Penerapan Metode Distance Transform Pada Kernel Discriminant Analysis Untuk Pengenalan Pola Tulisan Tangan Angka Berbasis Principal Component Analysis

Sinkron Jurnal Penelitian dan Informatika, Vol.1, No.2, e-ISSN : 2541-2019

Jum'at, 20 April 2018 12:29 | Sudah dibaca 900 kali

Pengenalan pola merupakan salah satu bidang penelitian yang cukup popular Karena dapat digunakan untuk berbagai keperluan. Penelitian ini bertujuan membangun sebuah aplikasi untuk dapat mengenali sebuah objek tulisan tangan angka secara langsung dengan penerapan metode Distance Transform (DT) Pada Algoritma Kernel Discriminant Analysis (KDA) Berbasis Principal Component Analysis (PCA). Penerapan PCA untuk proses segementasi sedangkan KDA untuk ekstrasi fitur pola tulisan tangan angka, DT diusulkan untuk memperbaiki performa KDA terhadap waktu komputasi dengan PCA untuk ekstraksi. Kerangkan analisis yang diusulkan menggunakan dua pendekatan, pendekatan pertama analisa kinerja PCA+KDA, kemudian PCA+KDA dengan DT, kedua hasil pendekatan akan dibandingkan untuk mengetahui dampak DT terhadap KDA berbasis PCA pada pengenalan pola tulisan tangan angka secara langsung. Berdasarkan hasil pengujian metode DT yang diusulkan tidak berpengaruh secara signifikan untuk memperbaiki kelemahan KDA pada optimasi waktu, namun untuk ekstraksi pada kernel yang berbeda dengan tingkat akurasi pengenalan tulisan tangan angka secara langsung 95,5% dibandingkan kombinasi KDA berbasis PCA sebesar 87,98%.

Kata Kunci: Distance Transform, Kernel Discriminant Analysis, Principal Component Analysis, tulisan angka