Pengenalan Huruf Hijaiyah Menggunakan Convolutional Neural Network
| Main Author: | Rahmatullah, Muhammad Sabiq |
|---|---|
| Format: | bachelorthesis doc-type Bachelors |
| Bahasa: | ind |
| Terbitan: |
, 2018
|
| Online Access: |
http://repository.unpad.ac.id/frontdoor/index/index/docId/10999 |
Daftar Isi:
- Pengenalan huruf bertuliskan tangan merupakan bentuk dari pengenalan pola pada citra digital. Huruf hijaiyah merupakan huruf aksara arab atau abjad arab, huruf hijaiyah memiliki bentuk huruf yang sangat kompleks perbedaan huruf satu dengan yang lainnya itu sangat mirip dan ini akan menjadikan tantangan tersendiri untuk proses pengenalan. Convolutional Neural Network merupakan metode yang digunakan dalam pengenalan pola, dalam penelitian ini untuk mengenali pola dibangun sebuah model CNN, arsitektur model pengenalan huruf hijaiyah ini dikembangkan oleh penulis dengan referensi model dari berbagai model pengenalan huruf hijaiyah. Model akan mengenali 28 kelas huruf hijaiyah, dengan tiga dataset yang berbeda. Dataset tersebut terdiri dari Data Raw, Data Clean dan Data Kaggle. Penilitian ini akhirnya mendapatkan hasil dengan akurasi validasi menggunakan k-fold cross validation sebesar 72,18%, 83,96% dan 87,17 %.