Pengenalan Karakter Huruf Tulisan Tangan Menggunakan Metode Principal Components Analysis

FARIDH H., MUHAMMAD MIFTAH and ARIFIN, ARIFIN (2013) Pengenalan Karakter Huruf Tulisan Tangan Menggunakan Metode Principal Components Analysis. [Image]

Preview

Image (JPEG) - Published Version Download (327Kb) | Preview

Abstract

Sebuah citra merupakan kumpulan piksel yang membentuk sebuah matriks, dimana pada sebuah piksel tersebut mengandung suatu informasi. PCA (Principal Components Analysis) merupakan sebuah metode yang dapat mengolah informasi yang terdapat pada sebuah citra. Tugas akhir ini membahas tentang pengenalan pola karakter tulisan tangan yang berbasis citra dengan menggunakan metode PCA. Principal Component Analysis (PCA) merupakan salah satu metode paling sering digunakan dalam pengenalan citra dan kompresi data. Tujuan dari PCA adalah untuk mereduksi dimensi yang besar dari ruang data (observed variables) menjadi dimensi intrinsik yang lebih kecil dari ruang fitur (independent variables), yang dibutuhkan untuk mendeskripsikan data lebih sederhana. Penelitian menggunakan sampel karakter huruf kapital A-Z yang diambil dari 10 orang yang berbeda dimana masing-masing orang menulis 1 karakter huruf dengan 3 bentuk yang berbeda. Besarnya tingkat keberhasilan atau akurasi dipengaruhi oleh banyaknya data training dan data uji yang digunakan. Tingkat keberhasilan atau akurasi terbesar pada penelitian ini mencapai 88,46%.

Actions (login required)