Please take a moment to complete this survey below

Library's collection Library's IT development Cancel

Penerapan metode hierarchical deep convolutional neural networks untuk pengenalan karakter optik pada aksara Jawa

Aksara Jawa merupakan salah satu aksara tradisional yang digunakan sebagai sarana penulisan dan penyebaran informasi. Pembelajaran mengenai Aksara Jawa wajib diberikan di sekolah mulai kelas 3 SD, akan tetapi kenyataannya banyak anak-anak di bangku SMP yang tidak memahami Aksara Jawa. Selain itu juga banyak dokumen-dokumen bersejarah yang masih ditulis dalam Aksara Jawa. Oleh sebab itu dibutuhkan sebuah sistem yang dapat membantu pelajar maupun masyarakat umum untuk mengetahui huruf alfabet dari sebuah Aksara Jawa. Penelitian ini mengajukan penggunaan metode Hierarchical Deep Convolutional Neural Networks untuk melakukan klasifikasi terhadap sebuah gambar Aksara Jawa. Hasil dari metode yang diajukan memperoleh accuracy sebesar 99.62%, lebih baik jika dibandingkan dengan model CNN seperti VGG16 atau VGG19.

Creator(s)
  • (C14190011) JANSEN FREDERICK MINGARDI
Contributor(s)
  • Liliana → Advisor 1
  • Rudy Adipranata → Advisor 2
  • Gregorius Satiabudhi → Examination Committee 1
  • Rolly Intan → Examination Committee 2
Publisher
Universitas Kristen Petra; 2023
Language
Indonesian
Category
s1 – Undergraduate Thesis
Sub Category
Skripsi/Undergraduate Thesis
Source
Skripsi No. 01022361/INF/2023; Jansen Frederick Mingardi (C14190011)
Subject(s)
  • DEEP LEARNING (MACHINE LEARNING)
  • NEURAL NETWORKS (COMPUTER SCIENCE)
File(s)

Similar Collection

by creator, contributor, or subject
Perancangan dan pembuatan sistem informasi pada Awet Laris Sejahtera
Pembuatan computer aided learning untuk mempelajari ikan laut tropis
Pengenalan rambu lalu lintas di Indonesia secara real-time menggunakan YOLOv4-tiny
Studi banding peneganalan tanda tangan antara jaringan saraf tiruan metode kohonen dengan jaringan saraf tiruan metode backpropagation
Prediksi daya dukung tiang pondasi dengan menggunakan algoritma back-propagation pada jaringan saraf tiruan
Deteksi aktivitas manusia berdasarkan data skeleton dengan menggunakan modifikasi VGG16
Klasifikasi pakaian berdasarkan gambar menggunakan metode yolov3 dan cnn
Deteksi tingkat kesegaran ikan menggunakan metode Convolutional Neural Network dengan parameter mata dan warna insang