eprintid: 1412
rev_number: 16
eprint_status: archive
userid: 34
dir: disk0/00/00/14/12
datestamp: 2021-04-28 02:31:04
lastmod: 2021-04-28 02:31:04
status_changed: 2021-04-28 02:31:04
type: thesis
metadata_visibility: show
contact_email: repository@staff.ukdw.ac.id
creators_name: 71130051, RAY EL ROY
creators_id: rayyseven07@gmail.com
contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/THS
contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/THS
contributors_name: Hapsari, Widi
contributors_name: Mahastama, Aditya Wikan
corp_creators: Universitas Kristen Duta Wacana
title: IDENTIFIKASI ABJAD DARI CITRA TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN METODE SUSAN CORNER DETECTION
ispublished: pub
subjects: QA75
subjects: QA76
subjects: T1
divisions: tek_informatika
full_text_status: restricted
keywords: Tulisan tangan, Deteksi Sudut, SUSAN Corner Detection
abstract: Tulisan merupakan salah satu bentuk informasi yang kita dapatkan melalui membaca. Tulisan sendiri merupakan informasi yagn tersusun dari rangkaian huruf. Manusia dapat menangkap informasi tdari tulisan tangan dengan mudah. Manusia dan komputer bisa mengidentifikasi tulisan, namun bagaimana dengan tulisan tangan?. Tulisan tangan merupakan hasil dari proses menulis tiap manusia, setiap manusia memiliki bentuk tulisan tangan mereka masing-masing. Perbedaan bentuk setiap
manusia membuat komputer akan sulit untuk mengidentifikasi huruf/abjad tulisan tangan tersebut. Komputer dapat dilatih untuk dapat mengidentifikasi tulisan tangan dengan memanfaatkan berbagai metode. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah metode deteksi titik sudut. Oleh sebab itu, pada tugas akhir ini penulis akan menggunakan SUSAN Corner Detection sebagai salah satu metode deteksi titik sudut dan juga mengunakan tambahan metode Euclidean Distance untuk klasifikasi pada
abjad. Penelitian ini membandingkan proses menggunakan smoothing, tanpa smoothing dan tulisan tangan asli dengan font tulisan tangan. Pada tugas akhir ini mengunakan penyederhanaan matriks berukuran 2x2, 3x3, 4x4, 6x6, 8x8, 12x12, 16x16, 24x24, 48x48. Dan dari hasil pengujian yang telah dilakukan, persentase akurasi terbaik adalah 60.714% dengan menggunakan matriks berukuran 6x6 dengan proses tanpa smoothing dan mengunakan font tulisan.
date: 2018-07
date_type: published
pages: 57
institution: Universitas Kristen Duta Wacana
department: Informatika
thesis_type: skripsi
thesis_name: other
citation:   71130051, RAY EL ROY  (2018) IDENTIFIKASI ABJAD DARI CITRA TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN METODE SUSAN CORNER DETECTION.  Bachelor thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.   
document_url: https://katalog.ukdw.ac.id/1412/1/71130051_bab1_bab5_daftarpustaka.pdf
document_url: https://katalog.ukdw.ac.id/1412/2/71130051_bab2-sd-bab4_lampiran.pdf