PENGENALAN KARAKTER HURUF RUSIA DENGAN ALGORITMA PERCEPTRON - MICHELLE ZEFANYA LUHING; KRISTIEN MARGI SURYANINGRUM (Jurnal Processor, 2018)
Jaringan Syaraf Tiruan (JST) merupakan salah satu cabang ilmu kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) dan merupakan metode yang dikembangkan untuk memecahkan masalah dengan cara mengenali dan mengelompokkan berbagai pola. Salah satu pengaplikasian jaringan syaraf tiruan ialah dalam mengenali pola huruf Rusia (alfabet Silirik). Perceptron ialah adalah salah satu metode JST yang dapat digunakan untuk mengenali pola huruf. Pada penelitian ini, sebelum mengenali pola citra suatu karakter huruf, informasi mengenai fitur suatu huruf akan diekstraksi menggunakan metode matriks populasi piksel. Dari penelitian yang dilakukan, pengenalan karakter huruf Rusia memberikan persentase keberhasilan terhadap data sampel sebesar 100% dan persentase terhadap data uji sebesar 84,84%. Kemampuan sistem dalam mengenali suatu karakter huruf Rusia sangat bergantung pada data sampel yang dilatih. Oleh karena itu, semakin banyak data sampel karakter huruf dengan berbagai macam font yang dilatih maka semakin besar pula persentase keberhasilan sistem dalam mengenali pola karakter huruf Rusia di luar data sampel.