Implementasi Metode Support Vector Machine pada Aplikasi Identifikasi Karakter Berdasarkan Tulisan Tangan

Pranata, Gandhi (2019) Implementasi Metode Support Vector Machine pada Aplikasi Identifikasi Karakter Berdasarkan Tulisan Tangan. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	Text HALAMAN_AWAL.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)
Preview	Text DAFTAR_PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (810kB) | Preview
Preview	Text BAB_I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (931kB) | Preview
Preview	Text BAB_II.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Preview
Preview	Text BAB_III.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Preview
	Text BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)
Preview	Text BAB_V.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (919kB) | Preview
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (3MB)

Abstract

Grafologi adalah ilmu tulisan tangan yang dihasilkan oleh pikiran atau kerja otak. Karakter seseorang dapat diidentifikasi melalui analisis dan pengamatan tulisan tangan yang dihasilkan. Hasil dari analisis tulisan tangan dapat digunakan sebagai pertimbangan perekrutan pegawai dan untuk pengembangan diri. Namun, analisis tulisan tangan secara manual sangat memakan waktu sehingga dibuat aplikasi identifikasi karakter berdasarkan tulisan tangan. Dalam penelitian ini, terdapat 300 sampel tulisan tangan yang diperoleh dari 100 orang dengan masing-masing menulis sebanyak 3 kali sebagai dataset. Kemudian support vector machine dengan RBF kernel serta parameter C dan digunakan untuk melatih aplikasi. Dataset dibagi menjadi 1/3 data testing dan 2/3 data training. Setelah itu, 5-fold cross validation digunakan untuk mengoptimalisasi akurasi dari 2/3 data training yang menghasilkan parameter C dan terbaik dilanjutkan dengan mengukur akurasi menggunakan 1/3 data testing. Terdapat tujuh parameter yang digunakan untuk mengidentifikasi karakter pemilik tulisan tangan yaitu margin atas, margin kiri, margin kanan, baseline, ukuran huruf, jarak antar baris dan kemiringan tulisan dengan akurasi 97.0%, 98.0%, 94.0%, 87.1%, 90.5%, 81.6%, 89.1% yang didapat dari 2/3 data training menggunakan 5-fold cross validation dan 94.9%, 97.9%, 96.9%, 85.9%, 91.9%, 80.8%, 88.9% menggunakan 1/3 data testing yang dilatih dengan 2/3 data training.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	Cross Validation, Grafologi, Identifikasi Karakter, RBF Kernel, Support Vector Machine
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 005 Computer Programming > 005.5 Application / Software
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	04 Dec 2019 07:23
Last Modified:	24 Aug 2023 07:53
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/10421

Actions (login required)

View Item