PENGENALAN CITRA TULISAN TANGAN HURUF HIRAGANA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE

Tsabita Safana Mustofa, Anggraini Puspita Sari, Hendra Maulana

Abstract


Pengenalan huruf Hiragana merupakan tantangan tersendiri bagi pembelajar bahasa Jepang, terutama karena bentuk karakter yang kompleks dan mirip satu sama lain. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pengenalan citra tulisan tangan huruf Hiragana menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dan teknik ekstraksi fitur Histogram of Oriented Gradients (HOG). Dataset yang digunakan terdiri dari 230 citra tulisan tangan huruf Hiragana dasar sebanyak 46 karakter, yang diperoleh dari hasil pemindaian tulisan tangan di atas kertas. Tahapan penelitian meliputi pre-processing (konversi ke grayscale dan resize citra), ekstraksi fitur menggunakan HOG, serta klasifikasi menggunakan SVM dengan berbagai kernel yang berbeda. Evaluasi model dilakukan dengan menggunakan confusion matrix yang menghasilkan metrik evaluasi seperti akurasi, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kernel RBF dengan parameter C=100 dan Gamma=0,001 memberikan hasil terbaik dengan akurasi sebesar 97,10%, precision sebesar 97,35%, recall sebesar 97,10%, dan F1-score sebesar 97,11% pada skenario pembagian data 70:30. Temuan ini menunjukkan bahwa kombinasi metode HOG dan SVM mampu mengenali huruf Hiragana secara efektif. Sistem ini dapat menjadi alat bantu edukatif yang bermanfaat dalam proses pembelajaran bahasa Jepang serta memiliki potensi untuk dikembangkan lebih lanjut dalam aplikasi pembelajaran interaktif.

Keywords


Ekstraksi fitur; Hiragana; HOG; Pengolahan citra; SVM

Full Text:

PDF

References


O. Shinta Nurhidayati Salam and D. Pasanda, “IMPLIKASI HUKUM IMIGRASI JEPANG TERHADAP PEKERJA MIGRAN INDONESIA YANG OVERSTAY DI JEPANG,” 2024, [Online]. Available: https://binapatria.id/index.php/MBI

I. Fardhani, N. Amrilizia, I. J. Fitriyah, and Y. Mulyati, “KURSUS BAHASA JEPANG SECARA DARING BAGI WARGA NEGARA INDONESIA DI JEPANG,” 2021. [Online]. Available: https://www.journal.itk.ac.id/index.php/sepakat

P. Nur et al., “PENGENALAN HURUF JEPANG PADA ANAK-ANAK TAMAN PENDIDIKAN ALQURAN NURUL IMAN PONDOK MAJAPAHIT 2 MRANGGEN,” 2021.

P. Raditha, C. Wardhani, Y. Mangaras, S. T. Florestiyanto, and M. Eng, “Pengenalan Karakter Tulisan Tangan Bahasa Jepang Hiragana menggunakan Support Vector Machine dan Scale Invariant Feature Transform Recognition Of Hiragana Japanese Handwriting Characters Using Support Vector Machine And Scale Invariant Feature Transform,” Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi, vol. 21, no. 2, pp. 135–144, 2024, doi: 10.31515/telematika.v21i2.12042.

O. P. Ayu and M. Riski Qisthiano, “IMPLEMENTASI TEKNOLOGI AI UNTUK SISTEM IDENTIFIKASI SPESIES HEWAN BERBASIS WEBSITE DENGAN PENDEKATAN MACHINE LEARNING,” 2024.

Gefy Fitry Wijaya and Dwi Yuniarto, “Tinjauan Penerapan Machine Learning pada Sistem Rekomendasi Menggunakan Model Klasifikasi,” Populer: Jurnal Penelitian Mahasiswa, vol. 3, no. 4, pp. 144–153, Dec. 2024, doi: 10.58192/populer.v3i4.2798.

R. Naa and A. Yuniar Rahman, “Klasifikasi Motif Kain Batik Papua Menggunakan Metode Multiclass Support Vector Machine (M-SVM),” vol. 11, no. 3, pp. 421–429, 2024.

S. Akbar, R. A. Fahreza, F. Ferdianto, D. F. Wulandari, and E. W. Astuti, “Klasifikasi Pes Planus Menggunakan Ekstraksi Fitur HOG dan BoF dengan Random Forest,” 2024. [Online]. Available: https://ieee-dataport.org/open-

F. Al-Islama, A. Putra, A. G. Sulaksono, L. T. Utomo, and A. R. Khamdani, “Klasifikasi Buah dan Sayur menggunakan fitur ekstraksi HOG dan Metode KNN,” 2023.

M. A. Amrustian, V. F. Muliati, and E. E. Awal, “Studi Komparasi Metode Machine Learning untuk Klasifikasi Citra Huruf Vokal Hiragana,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 5, no. 3, p. 905, Jul. 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3083.

R. S. Arhinza, A. P. Sari, and F. A. Akbar, “Klasifikasi Citra Aksara Lontara menggunakan K-NN dan Ekstraksi Fitur HOG,” Generation Journal, vol. 8, no. 2, pp. 101–110, Sep. 2024, doi: 10.29407/gj.v8i2.22580.

Md. F. Wahid, Md. F. Shahriar, and Md. S. I. Sobuj, “A Classical Approach to Handcrafted Feature Extraction Techniques for Bangla Handwritten Digit Recognition,” in 2021 International Conference on Electronics, Communications and Information Technology (ICECIT), IEEE, Sep. 2021, pp. 1–4. doi: 10.1109/ICECIT54077.2021.9641406.

L. Amelia Putri, A. Sitorus, N. Fitriah, H. Virul, and S. Putri Rangkuti, “Pengolahan Citra Huruf Hijaiyah Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” Jurnal Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi, vol. 2, no. 3, 2024, doi: 10.61132/neptunus.v2i2.168.

S. Dana Chiatra, H. Sabita, I. Z. Informatika dan Bisnis Darmajaya Jalan Pagar Alam No, and G. Meneng Keca-matan Rajabasa, “Deteksi Objek Daun Tebu Dengan Menggunakan Metode Klasifikasi Pada Machine Learn-ing,” 2025.

N. N. Arif, M. Magfirah, F. Febriani, R. Jannah, and M. Ula, “ANALISIS DAN PERBANDINGAN METODE CNN DAN SVM DALAM MENDETEKSI BATIK NUSANTARA,” 2023.

A. Y. Yulestiono, M. M. Subagio, M. S. Bhakti, and A. P. Sari, “Perbandingan Kinerja Metode Convolutional Neural Network (CNN) dan VGG-16 dalam Klasifikasi Rambu Lalu Lintas,” 2024.

S. Rahayu and Y. Yamasari, “Klasifikasi Penyakit Stroke dengan Metode Support Vector Machine (SVM),” Journal of Informatics and Computer Science, vol. 05, 2024.

I. K. N. Putra, N. P. D. A. S. Dewi, N. M. Dibi, and A. P. Diah, “Identifikasi Tanda Tangan Lansia dengan Metode HOG dan K-Nearest Neighbors Classifier,” 2024.

N. E. W. Nugroho and A. Harjoko, “Transliteration of Hiragana and Katakana Handwritten Characters Using CNN-SVM,” IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems), vol. 15, no. 3, p. 221, Jul. 2021, doi: 10.22146/ijccs.66062.

S. Adiningsi, B. Pramono, A. M. Sajiah, and R. A. Saputra, “IDENTIFIKASI KUALITAS IKAN CAKALANG SEGAR BERBASIS CITRA MATA MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DENGAN FUNGSI KERNEL RADIAL BASIS FUNCTION,” 2025.

F. M. Fathoni, C. A. Putra, and A. L. Nurlaili, “KLASIFIKASI PENYAKIT DAUN ANGGUR MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR BERDASARKAN GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX,” Biner : Jurnal Ilmiah Informatika dan Komputer, vol. 3, no. 1, pp. 8–15, Jan. 2024, doi: 10.32699/biner.v3i1.6332.




DOI: https://doi.org/10.29100/jipi.v11i1.7841

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
ISSN 2540-8984
Published by
Prodi Pendidikan Teknologi Informasi
Universitas Bhinneka PGRI

Website :https://jurnal.stkippgritulungagung.ac.id/index.php/jipi/index
Email: jipistkippti@gmail.com

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.