PENGENALAN KARAKTER HURUF RUSIA DENGAN ALGORITMA PERCEPTRON

  • MICHELLE ZEFANYA LUHING Universitas Bunda Mulia
  • KRISTIEN MARGI SURYANINGRUM

Abstract

Jaringan Syaraf Tiruan (JST) merupakan salah satu cabang ilmu kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) dan merupakan metode yang dikembangkan untuk memecahkan masalah dengan cara mengenali dan mengelompokkan berbagai pola. Salah satu pengaplikasian jaringan syaraf tiruan ialah dalam mengenali pola huruf Rusia (alfabet Silirik). Perceptron ialah adalah salah satu metode JST yang dapat digunakan untuk mengenali pola huruf. Pada penelitian ini, sebelum mengenali pola citra suatu karakter huruf, informasi mengenai fitur suatu huruf akan diekstraksi menggunakan metode matriks populasi piksel. Dari penelitian yang dilakukan, pengenalan karakter huruf Rusia memberikan persentase keberhasilan terhadap data sampel sebesar 100% dan persentase terhadap data uji sebesar 84,84%. Kemampuan sistem dalam mengenali suatu karakter huruf Rusia sangat bergantung pada data sampel yang dilatih. Oleh karena itu, semakin banyak data sampel karakter huruf dengan berbagai macam font yang dilatih maka semakin besar pula persentase keberhasilan sistem dalam mengenali pola karakter huruf Rusia di luar data sampel.

Published
2018-04-30
How to Cite
LUHING, MICHELLE ZEFANYA; SURYANINGRUM, KRISTIEN MARGI. PENGENALAN KARAKTER HURUF RUSIA DENGAN ALGORITMA PERCEPTRON. JURNAL PROCESSOR, [S.l.], v. 13, n. 1, p. 1160-1172, apr. 2018. ISSN 2528-0082. Available at: <http://ejournal.stikom-db.ac.id/index.php/processor/article/view/252>. Date accessed: 26 sep. 2018.

Most read articles by the same author(s)

Obs.: This plugin requires at least one statistics/report plugin to be enabled. If your statistics plugins provide more than one metric then please also select a main metric on the admin's site settings page and/or on the journal manager's settings pages.