<![CDATA[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, DTdiusulkan 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 diusulkantidak berpengaruh secara signifikan untukmemperbaiki kelemahan KDA pada optimasi waktu, namun untuk ekstraksi pada kernelyang berbeda dengan tingkat akurasi pengenalantulisan tangan angka secara langsung 95,5% dibandingkan kombinasi KDA berbasis PCA sebesar 87,98%]]>
Copyrights © 2017
