relation: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/29228/
title: PENGENALAN TEKS DENGAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DAN RECURRENT NEURAL NETWORK
creator: Rahman, Lalu Muhammad Afrizal
subject: 005 Pemrograman komputer, program dan data
subject: 006 Metode komputer khusus
description: Teks sangat banyak kita jumpai di berbagai kehidupan kita, mulai dari teks  yang ada di buku, televisi, papan reklame, bungkus makanan, ataupun teks pada  lembaran-lembaran kertas lainnya. Kadang kala, kita ingin mendokumentasikan  data teks tersebut ke dalam format digital agar dapat diproses lebih lanjut menggunakan  komputer  untuk  keperluan  tertentu.  Proses  dokumentasi  tersebut  memerlukan  waktu  yang  tidak  sebentar,  apalagi  jika  jumlah  teks  yang  akan  didokumentasikan  berjumlah  cukup  besar.  Oleh  karena  itu,  peneliti  akan  mengenalkan  metode  pengenalan  teks  atau  OCR  sebagai  solusinya,  yang  dapat  mendokumentasikan  teks-teks  tersebut  secara otomatis.  Program pengenalan teks yang peneliti hasilkan menggunakan metode Convolutional    Neural Network atau disingkat CNN. Metode ini merukankan bagian  dari Deep Learning atau pembelajaran mesin pada topik Artificial Intelligent atau  kecerdasan buatan atau juga disingkat AI. CNN disusun dari beberapa jenis lapisan  atau modul (jumlah modul yang digunakan tergantung pada penerapan CNN-nya)  yaitu modul konvolusi, modul aktivasi, modul normalisasi, modul klasifikasi. CNN  yang peneliti hasilkan tersusun dari modul konvolusi, modul aktivasi SiLU, modul  Instance Normalization, dan modul Connectionist Temporal Classification atau  CTC. Modul pelengkap lainnya adalah skip-connection dan Greedy Gecoder.  Program yang dihasilkan memiliki sekitar 502.689 parameter sehingga  dapat digunakan pada komputer dengan spesifikasi rendah. Program ini dapat  mengekstrak karakter ASCII pada gambar dengan akurasi sekitar 70%. Walaupun  belum sempurna dan masih membutuhkan manusia untuk mengoreksi sedikit  kesalahan dari hasil program ini, peneliti berharap program ini dapat berguna bagi  masyarakat dan juga bagi peneliti berikutnya.
date: 2024-08-19
type: Thesis
type: NonPeerReviewed
format: text
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/29228/1/COVER.pdf
format: text
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/29228/2/BAB%20I.pdf
format: text
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/29228/3/BAB%20II.pdf
format: text
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/29228/4/BAB%20III.pdf
format: text
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/29228/5/BAB%20IV.pdf
format: text
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/29228/6/BAB%20V.pdf
format: text
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/29228/9/DaftarPustaka.pdf
format: archive
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/29228/7/Sourcecode%20-%2017.11.1194.zip
format: text
language: id
identifier: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/29228/8/Publikasi.pdf
identifier:   Rahman, Lalu Muhammad Afrizal  (2024) PENGENALAN TEKS DENGAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DAN RECURRENT NEURAL NETWORK.  S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.