Brillian, Rakhmadhan Rizky (2024) Optimisasi Pencocokan Kata dalam Optical Character Recognition Menggunakan Metode Hamming Distance. undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Gresik.
|
Text
1. Halaman Pernyataan Orisinalitas (Keaslian).pdf Download (538kB) | Preview |
|
|
Text
2. Lembar Persetujuan Skripsi.pdf Download (366kB) | Preview |
|
|
Text
3. Lembar Pengesahan Skripsi.pdf Download (312kB) | Preview |
|
|
Text
4. Lembar persetujuan publikasi karya ilmiah.pdf Download (646kB) | Preview |
|
|
Text
5. Halaman Judul.pdf Download (1MB) | Preview |
|
|
Text
6. BAB1.pdf Download (329kB) | Preview |
|
|
Text
7. BAB2.pdf Download (641kB) | Preview |
|
|
Text
8. BAB3.pdf Download (1MB) | Preview |
|
![[img]](http://eprints.umg.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
9. BAB4.pdf Restricted to Repository staff only until 8 November 2029. Download (765kB) |
|
|
Text
10. BAB5.pdf Download (237kB) | Preview |
|
|
Text
11. Daftar Pustaka.pdf Download (250kB) | Preview |
|
|
Text
12. Lampiran.pdf Download (213kB) | Preview |
Abstract
Citra adalah representasi objek dua dimensi dari dunia visual, menyangkut berbagai macam disiplin ilmu yang mencakup seni, human vision, astronomi, teknik, dan sebagainya. Pada Penelitian ini, dilakukan penerapan Hamming Distance pada Optical Character Recognition menggunakan Matlab dan Python. Kata yang digunakan dalam peneliitian ini merupakan hasil tulis tangan dalam bahasa Indonesia, dimana Penulis dibagi dalam tiga kelompok dengan usia 10-15 tahun (kelompok A), 20-25 tahun (kelompok B) dan usia lebih dari 50 tahun (kelompok C). Penelitian dimulai dengan analisis citra dengan melakukan pra-pengolahan dan Ekstraksi kata menggunakan Optical Character Recognition (OCR). Hasil OCR ini kemudian dimasukkan ke pengenalan Hamming untuk dilakukan pengenalan Kata. Hasil penelitian menunjukkan kinerja OCR dalam mengenali kata memberikan akurasi tertinggi pada kelompok B yaitu 40%, sedangkan pengenalan kata menggunakan Hamming distance memberikan akurasi 85% pada kelas yang sama. Baik OCR maupun Hamming belum mampu mengenali kata dari tulisan tangan dengan baik pada kelompok A dan C.
| Item Type: | Thesis (undergraduate) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | optimasi, pencocokan kata, hamming distance, optical character recognition |
| Subjects: | Engineering > Informatics Engineering Engineering |
| Divisions: | Faculty of Engineering > Informatics Engineering Study Program |
| Depositing User: | Rakhmadhan Rizky Brillian |
| Date Deposited: | 01 Apr 2024 23:13 |
| Last Modified: | 01 Apr 2024 23:13 |
| URI: | http://eprints.umg.ac.id/id/eprint/11765 |
Actions (login required)
 |
View Item |
