ada, namun pada penelitian ini menggunakan Support Vector Machine (SVM). SVM dipilih karena bisa mengatasi data dengan dimensi yang sangat besar tanpa mereduksi data, bekerja dengan data linier atau nonlinier dan membuat sebuah hyperplane yang memisahkan data antar kelas. Pada penelitian ini menggunakan data patung pandawa dengan lima kelas. Lima kelas terdiri dari kelas yudhistira, bima, arjuna, nakula dan sadewa. Kernel yang digunakan pada penelitian ini menggunakan  Radial Basis Function (RBF). Hasil ujicoba pada penelitian mempunya rata-rata akurasi sebesar 0,848