Edi Faisal, S.T., M.Cs Additional Author Insan, Muh - 155410140 Additional Author mixed material bibliography Yogyakarta STMIK AKAKOM 2019 monographic id Indonesia

Text Skripsi

xv, 58 hlm, ilus; 29 cm Aksara lontaraq merupakan aksara tradisional masyarakat BugisMakassar. Dari sekian banyaknya bahasa daerah yang tersebar di Indonesia, tidakrnsemuanya memiliki aksara. Dikatakan aksara lontaraq, karena huruf-hurufnyarnditulis dengan menggunakan daun lontar (siwalan) sebagai pengganti kertas.rnMeskipun pada saat itu daun lontar bukan satu-satunya media yang dapatrndijadikan bahan untuk menulis, tapi diyakini hanya daun lontar yang dapat tahanrnlebih lama dan lebih mudah disimpan karena tidak banyak makan tempat (Nuah,rn2017). Dalam sebuah jurnal instek salah satu upaya pemerintah Sulawesi selatanrnuntuk melestarikan akasara lontaraq adalah dengan memasukkannya dalamrnkurikulum pendidikan dalam bentuk mata pelajaran muatan lokal. Pada SekolahrnLanjutan Tingkat Pertama (SLTP) yang hanya diberi alokasi waktu 1 sampai 2rnjam per minggu. Tentu alokasi ini sangat kurang (Wardhani, 2018).rnSistem yang dibangun untuk mengidentifikasi aksara lontaraq sebanyak 23rnhurf yaitu dari huruf Ka (ka) sampai Ha (h a) mengunakan data latih sebanyak 115 citrarndan data uji 46 citra. Sedangkan untuk dapat mengidentifikasi citra dilakukan beberaparnproses yaitu memilih citra, preprocessing yang didalamnya terdapat proses binerisasi,rnpelebaran objek, cropping, dan resizing dengan ukuran 15x20 piksel, kemudian prosesrnyang terakhir adalah mengekstraksi fitur citra. Ilmu kecerdasan buatan dalamrnidentifikasi pola bisa sebagai jembatan untuk tetap melestarikan aksara lontaraqrnnamun juga tidak akan tertingal dengan dunia yang sudah modern.rnBackpropagation adalah metode Jaringan Syaraf Tiruan yang akan saya gunakanrnuntuk mengidentifikasi aksara lontaraq yang kemudian metode tersebut akanrnditanamkan dalam suatu sistem aplikasi.rnHasil yang diperoleh pada sistem yang dibanguni adalah mendapat akurasirntertinggi yaitu 93.48% artinya sistem dapat mengenali citra uji sebanyak 42 citra darirn46 citra. Walaupun sistem ini sudah berjalan dengan baik, namun penulis masihrnmengharapkan kepada peneliti selanjutnya agar bisa mengembangkan sistem ini sampairnmencapai hasil terbaik.rnKata Kunci: Aksara Lontaraq, Backpropagation, Binerisasi Pola, JST. Identifikasi Backpropagation Jaringan Syaraf Tiruan NONE Perpustakaan Universitas Teknologi Digital Indonesia Katalog Online Perpustakaan Universitas Teknologi Digital Indonesia 086 Ins I R.1 INS008619 01 TI Rak Referensi Skripsi Informatika 086 Ins I R.1 225 2020-08-10 13:32:14 2020-08-10 13:32:14 machine generated