Pengenalan Pola Tulisan Tangan Aksara Bima Menggunakan Metode Ekstraksi Ciri Local Binary Pattern, Metode Reduksi Data Latih K- Support Vector Nearest Neighbour, Dan Metode Klasifikasi K-Nearest Neighbour

Muhammad, Ilham Fidatama (2021) Pengenalan Pola Tulisan Tangan Aksara Bima Menggunakan Metode Ekstraksi Ciri Local Binary Pattern, Metode Reduksi Data Latih K- Support Vector Nearest Neighbour, Dan Metode Klasifikasi K-Nearest Neighbour. S1 thesis, Universitas Mataram.

Text Laporan - F1D016057 - Muhammad Ilham Fidatama.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Abstract

Aksara Bima merupakan salah satu warisan budaya nusantara yang perlu dilestarikan. Berdasarkan hasil kuisioner yang dilakukan penulis secara online dengan total 81 responden dari Bima, 48,1% belum pernah mempelajari aksara Bima dan 45,7% bahkan tidak mengetahui keberadaan aksara Bima. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model machine learning yang mampu mengenali pola tulisan tangan aksara Bima dengan menggunakan ekstraksi ciri Local Binary Pattern (LBP), dan metode klasifikasi K-Nearest Neighbor (K-NN). Model terbaik yang dihasilkan pada penelitian ini dapat mengklasifikasikan aksara Bima dengan akurasi 86,736%, dimana digunakan nilai radius LBP 8, ukuran citra 64x64 piksel, zona 8x8, dan nilai tetangga k=1 dengan a rasio pembagian data latih dan uji 4:1 tanpa proses reduksi.

Item Type:	Thesis (S1)
Keywords (Kata Kunci):	Keywords: Aksara Bima, Pengenalan Pola, Local Binary Pattern, K-Support Vector Nearest Neighbour, K- Nearest Neighbour
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Pertanian
Depositing User:	Rini Trisnawati
Date Deposited:	27 Jul 2021 02:33
Last Modified:	27 Jul 2021 02:33
URI:	http://eprints.unram.ac.id/id/eprint/22867

Actions (login required)

View Item