Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan aplikasi pendeteksi huruf aksara Kawi sebagai upaya pelestarian dan pemahaman terhadap aksara Jawa kuno. Sistem dirancang menggunakan pendekatan pengolahan citra digital dengan menerapkan metode ekstraksi fitur dan neural network. Ekstraksi fitur digunakan untuk mengenali pola bentuk huruf secara efisien, sementara neural network digunakan untuk proses pelatihan model guna menyeimbangkan antara kemampuan mengenali pola yang telah dipelajari dan generalisasi terhadap pola baru yang serupa. Penelitian ini bersifat kuantitatif dengan pendekatan eksperimen melalui pengujian terhadap citra aksara Kawi yang diambil dari prasasti Singhasari. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi mampu mendeteksi 7 jenis aksara dengan akurasi sebesar 98,6% dan 10 jenis aksara dengan akurasi 97,5%. Temuan ini membuktikan bahwa kombinasi metode ekstraksi fitur dan neural network efektif digunakan dalam pengenalan pola huruf aksara Kawi melalui citra digital.
- Ekstrasi Fitur
- Huruf Aksara Kawi
- Pendeteksian Citra
- Neural Network
- Matlab
How to Cite
References
F. Asriani and A. W. W. Nugraha, “Pengenalan Pola Aksara Jawa Tulisan Tangan dengan Jaringan Syaraf Tiruan Perambatan-Balik,” J. Ilm. Din. Rekayasa, vol. 5, no. 2, pp. 34–36, 2009.
R. Dani, A. Sugiharto, and G. A. Winara, “Aplikasi Pengolahan Citra Dalam Pengenalan Pola Huruf Ngalagena Menggunakan MATLAB,” Konf. Nas. Sist. Inform., pp. 9–10, 2015.
R. S. Bahri and I. Maliki, “Perbandingan Algoritma Template Matching Dan Feature Extraction Pada Optical Character Recognition,” J. Komput. dan Inform., vol. 1, no. 1, pp. 29–35, 2012.
R. Munir, Pengolahan Citra Digital Dengan Pendekatan Algoritmik. Jakarta: Informatika, 2004.
S. Hartanto, A. Sugiharto, and S. N. Endah, “Optical Character Recognition Menggunakan Algoritma Template Matching Correlation,” J. Informatics Technol., vol. 1, no. 1, pp. 11–20, 2012, doi: 10.3810/pgm.1998.03.410.
L. F. Ramadhan, “Deteksi Kecacatan pada Peluru dengan Menggunakan Matematika Morfologi,” 2015.
D. Satria and M. Mushthofa, “Perbandingan Metode Ekstraksi Ciri Histogram dan PCA untuk Mendeteksi Stoma pada Citra Penampang Daun Freycinetia,” J. Ilmu Komput. dan Agri-Informatika, vol. 2, no. 1, p. 20, 2013, doi: 10.29244/jika.2.1.20-28.
