PENGENALAN TULISAN HIRAGANA DAN KATAKANA KE DALAM TULISAN ROMAJI MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Kristen Duta Wacana
Author
22094806, JEVON PAPILAJA
Subject
QA75 Electronic computers. Computer science
Datestamp
2020-06-05 02:45:59
Abstract :
Dalam mempelajari bahasa jepang, tulisan jepang khususnya Hiragana dan Katakana merupakan syarat penting untuk dipelajari terlebih dahulu. Namun pada dasarnya, Hiragana dan Katakana memiliki pola tulisan yang berbeda-beda. Sehingga mempersulit para masyarakat yang ingin mempelajarinya. Dalam penelitian ini telah menghasilkan sebuah program aplikasi untuk pengenalan tulisan Jepang Hiragana dan Katakana dengan menggunakan metode Backpropagation. Sebelum melakukan pengenalan citra tulisan Jepang Hiragana dan Katakana, citra tersebut akan melalui tahap Preprocessing yang terdiri dari Grayscale, Threshold, Median Filter, Thinning, Croping, normalisasi karakter dan ekstrasi ciri. Hasil ekstrasi ciri akan menjadi input didalam arsitektur metode Backpropagation, kemudian masuk dalam tahap pelatihan untuk mendapatkan bobot akhir. Bobot akhir akan digunakan untuk proses perhitungan pada tahap pengenalan citra tulisan. Hasil dari penelitian ini berupa sebuah sistem yang mampu mengenali tulisan tangan huruf Jepang Hiragana dan Katakana dengan tingkat akurasi sebesar 50,00%
Dalam mempelajari bahasa jepang, tulisan jepang khususnya Hiragana dan Katakana merupakan syarat penting untuk dipelajari terlebih dahulu. Namun pada dasarnya, Hiragana dan Katakana memiliki pola tulisan yang berbeda-beda. Sehingga mempersulit para masyarakat yang ingin mempelajarinya. Dalam penelitian ini telah menghasilkan sebuah program aplikasi untuk pengenalan tulisan Jepang Hiragana dan Katakana dengan menggunakan metode Backpropagation. Sebelum melakukan pengenalan citra tulisan Jepang Hiragana dan Katakana, citra tersebut akan melalui tahap Preprocessing yang terdiri dari Grayscale, Threshold, Median Filter, Thinning, Croping, normalisasi karakter dan ekstrasi ciri. Hasil ekstrasi ciri akan menjadi input didalam arsitektur metode Backpropagation, kemudian masuk dalam tahap pelatihan untuk mendapatkan bobot akhir. Bobot akhir akan digunakan untuk proses perhitungan pada tahap pengenalan citra tulisan. Hasil dari penelitian ini berupa sebuah sistem yang mampu mengenali tulisan tangan huruf Jepang Hiragana dan Katakana dengan tingkat akurasi sebesar 50,00%
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
