Pengenalan Pola Margins Tulisan Tangan Untuk Mengidentifikasi Karakter Seseorang Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM)
| ctrlnum |
12879 |
|---|---|
| fullrecord |
<?xml version="1.0"?>
<dc schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><title>Pengenalan Pola Margins Tulisan Tangan Untuk Mengidentifikasi Karakter Seseorang Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM)</title><creator>Geovani, Adiatandy ( 0722091 )</creator><subject>T Technology (General)</subject><description> 
Grafologi adalah ilmu yang mempelajari karakter seseorang dengan cara 
menganalisa tulisan tangan. Menganalisa tulisan tangan sangatlah membantu 
dalam banyak bidang saat ini, misalnya dalam bidang pendidikan, kriminalitas 
dan forensik. Dalam grafologi ada beberapa aspek yang digunakan untuk 
mengetahui karakter seseorang, diantaranya adalah dengan menganalisa : margin 
atau jarak pinggiran tulisan, spasi atau jarak antar kata atau baris tulisan, garis 
dasar tulisan, ukuran tulisan, tekanan penulisan, zona penulisan, kemiringan 
tulisan, tipe tulisan, kecepatan tulisan,dan huruf-huruf unik. 
Pada Tugas Akhir ini dirancang dan direalisasikan perangkat lunak 
dengan algoritma support vector machine (SVM) untuk mengenali pola Margin 
kertas dari tulisan tangan manusia, dengan menemukan nilai minimum dari batas 
kiri dan nilai maksimum dari batas kanan pada citra tulisan tangan yang akan 
menjadi masukan dari data latih dan data uji pada Algoritma support vector 
machine. Perangkat lunak ini direalisasikan menggunakan MATLAB R2012a. 
Perangkat lunak pengenalan pola margin kertas tulisan tangan pada Tugas 
Akhir ini berhasil direalisasikan dan diperoleh keberhasilan pengenalan sebesar 
92% pada pelatihan dengan 42 data latih kiri dan 90% pada saat pengujian 
dengan 10 data uji kiri serta diperoleh keberhasilan pengenalan sebesar71.5% 
pada pelatihan dengan 42 data latih kanan dan 70% pada saat pengujian dengan 
10 data uji kanan. 
</description><date>2014</date><type>Thesis:Thesis</type><type>PeerReview:NonPeerReviewed</type><type>Book:Book</type><identifier>http://repository.maranatha.edu/12879/1/0722091_Abstract_TOC.pdf</identifier><type>Book:Book</type><identifier>http://repository.maranatha.edu/12879/2/0722091_Appendices.pdf</identifier><type>Book:Book</type><identifier>http://repository.maranatha.edu/12879/3/0722091_Chapter1.pdf</identifier><type>Book:Book</type><identifier>http://repository.maranatha.edu/12879/4/0722091_Chapter2.pdf</identifier><type>Book:Book</type><identifier>http://repository.maranatha.edu/12879/5/0722091_Chapter3.pdf</identifier><type>Book:Book</type><identifier>http://repository.maranatha.edu/12879/6/0722091_Chapter4.pdf</identifier><type>Book:Book</type><identifier>http://repository.maranatha.edu/12879/7/0722091_Conclusion.pdf</identifier><type>Book:Book</type><identifier>http://repository.maranatha.edu/12879/8/0722091_Cover.pdf</identifier><type>Book:Book</type><identifier>http://repository.maranatha.edu/12879/9/0722091_References.pdf</identifier><identifier> Geovani, Adiatandy ( 0722091 ) (2014) Pengenalan Pola Margins Tulisan Tangan Untuk Mengidentifikasi Karakter Seseorang Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM). Undergraduate thesis, Universitas Kristen Maranatha. </identifier><relation>http://repository.maranatha.edu/12879/</relation><recordID>12879</recordID></dc>
|
| format |
Thesis:Thesis Thesis PeerReview:NonPeerReviewed PeerReview Book:Book Book |
| author |
Geovani, Adiatandy ( 0722091 ) |
| title |
Pengenalan Pola Margins Tulisan Tangan Untuk Mengidentifikasi Karakter Seseorang Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) |
| publishDate |
2014 |
| topic |
T Technology (General) |
| url |
http://repository.maranatha.edu/12879/1/0722091_Abstract_TOC.pdf http://repository.maranatha.edu/12879/2/0722091_Appendices.pdf http://repository.maranatha.edu/12879/3/0722091_Chapter1.pdf http://repository.maranatha.edu/12879/4/0722091_Chapter2.pdf http://repository.maranatha.edu/12879/5/0722091_Chapter3.pdf http://repository.maranatha.edu/12879/6/0722091_Chapter4.pdf http://repository.maranatha.edu/12879/7/0722091_Conclusion.pdf http://repository.maranatha.edu/12879/8/0722091_Cover.pdf http://repository.maranatha.edu/12879/9/0722091_References.pdf http://repository.maranatha.edu/12879/ |
| contents |
Grafologi adalah ilmu yang mempelajari karakter seseorang dengan cara
menganalisa tulisan tangan. Menganalisa tulisan tangan sangatlah membantu
dalam banyak bidang saat ini, misalnya dalam bidang pendidikan, kriminalitas
dan forensik. Dalam grafologi ada beberapa aspek yang digunakan untuk
mengetahui karakter seseorang, diantaranya adalah dengan menganalisa : margin
atau jarak pinggiran tulisan, spasi atau jarak antar kata atau baris tulisan, garis
dasar tulisan, ukuran tulisan, tekanan penulisan, zona penulisan, kemiringan
tulisan, tipe tulisan, kecepatan tulisan,dan huruf-huruf unik.
Pada Tugas Akhir ini dirancang dan direalisasikan perangkat lunak
dengan algoritma support vector machine (SVM) untuk mengenali pola Margin
kertas dari tulisan tangan manusia, dengan menemukan nilai minimum dari batas
kiri dan nilai maksimum dari batas kanan pada citra tulisan tangan yang akan
menjadi masukan dari data latih dan data uji pada Algoritma support vector
machine. Perangkat lunak ini direalisasikan menggunakan MATLAB R2012a.
Perangkat lunak pengenalan pola margin kertas tulisan tangan pada Tugas
Akhir ini berhasil direalisasikan dan diperoleh keberhasilan pengenalan sebesar
92% pada pelatihan dengan 42 data latih kiri dan 90% pada saat pengujian
dengan 10 data uji kiri serta diperoleh keberhasilan pengenalan sebesar71.5%
pada pelatihan dengan 42 data latih kanan dan 70% pada saat pengujian dengan
10 data uji kanan.
|
| id |
IOS3452.12879 |
| institution |
Universitas Kristen Maranatha |
| institution_id |
45 |
| institution_type |
library:university library |
| library |
Perpustakaan Universitas Kristen Maranatha |
| library_id |
530 |
| collection |
Maranatha Repository System |
| repository_id |
3452 |
| subject_area |
Ekonomi Kesehatan dan Kedokteran Program Komputer dan Teknologi Informasi |
| city |
BANDUNG |
| province |
JAWA BARAT |
| repoId |
IOS3452 |
| first_indexed |
2016-09-24T07:28:54Z |
| last_indexed |
2016-09-24T07:28:54Z |
| recordtype |
dc |
| _version_ |
1764511463329759232 |
| score |
17.13294 |