Pengenalan Pola Karakter Tulisan Tangan Dengan Menggunakan Metoda Clustering Melalui Similarity Measure Approach

Prananta, Erry Febriansyah ( 0422071 ) (2009) Pengenalan Pola Karakter Tulisan Tangan Dengan Menggunakan Metoda Clustering Melalui Similarity Measure Approach. Undergraduate thesis, Universitas Kristen Maranatha.

[img]
Preview
Text
0422071_Abstract_TOC.pdf - Accepted Version

Download (41Kb) | Preview
[img]
Preview
Text
0422071_Appendices.pdf - Accepted Version

Download (896Kb) | Preview
[img]
Preview
Text
0422071_Chapter1.pdf - Accepted Version

Download (24Kb) | Preview
[img] Text
0422071_Chapter2.pdf - Accepted Version
Restricted to Repository staff only

Download (363Kb)
[img] Text
0422071_Chapter3.pdf - Accepted Version
Restricted to Repository staff only

Download (79Kb)
[img] Text
0422071_Chapter4.pdf - Accepted Version
Restricted to Repository staff only

Download (507Kb)
[img]
Preview
Text
0422071_Conclusion.pdf - Accepted Version

Download (19Kb) | Preview
[img] Text
0422071_Cover.pdf - Accepted Version
Restricted to Repository staff only

Download (54Kb)
[img]
Preview
Text
0422071_References.pdf - Accepted Version

Download (22Kb) | Preview

Abstract

Salah satu aplikasi dari pengenalan pola citra dijital adalah pengenalan pola karakter tulisan tangan dengan mengubah tulisan tangan ke dalam bentuk citra dijital yang selanjutnya dilakukan proses pengenalan pola. Pada Tugas Akhir ini dirancang sebuah perangkat lunak pengenal pola karakter tulisan tangan (huruf cetak kapital A-Z serta angka 0-9) dengan metoda clustering melalui similarity measure approach dan diimplementasikan pada Matlab.7.7 (R2008B). Hasil pengujian library karakter font pada perangkat lunak yang direalisasi, diperoleh rata-rata persentase keberhasilan karakter A-Z yaitu 28,46%. Hasil pengujian library karakter yang dibentuk sendiri pada perangkat lunak yang direalisasi, diperoleh rata-rata persentase keberhasilan (A-Z) adalah 76,54%, sedangkan rata-rata persentase keberhasilan keseluruhan (A-Z dan 0-9) adalah 76,94%. Adanya perbedaan rata-rata persentase dikarenakan pada library karakter font, tidak semua karakter mendekati nilai masing-masing centroid. Sedangkan pada library dibentuk sendiri, nilai bobot semua karakter dibuat sesuai dengan kelompok cluster agar karakter dapat mendekati masing-masing nilai centroid.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: Pengenalan Pola, Clustering, Similarity Measure Approach, Matlab
Subjects: T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions: Faculty of Engineering > 22 Electrical Engineering Department
Depositing User: Perpustakaan Maranatha
Date Deposited: 26 Jul 2013 08:39
Last Modified: 26 Jul 2013 08:39
URI: http://repository.maranatha.edu/id/eprint/3796

Actions (login required)

View Item View Item