IMPLEMENTASI METODE SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK PENGENALAN POLA AKSARA BATAK TOBA

Detail Cantuman

Skripsi

IMPLEMENTASI METODE SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK PENGENALAN POLA AKSARA BATAK TOBA

XML

ABSTRAK
Penggunaan aksara Batak Toba semakin jarang terlihat seiring dengan
perkembangan zaman, sementara bentuknya yang kompleks dan beragam, terutama
dari berbagai sumber dengan gaya tulisan yang berbeda, menimbulkan tantangan
dalam pengembangan algoritma pengenalan pola yang efektif. Penelitian ini
bertujuan untuk mengklasifikasikan pola citra aksara Batak Toba menggunakan
algoritma machine learning, khususnya Support Vector Machine (SVM), yang
dikenal efektif dalam tugas-tugas klasifikasi. SVM bekerja berdasarkan prinsip
Structural Risk Minimization, dengan tujuan menemukan hyperplane terbaik yang
memisahkan dua kelas dalam ruang input. Dengan menggunakan metode
Histogram of Oriented Gradients (HOG) sebagai teknik preprocessing, penelitian
ini berhasil menunjukkan bahwa kombinasi HOG dan SVM efektif dalam
mengklasifikasikan karakter ina ni surat dengan akurasi sebesar 75,4%. Meskipun
hasil ini menunjukkan keandalan, masih terdapat ruang untuk perbaikan lebih lanjut
dalam meningkatkan akurasi klasifikasi. Penelitian ini memberikan kontribusi
penting dalam pemahaman, dokumentasi, dan pemeliharaan aksara Batak Toba,
serta berpotensi untuk diaplikasikan dalam bidang lain yang memerlukan teknik
pengenalan pola dan klasifikasi serupa.
Kata Kunci : Ina Ni Surat, Citra, Support Vector Machine, Histogram Of Oriented
Gradient

Detail Information

Item Type
Skripsi (S1)
Penulis
Efdi Sarjono Panjaitan - Personal Name
Student ID
220510054
Dosen Pembimbing
Drs. Humuntal Rumapea., M.Kom - - Dosen Pembimbing 1
Indra Kelana Jaya Sagala, ST., M.Kom - - Dosen Pembimbing 2
Penguji
Kode Prodi PDDIKTI
55201
Edisi
Published
Departement
Teknik Informatika
Kontributor
Bahasa
Indonesia
Penerbit Universitas Methodist Indonesia : Medan.,
Edisi
Published
Subyek
No Panggil
Copyright
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Methodist Indonesia
Doi

Lampiran Berkas

LOADING LIST...



Informasi

DETAIL CANTUMAN

Kembali ke sebelumnya  XML Detail