KLASIFIKASI CITRA TULISAN TANGAN AKSARA SASAK DENGAN METODE HISTOGRAM OF ORIENTED GRADIENTS DAN MULTINOMIAL LOGISTIC REGRESSION

Fahmi Syuhada

doi:10.23960/jitet.v11i3.3247

Fahmi Syuhada
UNIVERSITAS QAMARUL HUDA BADARUDDIN BAGU

DOI: https://doi.org/10.23960/jitet.v11i3.3247

Abstract Views (Last 12 Months)

423 Abstract Views

456 Downloads

Abstract

Aksara Sasak adalah warisan budaya Lombok yang sangat penting untuk dilestarikan agar tidak punah diterpa perkembangan zaman. Paper ini mengusulkan perancangan model klasifikasi tulisan tangan untuk karakter aksara Sasak menggunakan metode Histogram of Oriented Gradient (HOG) dan Multinomial Logistic Regression (MLR). Metode HOG digunakan untuk melakukan ekstraksi fitur pada citra tulisan tangan aksara Sasak. Metode HOG dapat mendeskripsikan bentuk dari karakter berdasarkan nilai orientasi gradiennya. Kemudian, MLR merupakan metode yang digunakan untuk mengklasifikasikan hasil ekstraksi ciri. Dataset yang digunakan yaitu 1260 citra yang terdiri dari 70 citra tulisan tangan aksara sasak dari 18 karakter. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan maka didapatkan nilai evaluasi akurasi, presisi, dan recal masing-masing sebesar 88%, 88%, dan 87%. Kemudian menggunakan proses bounding box dapat meningkatkan hasil evaluasi secara signifikan. Nilai evaluasi dapat ditingkatkan dengan menambah data set yang digunakan untuk pelatihan model.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Maulana R. Aksara-aksara di Nusantara: Seri Ensiklopedia. Samudra Biru; 2020.

Klette R. Concise Computer Vision 2014. https://doi.org/10.1007/978-1-4471-6320-6/COVER.

Singh P, Shree R. A new SAR image despeckling using directional smoothing filter and method noise thresholding. Eng Sci Technol an Int J 2018;21:589–610. https://doi.org/10.1016/j.jestch.2018.05.009.

Syuhada F, Wijaya IGPS, Bimantoro F. Pengenalan Wajah Untuk Sistem Kehadiran Menggunakan Metode Eigenface dan Euclidean Distance. J Comput Sci Informatics Eng 2018;2. https://doi.org/10.29303/JCOSINE.V2I1.74.

Cheriet M, Kharma N, Suen C, Liu C-L. Character recognition systems: a guide for students and practitioners. John Wiley & Sons; 2007.

Yulianti R, Wijaya IGPS, Bimantoro F. Pengenalan Pola Tulisan Tangan Suku Kata Aksara Sasak Menggunakan Metode Moment Invariant dan Support Vector Machine. J Comput Sci Informatics Eng 2019;3.

Maharani AASMK, Bimantoro F. Pengenalan Pola Tulisan Tangan Aksara Sasak Menggunakan Metode Linear Discriminant Analysis dan Jaringan Syaraf Tiruan Jenis Backpropagation. J Teknol Informasi, Komputer, Dan Apl (JTIKA ) 2020;2:237–47. https://doi.org/10.29303/jtika.v2i2.105.

Puspaningrum EY, Saputra WSJ, others. DETEKSI PLAT NOMOR KENDARAAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE HOUGH TRANSFORM DAN SUPPORT VECTOR MACHINE. J Inform Dan Sist Inf 2020;1:659–68.

DARMAWAN TT. Pengenalan Karakter Plat Nomor Menggunakan Metode Restricted Boltzmann Machine. Universitas Gadjah Mada, 2018.

Sugianela Y, Suciati N. Ekstraksi fitur pada pengenalan karakter Aksara Jawa berbasis Histogram of Oriented Gradient. JUTI J Ilm Teknol Inf 2019;17:64–72.

Sthevanie F, Aristya PI, Ramadhani KN. Pengenalan Aksara Bali Menggunakan Metode Pyramid Histogram of Oriented Gradients. Indo-JC 2020;5:73–84. https://doi.org/10.21108/indojc.2020.5.1.378.

Syuhada F, Pratama RA, Sa Y. Pemisahan Citra Data Set Tulisan Tangan Aksara Sasak dengan Teknik Circle Hough dan Perspective Transform Image Separation from Sasak Handwriting Dataset images using Circle Hough and Perspective Transform Technique 2022;5:263–9.