PENGENALAN POLA TULISAN TANGAN AKSARA BIMA MENGGUNAKAN METODE EKSTRAKSI CIRI HISTOGRAM OF ORIENTED GRADIENT DAN METODE KLASIFIKASI BACKPROPAGATION

Mustiari, Mustiari (2021) PENGENALAN POLA TULISAN TANGAN AKSARA BIMA MENGGUNAKAN METODE EKSTRAKSI CIRI HISTOGRAM OF ORIENTED GRADIENT DAN METODE KLASIFIKASI BACKPROPAGATION. S1 thesis, Universitas Mataram.

Text PROPOSAL-MUSTIARI (F1D016061).pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Abstract

Aksara Bima merupakan salah satu warisan budaya Nusantara yang perlu dilestarikan. Berdasarkan hasil kuesioner yang dilakukan penulis secara online terhadap 81 orang responden yang berasal dari Bima, 48,1% di antaranya belum pernah mempelajari Aksara Bima dan 45,7% orang bahkan tidak mengetahui keberadaan Aksara Bima. Penelitian ini bertujuan untuk membangun suatu model machine learning yang mampu mengenali pola tulisan tangan Aksara Bima dengan menggunakan ekstraksi ciri Histogram of Oriented Gradient (HOG) dan metode klasifikasi Backpropagation. Dari hasil penelitian didapatkan hasil akurasi, precision, dan recall sebesar 97,70%, 97,72%, dan 97,65%, dengan 1 hidden layer, 128 neuron, 0.5 dropout, 1500 epoch dan learning rate 0.001 dan ukuran citra sebesar 64x64 piksel.

Item Type:	Thesis (S1)
Keywords (Kata Kunci):	Keywords: Aksara Bima, Pattern Recognition, Histogram of Oriented Gradient, Backpropagation Neural Network
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik
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/22868

Actions (login required)

View Item