PENGENALAN AKSARA SUNDA NGALAGENA MENGGUNAKAN METODE HAMMING NETWORK

71130117, Sherli Yuliani (2017) PENGENALAN AKSARA SUNDA NGALAGENA MENGGUNAKAN METODE HAMMING NETWORK. Bachelor thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.

	Text (Skripsi Informatika) 71130117_bab1_bab5_daftarpustaka.pdf Download (858kB)
	Text (Skripsi Informatika) 71130117_bab2-sd-bab4_lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (4MB) | Request a copy

Abstract

Aksara Sunda merupakan bentuk penulisan dari bahasa Sunda yaitu bahasa daerah yang berasal dari Jawa Barat. Aksara ini terdiri dari berbagai jenis aksara yaitu aksara Ngalagena, aksara Swara, aksara Rarangken, dan aksara Angka. Aksara Ngalagena terdiri dari 23 buah aksara yang merupakan huruf abugida yaitu ka-ga-nya, ca-ja-nya, ta-da-na, pa-ba-ma, ya-ra-la, wa-sa-ha, dan fa-ya-wa-xa-za. Beragamnya jenis huruf cukup menyulitkan sebagian masyarakat Jawa Barat untuk mengenalinya terlebih lagi bagi yang pertama kali mempelajarinya. Sebuah sistem komputer pengenalan Aksara Sunda dapat mempermudah dan membantu mengenali huruf yang satu dengan yang lainnya. Pada penelitian ini penulis akan membangun sebuah sistem yang dapat mengenali 23 jenis Aksara Sunda Ngalagena tulisan tangan. Sistem tersebut mengimplementasikan metode Hamming Network dengan menggunakan nilai input yang berasal dari metode ekstraksi ciri Zoning. Jumlah data yang digunakan berjumlah 460 buah karakter yang didapat dari 10 orang responden. Data tersebut kemudian digunakan sebagai data latih sebanyak 640 buah karakter dan data uji sebanyak 230 buah karakter ditulis secara acak dalam 1 baris yang terdiri dari 4 sampai 5 karakter sehingga menghasilkan 50 buah data uji. Pengujian yang dilakukan menggunakan 2 variasi banyaknya zona pada ekstraksi ciri yaitu 30 dan 48 zona yang masing – masingnya menggunakan 3 variasi nilai parameter threshold yaitu 0,3; 0,2; dan 0,4. Berdasarkan hasil analisis, sistem dapat mengenali 23 jenis Aksara Sunda Ngalagena tulisan tangan menggunakan data yang belum dilatihkan dengan hasil akurasi tertinggi yaitu 68,9 % dengan menggunakan 48 zona dan variasi nilai parameter threshold sebesar 0,2. Kesimpulan yang didapat adalah sistem yang mengimplementasikan metode Hamming Network mampu mengenali Aksara Sunda Ngalagena tulisan tangan dengan cukup baik.

Actions (login required)

View Item