Perancangan Dan Analisis Sistem Pengenalan Kata Aksara Sunda Menggunakan Metode Learning Vektor Quantization Berbasis Pengolahan Citra

Abstract

Aksara Sunda Merupakan salah satu sejarah di Indonesia dalam hal aksara atau penulisan. Aksara sunda Aksara Sunda berjumlah 32 buah. Terdiri atas 7 aksara vokal atau aksara swara dan 23 aksara konsonan atau aksara ngalagena. Pengenalan bahasa merupakan salah satu elemen penting dari sebuah komunikasi, terlebih lagi huruf atau tulisan tangan. Kedua hal tersebut merupakan salah satu bidang pengenalan pola yang telah memberikan kontribusi yang cukup besar bagi kemajuan perkembangan suatu teknologi. Penelitian ini merancang sistem yang dapat mendeteksi atau mengenali aksara sunda berbasis pengolahan citra, menggunakan metode Learning Vector Quantization (LVQ). pada penelitian kali ini menggunakan ekstraksi ciri yang digunakan adalah penjumlahan biner (horizontal dan vertical), DCT, dan DFT. Hasil dari pengujian pada 30 kata aksara sunda terhapat 4 ekstrasi ciri yang diujikan yaitu didapatkan bahwa tingkat akurasi tertinggi sebesar 83.33% pada ekstrasi ciri DCT, sedangkan pada ekstrasi ciri Penjumahan Vertikal didapatkan akurasi sebesar 76.67%, lalu sebesar 73.33% pada ekstrasi ciri Penjumahan horizontal, dan pada ekstrasi ciri DFT didapatkan akurasi sebesar 60%.

Kata Kunci: Aksara Sunda, Pengolahan Citra, Thresholding, Learning Vector Quantization (LVQ).