RIA KURNIATI (2017) PENERAPAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION(PCA-LVQ) UNTUK PENGENALAN KARAKTER HURUF HIJAIYAH. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

Preview	Text 1. COVER.pdf Download (1MB) | Preview
Preview	Text 2. PENGESAHAN.pdf Download (380kB) | Preview
Preview	Text 3. ABSTRAK.pdf Download (196kB) | Preview
Preview	Text 4. KATA PENGANTAR.pdf Download (326kB) | Preview
Preview	Text 5. DAFTAR ISI.pdf Download (203kB) | Preview
Preview	Text 6. BAB I.pdf Download (200kB) | Preview
Preview	Text 7. BAB II.pdf Download (779kB) | Preview
Preview	Text 8. BAB III.pdf Download (215kB) | Preview
Preview	Text 9. BAB IV.pdf Download (784kB) | Preview
	Text 10. BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (445kB)
Preview	Text 11. BAB VI.pdf Download (227kB) | Preview
Preview	Text 12. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (261kB) | Preview

Abstract

Huruf hijaiyah merupakan kumpulan hurufyang sangat penting bagi umat Islamdan kita diwajibkanuntuk mengenal dan mempelajarinyakarena berhubungan dengan Al-Quran dan Hadits. Pada penelitian ini membahas pengenalan karakter huruf hijaiyah dengan menerapkan metode Principal Component AnalysisdanLearning Vector Quantization (PCA-LVQ). Metode PCA digunakan untuk ekstraksi ciri, sedangkan LVQ untuk identifikasi atau pengenalan. Penelitian ini menggunakan 839data latih dan280 data uji. Ukuran matriks yang digunakan adalah 100x100 piksel. Pengujian dilakukan dengan tigavariasi parameter learning rate, yaitu learning rate 0,01 didapatkan akurasi sebesar 87,5%, learning rate 0,05 didapatkan akurasi sebesar 90,35%, dan learning rate 0,09 didapatkan akurasi sebesar 77,14%. Berdasarkan pengujian blackbox, aplikasi dapat beroperasi sesuai dengan hasil analisa dan perancangan. Dengan demikian,metode PCA-LVQ dapat diterapkan pada pengenalan karakter huruf hijaiyah. Kata Kunci : Akurasi, Huruf Hijaiyah, PCA-LVQ, Pengenalan karakter, Ukuran Matriks

Actions (login required)

View Item