Daftar Tugas Akhir

OPTIMASI DETEKSI TEPI CANNY PADA BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK UNTUK DETEKSI CITRA AKSARA JAWA

Detail Mahasiswa

NIM :
A11.2018.11038
Nama :
FAIZUNA RIFQY
Judul (Bhs. Indonesia) :
OPTIMASI DETEKSI TEPI CANNY PADA BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK UNTUK DETEKSI CITRA AKSARA JAWA
Judul (Bhs. Inggris) :
OPTIMIZATION OF CANNY EDGE DETECTION ON BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK FOR JAVANESE SCRIPT IMAGE DETECTION
Abstrak :
Aksara Jawa merupakan salah satu budaya dari Indonesia yang berkembang di pulau jawa, budaya ini berbentuk Aksara atau tulisan yang terdiri dari 20 huruf dan mempunyai arti yang berbeda-beda. Aksara Jawa khususnya di pulau jawa, sudah diajarkan sejak bangku sekolah dasar sampai sekolah menengah atas. Aksara Jawa diajarkan kepada siswa melalui membaca, menghafal, dan menulis aksara jawa. Dalam hal ini, cara yang digunakan dalam pembelajaran Aksara Jawa dinilai kurang menarik dan membosankan bagi siswa, untuk menjadi solusinya memvisualkan Aksara Jawa dalam bentuk Aplikasi Identifikasi Aksara Jawa dapat menjadi pembelajaran yang tepat digunakan. Algoritma Canny yang digunakan untuk mendeteksi tepi dapat mengidentifikasi huruf Aksara Jawa dengan baik dengan dibuktikan dengan semua huruf yang digunakan dalam pengujian berhasil terdeteksi dan dapat menampilkan output huruf yang tepat. Untuk pelatihan dan pengujian data digunakan algoritma Backpropagation Neural Network menggunakan fitur yang ada di Matlab yaitu nntool. Pada penelitian ini menggunakan 40 data huruf Aksara Jawa yang dibuat menggunakan tulisan tangan dan dibuat menggunakan tools Adobe Ilustrator, 40 data huruf Aksara Jawa untuk pelatihan data, dan 20 data huruf Aksara Jawa terpilih digunakan untuk pengujian data, untuk akurasi rata-rata tertinggi yang didapat pada pelatihan data yaitu sejumlah 0.99428, dan untuk pengujian data memilliki akurasi rata-rata tertinggi sejumlah 0.99494.
File Cover :
Ada
File Bab I :
Ada
File Daftar Isi :
Ada
File Bab II :
Ada
File Abstrak :
Ada
File Bab III :
Ada
File Pesetujuan TA :
Ada
File Bab IV :
Ada
File Pengesahan TA :
Ada
File Bab V :
Ada
File Pesetujuan Publikasi TA :
Ada
File Bab VI :
Ada
File Keaslian TA :
Ada
File Daftar Pustaka :
Ada
File Jurnal :
Ada