IMPLEMENTASI METODE LOCAL BINARY PATTERNS UNTUK PENGENALAN POLA HURUF HIRAGANA DAN KATAKANA PADA SMARTPHONE

Rabiuldien Amat, Jayanti Yusmah Sari, Ika Purwanti Ningrum

Abstract


Pada saat ini Jepang merupakan salah satu negara yang menjadi pilihan bagi pelajar dunia untuk melanjutkan pendidikan. Pelajar yang ingin melanjutkan pendidikan ke Jepang harus mempelajari Bahasa Jepang. Huruf dasar yang harus dikuasai oleh pembelajar Bahasa Jepang pemula adalah Huruf Hiragana dan Katakana. Dalam mempelajari Huruf Hiragana dan Katakana pembelajar pemula mengalami kesulitan yaitu huruf tersebut memiliki pelafalan yang sama, namun penulisan dari huruf tersebut berbeda.

Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Local Binary Patterns (LBP) sebagai metode ekstraksi fitur untuk pengenalan pola Huruf Hiragana dan Katakana. Cara kerja operator LBP yaitu dengan mencari nilai tengah dari suatu kernel berukuran 3 x 3, dengan melakukan perbandingan nilai tengah piksel dengan nilai tetangga piksel terdekat pada citra grayscale.

Implementasi metode Local Binary Pattern (LBP) untuk pengenalan pola Huruf Hiragana dan Katakana pada Smartphone berbasis Android telah diujikan pada 460 data sampel. Hasil pengujian menunjukkan akurasi pengenalan yang cukup baik yaitu sebesar 81,1%.


Full Text:

PDF

References


Japan Student Services Organization, 2016, The Summary of Result on an Annual Survey of Interna-tional Students in Japan, http://www.jasso.go.jp/en/about/ statistics/intl_student_e/index.html, diakses 9 April 2016.

Kusumo, N.O., Dharmawan, D. dan Kurniawan, H., 2013, Pengembangan Aplikasi Android Realtime Translation Untuk Menerjemahkan Bahasa Jepang Ke Bahasa Indonesia, Skripsi, Bina Nusantara, Jakarta.

Roβnagel, H., & Mutterman, J., 2009. Introducing Sim-Based Security Tokens as Enabling Technol-ogy for Mobile Real-Time Services. Lecture Notes in Computer Science, 5838, 163.

Wirayuda, B. A. T., Wardhani, K. D. L. M. dan Adiwijaya., 2008, Pengenalan Pola Huruf Jepang (Kana) Menggunakan Direction Feature Extraction dan Learning Vektor Quantization, Jurnal Penelitian dan Pengembangan Telekomunikasi, Bandung.

Madjid, D.H.A., 2016, Aplikasi Pengenalan Pola Karakter Kanji Dasar Menggunakan Pola Busur Ter-lokalisasi dan Jaringan Saraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ) pada Smartphone Berbasis Android, Skripsi, Universitas Halu Oleo, Kendari.

Biglari, M., Mirzaei, Faezeh. dan Neycharan, G. J., 2014, Persian/Arabic Handwritten Digit Recogni-tion Using Local Binary Patterns, International Journal of Digital Information and Wireless Commu-nications.

Ojala, T., Pietikäinen, M. dan Mäenpää, T., 2002, Multiresolution Gray Scale and Rotation Invariant Texture Classification with Local Binary Patterns, Tesis, University of Oulu, Finlandia

Putra, D., 2010, Pengolahan Citra Digital, Andi, Yogyakarta.




DOI: http://dx.doi.org/10.12962/j24068535.v15i2.a612

Refbacks

  • There are currently no refbacks.