InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan
Vol 5, No 1 (2020): InfoTekJar September

Sistem Pengenalan Huruf Latin dengan Metode Perceptron Berbasis Neural Network

Rizalul Akram (Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Samudra)
Novianda Novianda (Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Samudra)
Khairul Muttaqin (Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Samudra)
Rozzi Kesuma Dinata (Program Studi Teknik Informatika, Unversitas Malikussaleh, Aceh Utara 24351, Indonesia)



Article Info

Publish Date
17 Dec 2020

Abstract

Huruf adalah sesuatu yang setiap hari dilihat oleh manusia. Manusia dapat mengenal berbagai macam karakter huruf dalam tulisan dengan mata dan otaknya. Setiap huruf memiliki pola dan karakter yang berbeda-beda. Jenis huruf pada huruf latin terdiri dari 29 huruf. Saat ini huruf latin terdiri dari ratusan jenis huruf (font). Dengan banyaknya jenis huruf ini dapat dikenali dengan mudah oleh manusia. Dalam penelitian ini penulis mencoba menciptakan sebuah aplikasi yang dapat mengenali berbagai jenis huruf dengan jenis font yang berbeda-beda. Program pengenalan huruf ini dibangun dengan aplikasi Matlab 2017. Pola image yang menjadi inputan adalah citra hitam putih yang memiliki warna latar belakang putih dengan format file bitmap (.bmp) 16 bit, A-Z, a-z, 0-9, beserta tulisan tangan. Untuk dapat mengenali jenis huruf penulis merancang dan membangun aplikasi berbasis Neural Network dengan metode Perceptron. Metode perceptron diyakini cukup baik dalam proses pelatihan dan pengujin pengenalan huruf.

Copyrights © 2020






Journal Info

Abbrev

infotekjar

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

Merupakan jurnal yang dikelola oleh program studi teknik informatika Universitas Islam Sumatera Utara (UISU), jurnal ini membahas ilmu dibidang Informatika dan Teknologi jaringan, sebagai wadah untuk menuangkan hasil penelitian baik secara konseptual maupun teknis yang berkaitan dengan ilmu ...