APLIKASI PENGENALAN HURUF TULISAN TANGAN OFFLINE...

16
APLIKASI PENGENALAN HURUF TULISAN TANGAN OFFLINE MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK Nama : RAHMAT HIDAYAT NPM : 15111783 Fakultas : Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Jurusan : Sistem Informasi Dosen Pebimbing : Dr. Lulu Chaerani Munggaran, SKom, MMSI.

Transcript of APLIKASI PENGENALAN HURUF TULISAN TANGAN OFFLINE...

Page 1: APLIKASI PENGENALAN HURUF TULISAN TANGAN OFFLINE ...publication.gunadarma.ac.id/bitstream/123456789/13355/1/PPT Sidang.pdf · tulisan tangan offline menggunakan backpropagation neural

APLIKASI PENGENALAN HURUF TULISAN TANGAN OFFLINE

MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION NEURAL

NETWORK

Nama : RAHMAT HIDAYAT

NPM : 15111783

Fakultas : Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi

Jurusan : Sistem Informasi

Dosen Pebimbing : Dr. Lulu Chaerani Munggaran, SKom, MMSI.

Page 2: APLIKASI PENGENALAN HURUF TULISAN TANGAN OFFLINE ...publication.gunadarma.ac.id/bitstream/123456789/13355/1/PPT Sidang.pdf · tulisan tangan offline menggunakan backpropagation neural

Latar Belakang Masalah

• Pada saat ini perkembangan teknologi informasi sangat berkembang pesat.Salah satu teknologi yang sedang berkembang adalah pengenalan teknikcharacter tulisan tangan atau yang biasa disebut dengan HandwritingRecognition.

• Penelitian mengenai pengenalan pola telah banyak dilakukan, baik untukmengenali pola bentuk, gambar dan tulisan.

• Penelitian mengenai pengenalan tulisan tangan pada sebuah dokumen yangtelah dilakukan diantaranya adalah pengenalan huruf yang ditulis olehseseorang pengenalan huruf dan abjad menggunakan metode offline

• Metode pengenalan tulisan tangan offline terus menjadi area yang sangataktif dalam aktivitas penelitian.

• Tulisan pada umumnya akan dipindai menggunakan scanner optic danpengenalan dilakukan pada citra dengan metode offline.

Page 3: APLIKASI PENGENALAN HURUF TULISAN TANGAN OFFLINE ...publication.gunadarma.ac.id/bitstream/123456789/13355/1/PPT Sidang.pdf · tulisan tangan offline menggunakan backpropagation neural

Batasan Masalah

• Pada penelitian ini tulisan tangan yang akan dikenali merupakantulisan tangan offline dalam format gambar .jpg ataupun .png. Aplikasi dibuat menggunakan bahasa pemrograman Java. Aplikasiberjalan pada lingkungan desktop. Penelitian yang akan dibuatterbatas pada:

• Perangkat keras Scanner.

• Java Software Development Kit.

• Karakter yang akan diproses berupa huruf latin A-Z.

• Metode ANN (Artificial Neural Network) dengan algoritma

Backpropagation.

Page 4: APLIKASI PENGENALAN HURUF TULISAN TANGAN OFFLINE ...publication.gunadarma.ac.id/bitstream/123456789/13355/1/PPT Sidang.pdf · tulisan tangan offline menggunakan backpropagation neural

Tujuan Penelitian

• Tujuan dari penelitian ini adalah membuat aplikasi yang dapatmendeteksi tulisan tangan manusia dan mengubahnya menjadicitra digital sehingga dapat di manipulasi untuk berbagai tujuandengan menggunakan algoritma Backpropagation Neural Network.

Page 5: APLIKASI PENGENALAN HURUF TULISAN TANGAN OFFLINE ...publication.gunadarma.ac.id/bitstream/123456789/13355/1/PPT Sidang.pdf · tulisan tangan offline menggunakan backpropagation neural

ANALISIS DAN PERANCANGAN

• Perencanaan

Pembuatan aplikasi ini menggunakan beberapa tahap. Tahap

pertama akan dilakukan analisis kebutuhan aplikasi, selanjutnya hasildari analisis tersebut digunakan untuk perancangan aplikasi.Kemudian mengimplementasikan aplikasi dan melakukan uji cobaaplikasi.

• Analisis Kebutuhan

Pada bagian ini akan menjelaskan analisis kebutuhan yang terdiridari persyaratan fungsional dan persyaratan nonfungsional.

Page 6: APLIKASI PENGENALAN HURUF TULISAN TANGAN OFFLINE ...publication.gunadarma.ac.id/bitstream/123456789/13355/1/PPT Sidang.pdf · tulisan tangan offline menggunakan backpropagation neural

ANALISIS DAN PERANCANGAN

• Perancangan Sistem

Dalam tahap ini akan dirancang aplikasi berdasarkan hasil analisisyang telah dilakukan. Ada 4 perancangan yang akan dilakukan seperti,skema sistem recognize karakter, skema sistem trimming, alur aplikasidan perancangan sistem, struktur navigasi aplikasi dan rancangantampilan.

• Implementasi

Aplikasi pengenalan huruf tulisan tangan offline menggunakanBackpropagation Neural Network ini adalah aplikasi berbasis desktopyang diimplemetasikan pada NETBEANS IDE. Implementasi aplikasi inidimulai dari membuat project yang berisi package dan class – classpada java dan membuat tampilan interfacenya.

Page 7: APLIKASI PENGENALAN HURUF TULISAN TANGAN OFFLINE ...publication.gunadarma.ac.id/bitstream/123456789/13355/1/PPT Sidang.pdf · tulisan tangan offline menggunakan backpropagation neural

Flowchart Aplikasi

Page 8: APLIKASI PENGENALAN HURUF TULISAN TANGAN OFFLINE ...publication.gunadarma.ac.id/bitstream/123456789/13355/1/PPT Sidang.pdf · tulisan tangan offline menggunakan backpropagation neural

Struktur Navigasi Aplikasi

Page 9: APLIKASI PENGENALAN HURUF TULISAN TANGAN OFFLINE ...publication.gunadarma.ac.id/bitstream/123456789/13355/1/PPT Sidang.pdf · tulisan tangan offline menggunakan backpropagation neural

Tampilan Menu Latih Karakter

Page 10: APLIKASI PENGENALAN HURUF TULISAN TANGAN OFFLINE ...publication.gunadarma.ac.id/bitstream/123456789/13355/1/PPT Sidang.pdf · tulisan tangan offline menggunakan backpropagation neural

Tampilan Menu Database

Page 11: APLIKASI PENGENALAN HURUF TULISAN TANGAN OFFLINE ...publication.gunadarma.ac.id/bitstream/123456789/13355/1/PPT Sidang.pdf · tulisan tangan offline menggunakan backpropagation neural

Tampilan Menu Pengenalan Pola

Page 12: APLIKASI PENGENALAN HURUF TULISAN TANGAN OFFLINE ...publication.gunadarma.ac.id/bitstream/123456789/13355/1/PPT Sidang.pdf · tulisan tangan offline menggunakan backpropagation neural

Tampilan Menu Tentang

Page 13: APLIKASI PENGENALAN HURUF TULISAN TANGAN OFFLINE ...publication.gunadarma.ac.id/bitstream/123456789/13355/1/PPT Sidang.pdf · tulisan tangan offline menggunakan backpropagation neural

Tampilan Menu Bantuan

Page 14: APLIKASI PENGENALAN HURUF TULISAN TANGAN OFFLINE ...publication.gunadarma.ac.id/bitstream/123456789/13355/1/PPT Sidang.pdf · tulisan tangan offline menggunakan backpropagation neural

Tabel Hasil Uji Coba Aplikasi

HURUFUJI COBA KE -

HASIL1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

A OK OK OK OK OK NO OK NO OK NO 70%

B NO NO OK NO OK NO NO OK NO OK 40%

C OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK 100%

D OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK 100%

E OK OK OK NO NO OK OK NO OK OK 70%

F NO OK OK OK OK OK NO OK OK NO 70%

G OK OK NO NO OK NO OK OK OK OK 70%

H NO OK OK OK OK OK OK OK OK OK 90%

I OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK 100%

J OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK 100%

K NO OK OK NO OK OK OK OK NO OK 70%

L OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK 100%

M OK OK OK OK OK OK OK OK OK NO 90%

N OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK 100%

O OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK 100%

P OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK 100%

Q OK OK OK OK OK NO NO OK OK OK 80%

R NO OK OK OK NO OK OK NO OK NO 60%

S NO NO NO NO OK OK NO NO OK OK 40%

T OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK 100%

U OK OK OK OK OK OK NO OK OK OK 90%

V OK OK OK OK NO OK OK OK OK OK 90%

W OK OK OK NO NO OK OK OK OK OK 80%

X NO OK NO OK OK OK OK OK OK OK 80%

Y NO OK NO NO OK OK OK OK OK OK 70%

Z OK OK OK OK OK OK OK OK OK OK 100%

TOTAL 2160%

TINGKAT AKURASI PENGENALAN KARAKTER ALGORITMA BACKPROPAGATION DENGAN BOBOT ACUAN PERTAMA 83%

Page 15: APLIKASI PENGENALAN HURUF TULISAN TANGAN OFFLINE ...publication.gunadarma.ac.id/bitstream/123456789/13355/1/PPT Sidang.pdf · tulisan tangan offline menggunakan backpropagation neural

Kesimpulan

• Aplikasi pengenalan huruf tulisan tangan offline menggunakanBackpropagation Neural Network ini telah berhasil dibuat dan dijalankan pada desktop dengan sistem operasi Windows.

• Semua fitur yang terdapat pada aplikasi ini telah diuji coba dapatberjalan dengan baik dan tidak ditemukan error.

• Dari hasil uji coba yang telah dilakukan dengan bobot acuan pertama, tingkat akurasi untuk pengenalan karakter dari algoritma backpropagation neural network ini adalah sebesar 83%.

Page 16: APLIKASI PENGENALAN HURUF TULISAN TANGAN OFFLINE ...publication.gunadarma.ac.id/bitstream/123456789/13355/1/PPT Sidang.pdf · tulisan tangan offline menggunakan backpropagation neural

Saran

• Aplikasi ini masih banyak terdapat kekurangannya. Salah satu dengan terbatasnya jumlah dataset dan objektulisan tangan yang bisa diujikan pada aplikasi ini hanyadapat berupa huruf alphabet saja.

• Semoga untuk perkembangan selanjutnya aplikasi inidapat lebih banyak memuat dataset dan dapatditambahkan objek - objek tulisan tangan lain sepertiangka dan simbol - simbol.