Perbandingan algoritma template matching dan algoritma feature exctraction pada aplikasi transliterasi aksara Sunda menggunakan optical character recognition berbasis android

Fenomena yang terjadi di daerah Provinsi Jawa Barat yaitu dimana masyarakatnya kurang melestarikan budayanya sendiri khususnya sastra daerah terutama aksara sunda, pada era digital ini terdapat penelitian tentang aksara sunda yang dipadukan dengan aplikasi menggunakan algoritma Feature Extraction namun belum adanya pembanding dengan algoritma lain dan tidak bisa mengenali angka sunda, oleh sebab itu untuk mengembangkan penelitian tersebut maka dibuatlah aplikasi aksara sunda dengan implementasi OCR (Optical Character Recognition) menggunakan algoritma Template Matching dan algoritma Feature Extraction yang dimodifikasi dengan tahapan preprocessing diantaranya menggunakan algoritma luminosity dan thresholding, dari kedua algoritma tersebut dibandingkan nilai akurasi beserta waktu prosesnya dalam pengenalan digital writing dan handwriting, hasil dari pengujian digital writing algoritma Template Matching memiliki nilai akurasi pengenalan perkata 87% dengan waktu proses 236 ms sedangkan akurasi pengenalan perkarakter 97,6% dengan waktu proses 227 ms, Feature Extraction memiliki akurasi pengenalan perkata 98% dengan waktu proses 73,6 ms dan akurasi pengenalan perkarakter 100% dengan waktu proses 66 ms, untuk pengenalan handwriting, dalam pengenalan perkarakter feature extraction memiliki akurasi 83% dan pengenalan perkata 75%, sedangkan template matching dalam pengenalan karakter memiliki akurasi 70% Dan pengenalan perkata memiliki akurasi 66%

Comparison of Template Matching Algorithm and Feature Extraction Algorithm in Sundanese Script Transliteration Application using Optical Character Recognition

The phenomenon that occurs in the area of West Java Province is that the people do not preserve their culture, especially regional literature, namely Sundanese script, in this digital era there is research on Sundanese script combined with applications using Feature Extraction algorithm, but there is no comparison with other algorithms and cannot recognize Sundanese numbers. Therefore, to develop the research a Sundanese script application was made with the implementation of OCR (Optical Character Recognition) using the Template Matching algorithm and the Feature Extraction algorithm that was modified with the pre-processing stages including using luminosity and thresholding algorithms, from the two algorithms compared to the accuracy and time values the process of recognizing digital writing and handwriting, the results of testing digital writing algorithm Matching algorithm has a value of 87% word recognition accuracy with 236 ms processing time and 97.6% character recognition accuracy with 227 ms processing time, Feature Extraction has 98% word recognition accuracy with 73.6 ms processing time and 100% character recognition accuracy with 66 ms processing time, for handwriting recognition in feature extraction character recognition has 83% accuracy and 75% word recognition , while template matching in character recognition has an accuracy of 70% and word recognition has an accuracy of 66%