PENGENALAN CITRA AKSARA JAWA MENGGUNAKAN HARRIS CORNER DETECTION

71130055, Devi Sri Arum Danarta (2017) PENGENALAN CITRA AKSARA JAWA MENGGUNAKAN HARRIS CORNER DETECTION. Final Year Projects (S1) thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.

	Text (Skripsi Informatika) 71130055_bab1_bab5_daftarpustaka.pdf Download (724kB)
	Text (Skripsi Informatika) 71130055_bab2-sd-bab4_lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Ada 2 cara berkomunikasi yaitu secara lisan maupun tertulis. Dalam berkomunikasi secara lisan dapat diucapkan secara langsung, sedangkan komunikasi secara tertulis tidak dapat diucapkan secara langsung. Tulisan merupakan salah satu sarana penting dalam sistem komunikasi. Beberapa negara yang memiliki jenis tulisan yang berbeda-beda, misalnya negara Korea, Jepang, Cina yang menggunakan tulisan yang bukan menggunakan huruf latin seperti bahasa indonesia dan bahasa inggris. Dari setiap negara yang memiliki tulisan yang khas, Indonesia tidak kalah, Indonesia memiliki beberapa aksara yang walaupun hanya di beberapa daerah saja, misalnya aksara Lampung, aksara pallawa, aksara Bali, bahkan di Yogyakartapun terkenal dengan aksara yang dinamakan aksara jawa. Aksara Jawa (kadang disebut Hancaraka atau Carakan) bisa dikatakan sebagai salah satu peninggalan sejarah bagi orang jawa. Aksara ini pernah dipakai untuk penulisan naskah-naskah berbahasa Jawa, bahasa Makasar, bahasa Sunda, dan bahasa Sasak. Dari situlah penulis ingin meneliti aksara jawa dengan menggunakan metode Harris Corner Detection yang mengambil cirinya yaitu sudut (titik) yang akan membantu dalam pengenalan aksara jawa. Dari hasil dari riset ini dengan menggunakan data dari font aksara jawa itu sendiri, di ambil cirinya dengan menggunakan Harris Corner Detection, maka setelah dilakukan riset dengan 2 faktor yaitu threshold dan ukuran citra, maka mendapatkan hasil keberhasilan pengenalan lebih dari 70% dalam pendeteksian sudut pada aksara jawa tersebut, dan dapat mengenali aksara jawa dengan cukup baik.

Actions (login required)

View Item