%0 Thesis
%9 Bachelor
%A 22084432, SIMON HERTOYO A.M.
%A Universitas Kristen Duta Wacana,
%B Informatika
%D 2016
%F katalog:2781
%I Universitas Kristen Duta Wacana
%K self-organizing map, SOM, k-nearest neighbor, KNN, handwritten  recognition
%P 35
%T STUDI LITERATUR: PERBANDINGAN METODE SOM DAN KNN UNTUK STUDI KASUS PENGENALAN TULISAN TANGAN
%U https://katalog.ukdw.ac.id/2781/
%X Pengenalan tulisan tangan merupakan ilmu yang sudah dipelajari sejak bertahun-tahun lalu, terutama pengenalan pola yang dilakukan oleh sistem komputer dalam membaca bermacam-macam tulisan tangan. Permasalahan yang dimiliki oleh sistem komputer dalam pengenalan pola ini adalah bagaimana cara supaya sistem komputer dapat mengenali berbagai macam tulisan tangan, baik yang ditulis secara manual maupun tulisan hasil cetak. Dalam pemecahanpermasalahan ini ada beberapa cara atau metode yang digunakan untuk pengenalan tulisan tangan. Di sini penulis akan membahas beberapa metode yang dapat membantu memecahkan permasalahan tentang pengenalan tulisan tangan, metode-metode tersebut di antaranya adalah metode Self-organizing Map (SOM) dan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Melalui studi literatur ini diharapkan dapat memberi gambaran tentang kedua metode tersebut untuk penerapannya dalam pengenalan tulisan tangan sehingga dapat memberikan arahan yang lebih baik untuk penelitian ke depannya.