Slant Correction Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Berbasis Multilayer Perceptron
Daftar Isi:
- Salah satu tantangan dalam pengenalan tulisan tangan adalah masalah kemiringan karakter tulisan terhadap sumbu vertikal. Kemiringan tulisan tangan terhadap sumbu vertikal dikenal dengan istilah slant. Pada tugas akhir ini, upaya yang ditawarkan di dalam melakukan slant correction adalah dengan mengimplementasikan jaringan saraf tiruan berbasis algoritma multilayer perceptron. Jaringan saraf tiruan merupakan salah satu teknik pengenalan pola yang terkenal di kalangan para peneliti. Dalam Tugas Akhir ini proses perancangan jaringan saraf tiruan melalui beberapa tahap yaitu tahap pre processing yang meliputi binerisasi, inversi, normalisasi dan segmentasi, tahap penentuan target menggunakan variansi maksimum dari proyeksi vertikal, dan tahap terakhir adalah tahap pelatihan JST menggunakan multilayer perceptron. Pada tahap pelatihan JST menggunakan backpropagation error correction dalam menentukan bobot dan sigmoid function sebagai fungsi aktivasi. Data tulisan tangan berasal dari 20 responden dengan 5 teks uji sehingga diperoleh sebanyak 100 set data. Berdasarkan hasil MOS, proses Slant Correction menggunakan JST sudah tergolong baik dengan nilai MOS 84% di atas 3. Slant correction terbaik, berdasarkan pengamatan responden, terjadi pada line ke lima dengan raihan rata-rata 4.4 dan terburuk terjadi pada line ke tiga dengan raihan 2.35 (rentang nilai 0-5). Berdasarkan analisis objektif, slant correction menggunakan MLP sudah tergolong baik dengan catatan error tertinggi mencapai 4o dan terendah 19o.