PENGENALAN POLA SUKU KATA AKSARA BIMA DENGAN BARIS TANDA BUNYI MENGGUNAKAN EKSTRAKSI CIRI MOMENT INVARIANT DENGAN METODE ANN

Muhammad, Naufal Rizqullah (2022) PENGENALAN POLA SUKU KATA AKSARA BIMA DENGAN BARIS TANDA BUNYI MENGGUNAKAN EKSTRAKSI CIRI MOMENT INVARIANT DENGAN METODE ANN. S1 thesis, Universitas Mataram.

Text Tugas Akhir - Muhammad Naufal Rizqullah.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Abstract

Aksara Bima merupakan salah satu warisan budaya Nusantara yang perlu dilestarikan. Permasalahan muncul ketika Sebagian Masyarakat Bima meragukan keberadaan aksara bima. Maka dari itu sangatlah penting untuk melestarikan Aksara Bima, untuk mempelajari aksara bima dimulai dari membaca kemudian memahami huruf-hurufnya, setelah itu baru menambahkan Baris tanda bunyi agar dapat memahami dengan sepenuhnya makna dari suatu kata aksara bima. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model Artificial Neural Network (ANN) yang mampu mengenali Pola Suku Kata Aksara Bima dengan Baris Tanda Bunyi dengan menggunakan ekstraksi ciri Moment Invariant. Sebelum dilakukannya pelatihan, terlebih dahulu menentukan parameter pada ANN menggunakan Tuning Hyperparameter. Pada pengujian menggunakan dataset sebesar 2250 gambar Aksara Bima dan parameter terbaik pada Epoch sebesar 500, Neuron hidden layer 1 sebesar 128, Neuron hidden layer 2 sebesar 256 dan learning rate sebesar 0.01 . Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan berdasarkan parameter yang optimal didapatkan akurasi sebesar 77.59%, precision sebesar 78.44%, recall sebesar 77.61%, dan F1-Score sebesar 77.33%. Kemudian untuk pengujian menggunakan K-Fold cross validation didapat hasil terbaik menggunakan K=9 dengan rasio data sebesar 8:1 dimana akurasi yang dihasilkan sebesar 79.74%. Secara keseluruhan hasil dari penelitian ini diharapkan dapat melestarikan aksara bima dan juga dikembangankan lebih luas lagi.

Item Type:	Thesis (S1)
Keywords (Kata Kunci):	Kata kunci: Aksara Bima, Pengenalan Pola, Artificial Neural Network, Backpropagation, Moment Invariant, Tuning Hyperparameter
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik
Depositing User:	Rini Trisnawati
Date Deposited:	31 Mar 2022 02:24
Last Modified:	31 Mar 2022 02:24
URI:	http://eprints.unram.ac.id/id/eprint/28552

Actions (login required)

View Item