Analisis Unjuk Kerja K-Nearest Neighbour untuk Klasifikasi Citra Aksara Bali Tulis Tangan

Keterbatasan tenaga ahli filolog, dan rentannya material daun lontar yang menjadi aset warisan leluhur jaman dulu, menjadi pemicu untuk dilakukannya otomatisasi alih aksara atau transliterasi citra aksara Bali di daun lontar berbantuan komputer. Algoritma klasifikasi k-nearest neighbour atau kNN, bisa menjadi alat yang dapat digunakan untuk transliterasi tersebut. Prinsip kerja kNN yang sederhana, yaitu dengan mencocokan kemiripan data baru ke data-data uji terdekat,  mampu digunakan untuk tranlisterasi citra aksara Bali.Pendekatan yang dilakukan pada penelitian ini, selain menitik beratkan pada tahap klasifikasi, juga memperhitungkan dua tahap proses sebelum dilakukan klasifikasi. Perlu proses penyiapan citra yang terdiri dari binerisasi, pemotongan bagian kosong, penyamaan ukuran, dan penipisan, dan proses ektraksi ciri  yang  menggunakan algoritma intensity of pixels. Dengan mempergunakan 18 kelas yang mewakili 18 aksara Bali, dan jumlah data 1001 citra, diperoleh rerata prosentase akurasi 84.746%. Akurasi tersebut diperoleh dengan menerapkan prinsip uji silang 3-fold. Dari penelitian ini pula dapat disimpulkan, meskipun data citra yang digunakan adalah hasil tulisan tangan, dengan mempergunakan data latih yang cukup besar, kNN mampu digunakan untuk klasifikasi. Hal ini menunjukkan bahwa kNN dapat diterapkan sebagai metode klasifikasi citra aksara Bali di daun lontar, sehingga dapat dikembangkan lebih lanjut sebagai mesin utama untuk transliterasi citra daun lontar

Aplikasi Sistem Pencatatan Transaksi Penjualan Sembako di Pasar Tradisional: Sebuah Alternatif Peningkatan Kapasitas Pemilik Usaha Sembako

Pelaku usaha kecil menengah (UKM) yang menjual sembako selama ini mengandalkan hubungan baik, dan kepercayaan dalam hal mengelola transaksi penjualan sembakonya. Sehingga, pencatatan data terkait transaksi belum menjadi kebutuhan, sementara usaha yang berlangsung sangat kerap dan rutin karena sembako termasuk dalam kebutuhan primer. Paper ini menyajikan usaha dalam rangka pengabdian masyarakat dengan mewujudkan suatu sistem pencatatan transaksi penjualan sembako toko Mr Blend berbasis web di pasar tradisional, yaitu di pasar Condong Catur, pasar Stan, dan pasar Sambilegi di wilayah kabupaten Sleman DIY. Sistem dikembangkan melewati proses survey di lapangan, yang hasilnya kemudian digunakan untuk tahap analisis kebutuhan. Setelah dapat diwujudkan desain sistem dalam bentuk diagram relasi entitas dan use-case, di tahap implementasi desain-desain sistem diwujudkan dengan mempergunakan bahasa pemrograman HTML dan MySql. Sistem menyediakan menu untuk mengelola data pelanggan, data sembako dan transaksi penjualan sembakonya. Sistem dapat diakses dari handphone sehingga memungkinkan untuk mencatat transaksi secara real-time di lokasi transaksi. Dengan sistem tersebut diharapkan mengoptimalkan waktu kerja pelaku usaha dan data yang terekam dapat dimanfaatkan untuk berbagai kepentingan guna pengembangan usahanya

DEVELOPMENT OF A SMART DOLL PROTOTYPE FOR EARLY AGE CHILDREN COLOURS LEARNING IN THREE LANGUAGES

Early childhood is a golden age to learn a language, not only the mother tongue but also a second or third language. However, learning media that can be used to attract children's interest in learning multi-language is still limited. Therefore, this study aims to develop a smart doll that attracts children to learn Javanese, English, and Indonesian. In particular, this media is intended to help children recognise colours in three languages. This research is developmental research with the following steps: First, collecting information about the product being developed, conducting a literature review and interviewing teachers and parents. Second, planning product design in accordance with the results of the needs analysis. Third, developing the initial product form. Fourth, conducting a preliminary field test on 3 children. Fifth, revising the main product. Sixth, field testing on eight children. Seventh, evaluate the testing result for the next development plan. The result of this research is a prototype of a smart doll that is able to recognize colours in 3 languages. Based on the field trials results, the prototype of this smart doll can attract children’s enthusiasm for learning colours and improve their ability to recognise colours in three languages. Some things that need to be improved will be discussed further

TRANSLITERASI CITRA AKSARA HIRAGANA MEMPERGUNAKAN JARINGAN BACKPROPAGATION

The purpose of this research is to understand the ability and to find out how much percentage of accuracy of Back Propagation algorithm in Japanese characters handwriting Hiragana’s pattern recognition. This study used the characterization of calculating a black pixel (intensity of character) and calculating the direction by applying masking diagonal left, right diagonal, vertical, and horizontal (mark direction). There were 797 letters that can be read correctly by backpropagation test equipment after applying feature combination 6 on the 7th test. Combination 6 had 5 charaterization feature 1, feature 2, feature 3, feature 4, and feature 5. Each feature was a colective feature of 9 segment which had explanation like this : feature 1 was Intensity of Character (Black), feature 2 was Mark Direction Diagonal 1 (Diag1), feature 3 was Mark Direction Diagonal 2 (Diag2), feature 4 was Mark Direction Horisontal (Horz) , and feature 5 was Mark Direction Vertical (Vert). This study revealed succeeded in proving that thebackpropagation algorithm was able to recognize Hiragana letters after achieving a success rate of accuracy above 85% which was 86.63%.