PENGENALAN TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION DAN EUCLIDEAN DISTANCE

Adawiyah, Rabiatul and PAMUNGKAS, DANAR PUTRA and WULANNINGRUM, RESTY (2020) PENGENALAN TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION DAN EUCLIDEAN DISTANCE. Prosiding Semnasinotek 2020. ISSN 2549-7952

	Text (Full Text) RAMA_55021_16103020015.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (608kB) | Request a copy
	Text (Similarity) RAMA_55021_16103020015_SIMILARITY.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (364kB)
	Text (References) RAMA_55021_16103020015_0708028704_0719068702_06_ref.pdf - Bibliography Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (12kB)

Abstract

pengenalan tulisan tangan pada umunya dilakukan secara manual oleh seseorang dengan mencocokkan tulisan tangan yang sah dengan tulisan tangan yang dilakukan pada saat itu. Tulisan tangan juga dapat mengungkapkan berbagai emosi dan perasaan. Tulisan tangan adalah kemapuan computer untuk menerima dan menafsirkan input tulisan tangan yang dapat di mengerti dari sumber kertas, foto, layar sentuh dan perangkat lainnya.. Metode yang digunakan dalam pembuatan sistem ini adalah Learning Vector Quantization dan Euclidean distance. Yang mana metode tersebut untuk mengekstraksi ciri dan mencari jarak kedekatan tulisan tangan dengan mengubah citra RGB ke greysacale untuk mengetahui bobot tulisan perkata. Kesimpulan dari penelitian yang telah disusun ini adalah metode yang digunakan mampu mengenali tulisan tangan. Semakin kecil nilai bobot yang hasilkan maka semakin dekat pula kemiripan dari tulisan tersebut diperoleh hasil tertinggi pada skenario uji coba 5 dengan akurasi 75% .

Actions (login required)

View Item