PENERAPAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) UNTUK PENGENALAN POLA AKSARA BATAK

RUHULLAH SWIKING ARAHMAN, - (2019) PENERAPAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) UNTUK PENGENALAN POLA AKSARA BATAK. Skripsi thesis, Universitas Pasir Pengaraian.

	Text 1537042-1.pdf Download (633kB)
	Text 1537042-2.pdf Download (459kB)
	Text 1537042-3.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Abstract

Pengenalan pola aksara batak merupakan salah satu bentuk pengenalan pola. Pengenalan pola aksara batak masih sulit di kalangan masyarakat umum sehingga banyak masyarakat yang belum tahu bagaimana pola aksara batak serta pengucapan dari aksara batak tersebut. Di dalam mengenali pola aksara batak, sebuah komputer harus dilatih terlebih dahulu, penelitian ini membahas bagaimana sebuah komputer bisa mengenali sebuah pola aksara batak serta pengucapan dari aksara batak yang menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Sistem akan dibuat menggunakan program MATLAB. Dan berdasarkan hasil uji coba testing dengan inputan berupa hasil scan pola aksara batak yang di tulis tangan sebelumnya sebanyak 5 cita uji diperoleh jawaban benar sebanyak 4 dan jawaban salah sebanyak 1. Kata kunci : convulational neural network, pengenalan karakter tulisan tangan, pengenalan Aksara Batak.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika
Depositing User:	Unnamed user with username FIKOM
Date Deposited:	29 Nov 2019 02:54
Last Modified:	29 Nov 2019 02:54
URI:	http://repository.upp.ac.id/id/eprint/230

Actions (login required)

View Item