PENGENALAN POLA TULISAN HIRAGANA DENGAN ADAPTIVE THRESHOLDING DAN PROJECTION HISTOGRAM
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Kristen Duta Wacana
Author
71160003, Aldo Kurnia Wicaksono
Subject
PI Oriental languages and literatures
Datestamp
2021-06-10 01:47:23
Abstract :
Aksara Jepang sendiri terbagi menjadi tiga, yaitu aksara Kanji, aksara Hiragana, dan aksara Katakana. Biasanya, di negara Jepang sendiri aksara Katakana dan aksara Hiragana sudah dipelajari semenjak berada pada taman kanak-kanak atau disebut TK. Bagi orang Indonesia tentu saja tidak mudah mempelajari aksara Jepang dikarenakan orang Indonesia lebih terbiasa menulis huruf dalam bentuk alfabet, sehingga orang Indonesia lebih mudah mempelajari aksara Inggris daripada aksara Jepang. Hal tersebut mengakibatkan orang Indonesia memerlukan waktu lebih lama dalam mempelajari serta menghafal aksara Hiragana. Pada penelitian ini, hasil terbaik pada program pengenalan karakter yang dibuat adalah akurasi 43,91%, error rate 56,09%, dan presisi 51,40% dengan jumlah k pada k-NN yang digunakan yaitu 9. Untuk hasil kurang baik pada pengenalan karakter adalah akurasi 41,96%, error rate 58,04%, dan presisi 50,86% dengan jumlah k pada k-NN yang digunakan yaitu 10.
Aksara Jepang sendiri terbagi menjadi tiga, yaitu aksara Kanji, aksara Hiragana, dan aksara Katakana. Biasanya, di negara Jepang sendiri aksara Katakana dan aksara Hiragana sudah dipelajari semenjak berada pada taman kanak-kanak atau disebut TK. Bagi orang Indonesia tentu saja tidak mudah mempelajari aksara Jepang dikarenakan orang Indonesia lebih terbiasa menulis huruf dalam bentuk alfabet, sehingga orang Indonesia lebih mudah mempelajari aksara Inggris daripada aksara Jepang. Hal tersebut mengakibatkan orang Indonesia memerlukan waktu lebih lama dalam mempelajari serta menghafal aksara Hiragana. Pada penelitian ini, hasil terbaik pada program pengenalan karakter yang dibuat adalah akurasi 43,91%, error rate 56,09%, dan presisi 51,40% dengan jumlah k pada k-NN yang digunakan yaitu 9. Untuk hasil kurang baik pada pengenalan karakter adalah akurasi 41,96%, error rate 58,04%, dan presisi 50,86% dengan jumlah k pada k-NN yang digunakan yaitu 10.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
