PENERAPAN METODECONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK(CNN)UNTUK PENGENALAN POLA HURUF ARAB MELAYU

YULIA FAUZI, - (2019) PENERAPAN METODECONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK(CNN)UNTUK PENGENALAN POLA HURUF ARAB MELAYU. ["eprint_fieldopt_thesis_type_skripsi" not defined] thesis, Universitas Pasir Pengaraian.

	Text 1537070.pdf Download (264kB)
	Text 1537070-2.pdf Download (713kB)
	Text 1537070-3.pdf Restricted to Repository staff only Download (4MB)

Abstract

Arab Melayu merupakan salah satu huruf tradisional provinsi Riau. Pada penelitian ini, dibangun sistem atau aplikasi untuk mengenali huruf dengan menggunakan metode Convolutioal Neural Network (CNN) yang bertujuan untuk mengenali polah huruf Arab Melayu. Pada proses perhitungan menggunakan matrik 5x5 dengan angka perhitungan karnelnya 3x3 dengan menggunakan stride 1 kemudian telah diketahui nilai maksimum dari max pooling.Untuk proses berikutnya yaitu proses fully connectedyaitu hasil terbesar angka mewakili angka perhitungan yang dijabarkan, dan kemudian angka fully connecteddi jumlahkan angka yang berdimensi karnel 2x2 tersebut menjadi vector. Setelah hasil dari fullyconnected, untuk menghitung nilai akurasi pada pola huruf yaitu dengan menggunakan rumus berikut Overall Accuracy = ttp al dan dibagi totalnumber of testing entriesdan dikali 100. Sehingga menghasilkan akurasi pada pengenalan huruf Arab Melayu sehingga menghasilkan akurasinya 4,12 %

Item Type:	Thesis (["eprint_fieldopt_thesis_type_skripsi" not defined])
Subjects:	Dewey decimal Classification Subject Areas > 600 Teknologi dan ilmu-ilmu Terapan Dewey decimal Classification Subject Areas > 600 Teknologi dan ilmu-ilmu Terapan
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika
Depositing User:	Unnamed user with username FIKOM
Date Deposited:	02 Dec 2019 08:05
Last Modified:	02 Dec 2019 08:05
URI:	http://repository.upp.ac.id/id/eprint/40

Actions (login required)

View Item