Author (Penulis)

MUKHAMAD KHOIRUL ZAMRONI
Universitas Nusantara PGRI Kediri

Author Identity (NPM)

13.1.03.02.0337

Abstract

Abstrak Mukhamad Khoirul Zamroni: sistem pengenalan pola tulisan tangan huruf hijaiyah dengan menggunakan metode k-nearest neighbors, Skripsi, Teknik Informatika, FT UN PGRI Kediri, 2017. Kata Kunci: huruf hijaiyah, pengenalan pola, k-nearest neighbors. Huruf hijaiyah merupakan huruf-huruf yang digunakan sebagai dasar pembelajaran membaca Al-Quran, Penulisan huruf hijaiyah memiliki kesulitan tersendiri dibandingkan dengan huruf latin biasa, dikarenakan huruf hijaiyah memiliki bentuk-bentuk khusus yang setiap huruf mempunyai bentuk tulisan yang hampir sama. Hal ini yang biasanya membuat bingung terutama bagi anak-anak yang masih baru belajar huruf hijaiyah. Rumusan masalah dalam penelitian ini adalah (1) Bagaimana merancang sistem pengenalan pola tulisan tangan huruf hijaiyah dengan menggunakan metode KNN? (2) Bagaimana performa sistem pengenalan pola tulisan tangan huruf hijaiyah dengan menggunakan metode KNN. Tujuan dari penelitian ini adalah (1) Untuk mengetahui bagaimana cara merancang sistem pengenalan pola tulisan tangan huruf hijaiyah dengan menggunakan metode KNN. (2) Untuk mengetahui bagaimana performa dari sistem pengenalan pola tulisan tangan huruf hijaiyah dengan menggunakan metode KNN. Penelitian ini menggunakan metode k-nearest neighbors dengan menggunakan dataset berupa tulisan tangan dari siswa Sekolah Dasar pada sebuah lembar kertas yang telah ditentukan dan dijadikan gambar digital dengan bantuan alat scanner. Data yang diambil akan dikonversi ke bentuk grayscale dan ke deteksi tepi sobel. Hasil dari konversi dibagi menjadi partisi. selanjutnya dihitung menggukan metode k-nearest neighbors untuk hasil identifikasi pengenalan pola. Kesimpulan dari penelitian ini adalah dapat dibangunnya sebuah aplikasi yang bisa mengenali tulisan tangan huruf hijaiyah seseorang. K-nearest neighbors dapat digunakan sebagai metode pengenalan pola tulisan tangan huruf hijaiyah seseorang, akurasi yang didapatkan mencapai 79% dengan menggunakan data training sebanyak 196.

Keyword

a

Reference

PUBLISHED

2017-08-16

JOURNAL

Simki-Techsain

ISSN

2599-3011

ISSUE

Vol. 01 No. 10 Tahun 2017

Download PDF

Download PDF Kembali Home