Search for collections on Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Repository

Penerapan Principal Component Analysis (PCA) dan Learning Vector Quantization 3 (LVQ3) Untuk Pengenalan Huruf Hijaiyah Khot Farisi

PANJI KUSWOYO, - (2020) Penerapan Principal Component Analysis (PCA) dan Learning Vector Quantization 3 (LVQ3) Untuk Pengenalan Huruf Hijaiyah Khot Farisi. Skripsi thesis, UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SULTAN SYARIF KASIM RIAU.

[img] Text
Laporan Tugas Akhir Panji Kuswoyo Tanpa Bab V.pdf

Download (3MB)
[img] Text (BAB V)
Laporan Tugas Akhir Panji Kuswoyo Bab V.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (2MB)

Abstract

Bahasa Arab merupakan bahasa yang digunakan dalam penulisan alqur’an yang mana merupakan panduan bagi umat Muslim. Dalam penulisan Bahasa Arab pun menggunakan huruf arab yang sering disebut huruf Hijaiyah. Sama halnya dengan huruf alfabeth, huruf arab pun memiliki banyak bentuk penulisan, gaya atau model dalam penulisannya, misal pada zaman kekuasaan islam seperti Khot Naskhi, Khot Farisi dan lain-lain. Dalam segi penulisannya dari berbagai jenis gaya/khot tersebut memiliki kaidah-kaidah penulisan yang telah ditetapkan oleh pakar kaligrafer-kaligrafer dunia sehingga dapat dijadikan sebuah patokan. Misalnya Khot Naskhi merupakan khot yang sering digunakan dalam penuisan Alqur’an sehingga mudah untuk mengenali dan membaca nya, berbeda dengan Khot Farisi yang sangat jarang digunakan dalam penulisan Alqur’an sehingga sulit untuk mengenali dan membacanya. Pada penelitian ini pengenalan huruf hijaiyah khot Farisi yang berpanduan pada buku-buku yang mempelajari kaidah-kaidah penulisannya dengan menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) dalam proses ekstraksi ciri dan metode Learning Vector Quantization 3 (LVQ3) dalam proses klasifikasi. Citra yang digunakan sebanyak 10 bentuk untuk 1 huruf dan dilakukan 5 kali pengujian, yaitu pengujian Nilai N, pembagian data, Nilai Learnig Rate, Nilai Window, dan Nilai Epsilon. Berdasarkan hasil pengujian diperoleh akurasi tertinggi 93,3% pada nilai Project Image yang telah direduksi N = 10, α = 0,3, ὠ = 0,5, ɛ = 0,1 dan pembagian data 90% Data Latih dan 10% Data Uji.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Subjects: 000 Karya Umum > 004 Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika
000 Karya Umum
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Teknik Informatika
Depositing User: fsains -
Date Deposited: 09 Jul 2020 03:00
Last Modified: 09 Jul 2020 03:01
URI: http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/28073

Actions (login required)

View Item View Item