Pengenalan Tulisan Tangan Aksara Batak Toba Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Berbasis Algoritma Resilient Propagation

Panjaitan, Robin ( 0622017 ) (2013) Pengenalan Tulisan Tangan Aksara Batak Toba Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Berbasis Algoritma Resilient Propagation. Other thesis, Universitas Kristen Maranatha.

[img]
Preview
Text
0622017_Abstract_TOC.pdf - Accepted Version

Download (77Kb) | Preview
[img]
Preview
Text
0622017_Appendices.pdf - Accepted Version

Download (2808Kb) | Preview
[img]
Preview
Text
0622017_Chapter1.pdf - Accepted Version

Download (80Kb) | Preview
[img] Text
0622017_Chapter2.pdf - Accepted Version
Restricted to Repository staff only

Download (253Kb)
[img] Text
0622017_Chapter3.pdf - Accepted Version
Restricted to Repository staff only

Download (329Kb)
[img] Text
0622017_Chapter4.pdf - Accepted Version
Restricted to Repository staff only

Download (195Kb)
[img]
Preview
Text
0622017_Conclusion.pdf - Accepted Version

Download (73Kb) | Preview
[img]
Preview
Text
0622017_References.pdf - Accepted Version

Download (72Kb) | Preview
[img]
Preview
Text
0622017_Cover.pdf - Accepted Version

Download (54Kb) | Preview

Abstract

Aksara Batak Toba merupakan salah satu budaya Indonesia yang layak dilestarikan. Salah satu upaya untuk melestarikannya maka pada Tugas Akhir ini dirancang sebuah sistem pengenalan tulisan tangan aksara Batak Toba menggunakan jaringan saraf tiruan berbasis algoritma resilient propagation. Jaringan saraf tiruan merupakan salah satu metode yang sering digunakan dalam pengenalan pola. Dalam Tugas Akhir ini proses perancangan jaringan saraf tiruan melalui beberapa tahap yaitu tahap pra proses meliputi binerisasi, inversi, segmentasi, dan normalisasi, tahap selanjutnya adalah ekstraksi ciri menggunakan metoda freeman chain code, dan langkah terakhir adalah learning algoritma menggunakan resilient propagation. Jaringan saraf tiruan yang digunakan memiliki arsitektur multilayer perceptron. Data tulisan tangan berasal dari 15 naracoba dengan 2 kali penulisan sehingga diperoleh sebanyak 30 set data. Dari percobaan diperoleh hasil 100% berhasil dikenali jika data uji sama dengan data latih dan rata-rata 63.56% berhasil dikenali jika data uji berbeda dengan data latih.

Item Type: Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords: Aksara Batak Toba, Jaringan Saraf Tiruan, Resilient Propagation, Freeman Chain Code
Subjects: T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions: Faculty of Engineering > School of Electronics
Depositing User: Perpustakaan Maranatha
Date Deposited: 03 Sep 2013 08:35
Last Modified: 03 Sep 2013 08:35
URI: http://repository.maranatha.edu/id/eprint/3960

Actions (login required)

View Item View Item