PENGENALAN KARAKTER MENGGUNAKAN EXTREME MACHINE LEARNING

Dalam kehidupan sehari-hari, sering terdapat kondisi dimana kadang perlu dilakukan pengenalan dari citra digital. Proses pengetikan ulang dokumen dari citra digital tersebut secara manual tentunya akan menghabiskan banyak waktu sehingga tidak efisien. Untuk menyelesaikan permasalahan tersebut, maka pengguna dalam mengedit file image yang diubah dalam bentuk file text tanpa harus menyalin ulang dokumen secara manual dan diterapkan sistem pengenalan karakter untuk mengenali karakter yang terdapat didalamnya. Pada penelitian ini akan digunakan metode Gradient Vector Flow Snake (GVF Snake) yang digunakan untuk mengetahui batasan dari suatu objek berdasarkan yang dihitung dari gradien vektor berupa nilai biner atau grey-level yang diperoleh dari suatu image dengan beberapa framework. Setelah itu, akan digunakan metode Extreme Machine Learning (EML) untuk memprediksi karakter yang telah dipecah-pecahkan oleh metode GVF Snake. Hasil dari penelitian ini adalah perangkat lunak yang menerapkan metode GVF Snake dan EML untuk melakukan proses pengenalan karakter dari sebuah citra hasil cetakan dokumen dengan menghitung tingkat akurasi dan error rate. Hasil pengujian pada huruf menunjukkan tingkat akurasi sebesar 80% dengan error rate 20% dan pengujian pada kata dan kalimat menunjukkan tingkat akurasi sebesar 72.72% dengan error rate sebesar 27.28%