<![CDATA[AbstrakPenelitian ini mencoba memberikanalternatif baru untuk proses pengenalankarakter pada data citra. Proses yangdigunakan yaitu memisahkan paragraf denganteknik cropping. Kemudian memisahkan barispada paragraf dengan cara membaca areakosong secara vertikal. Dilanjutkan denganmemisahkan karakter pada masing-masingbaris dengan cara membaca area ksosongsecara horizontal. Setelah karakter berhasildipisah, masing-masing karakter dipartisimenjadi 64 bagian dan kemudian diambil nilailuas piksel tiap-tiap partisinya dan disimpansebagai data training. Untuk tahap pengenalankarakter, menggunakan pencocokan datatesting terhadap data training dan dicari selisihjarak terpendek dengan euclidean distance.Font yang digunakan sebagai data tarainingdan testing yaitu arial, calibri dan times newromans ukuran 8pt, 10pt, 12pt dan 14pt.Didapati hasil bahwa font times new romansmemiliki akurasi rendah 23,44% pada ukuran10pt dan akurasi tertinggi pada font arialukuran 14pt.Kata Kunci—OCR, Optical CharacterRecognation, Segemntasi Citra.]]>
Copyrights © 2015
