Istomo, Jupri (2019) PENGENALAN POLA HURUF JEPANG KATAKANA MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER-ABSTRAK)
COVER-ABSTRAK.pdf Download (3MB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (1MB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (5MB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (6MB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (357kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
DAFTAR PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (562kB) |
Abstract
Keberagaman budaya Jepang yang unik, membuat banyak orang untuk mempelajari budaya tersebut. Untuk mempelajari budaya tersebut, hal yang bisa dilakukan oleh peminat ialah belajar bahasa Jepang Bahasa Jepang memiliki aturan gramatikal, cara baca dan menulis huruf bahasa Jepang. Bahasa Jepang memiliki 3 huruf yaitu, huruf hiragana, huruf katakana, huruf kanji. Pengenalan huruf Jepang pada huruf katakana SHI (シ), TSU (ツ), SO(ソ) dan N (ン) cukup sulit dibedakan karena memiliki karakteristik pola huruf yang hampir sama, kesulitan inilah yang menjadi kendala bagi para peminat bahasa Jepang. Untuk dapat mengenali beberapa jenis huruf kita dapat memanfaatkan bidang pengolahan digital, misalnya pengenalan tulisan tangan pada huruf jepang Neural Network merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengenali pola tulisan tangan huruf jepang katukama. Penelitian ini nantinya akan membuat sistem mampu mengenali huruf jepang katakana seperti huruf pada umumnya. Metode pengenalan yang dipergunakan dalam penelitian ini yaitu menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropugation. Dimulai dari tiap huruf jepang katakana dilakukan tahap pra pemrosesan yang selanjutnya dilakukan tahap pelatihan dan tahap pengujian pada tiap pola hurufnya. Berdasar penelitian dari 920 data uji yang telah dilakukan pengujian dengan metode Backpropagation mendapatkan hasil akurasi tertinggi sebesar 8761% dan error sebesar 0.0670313, dengan epoch 1000, learning rate 0.1 dan momentum 0.2.
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | Pengenalan pola, Huruf Jepang Katakana, Jaringan syaraf tiruan, Backpropagation | ||
| Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum | ||
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Informatika | ||
| Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
| Date Deposited: | 26 Mar 2024 01:50 | ||
| Last Modified: | 26 Mar 2024 01:50 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/24462 |
Actions (login required)
 |
View Item |