• mahkota212.com
  • http://adoornri.com/
  • yokaislot
  • slot gacor
  • https://kadinkabserambarat.org/tentang-kadin/
  • https://kadinkabhalmaheratengah.org/tentang-kadin/
  • situs slot gacor hari ini
  • https://metallagi.com/
  • https://sistel.semarangkota.go.id/
  • https://bkd.siakkab.go.id/
  • https://kadintegal.org/tentang-kadin/
  • https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/abdimas
  • https://sippbb.purwakartakab.go.id/maps/
  • http://pustaka.fib.unand.ac.id/
  • slot gacor
  • slot777
  • https://awangbangkalbarat.banjarkab.go.id/
  • https://www.scienceworksforus.com/press-releases/one-week-and-counting-dont-cut-the-research-that-fuels-the-u-s-economy
  • https://washrightsnetwork.org/free-spins-existing-customers-no-deposit-2025-australia/
  • https://catalogue.paramadina.ac.id/
  • https://kadinlangara.org/XNXX/
  • https://kadinpcmataram.org/kontak/
  • https://merch.emma-larson.com/products
  • https://kadinkabbireuen.org/tentang-kadin/
  • https://kadinkotabatang.org/XVIDEOS/
  • https://motherscareivfcentre.com/about-us-2/appointments/
  • https://tiwet.web.id/orc/
  • https://babelankota.kabbekasi.id/
  • situs slot gacor
  • https://anggota.kadinpcmataram.org/
  • PENGENALAN KHAT KALIGRAFI DENGAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) BERBASIS ANDROID PENGENALAN KHAT KALIGRAFI DENGAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) BERBASIS ANDROID

    Detail Cantuman

    Prodi Teknik Informatika

    PENGENALAN KHAT KALIGRAFI DENGAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) BERBASIS ANDROID

    XML

    Khat kaligrafi merupakan seni tulisan indah yang memiliki berbagai jenis,seperti Naskhi, Diwani, dan Thuluth, yang masing-masing memiliki karakteristikunik. Namun, keberagaman ini seringkali menjadi tantangan bagi masyarakat untukmengenali dan membedakan jenis khat tersebut. Untuk mengatasi hal ini, penelitianini bertujuan mengembangkan aplikasi berbasis Android yang dapat mengenalijenis khat kaligrafi secara otomatis menggunakan algoritma Convolutional NeuralNetwork (CNN). CNN dipilih karena dikenal sebagai salah satu metode deeplearning yang sangat baik dalam mengenali dan mengklasifikasikan gambar. Dalampenelitian ini, data pelatihan diambil dari tiga jenis khat tersebut, dan model CNNyang dilatih menunjukkan hasil akurasi yang baik. Proses pelatihan menghasilkannilai loss sebesar 3,84% dan accuracy sebesar 98,21%, sementara evaluasi modelmenggunakan data validasi menunjukkan validation loss sebesar 113,95% danvalidation accuracy mencapai 79,20% setelah 10 kali epoch. Selanjutnya, modelini dievaluasi menggunakan confusion matrix dengan hasil akurasi 79%. Serta hasilpengujian pada gambar khat yang di ambil dari kamera 13 dari 20 percobaan benar,mencapai 65%, dan 70% untuk gambar dari galeri 14 dari 20 percobaan benar,dengan rata-rata akurasi sebesar 67%. Dalam mengimplementasikan model CNNke dalam aplikasi Android, model yang telah dilatih diubah ke format TensorFlowLite (.tflite) menggunakan TFLiteConverter. File model kemudian disimpan difolder proyek Android Studio, diproses menggunakan library TensorFlow Lite, dandiintegrasikan ke aplikasi untuk mengenali jenis khat berdasarkan gambar inputan.Kata Kunci : Khat Kaligrafi, Deep Learning, Convolutional Neural Network(CNN), Confusion Matrix, Android.


    Detail Information

    Item Type
    Laporan Tugas Akhir
    Penulis
    Ahmad Sodik - Personal Name
    Student ID
    2020150018
    Dosen Pembimbing
    Adi Suwondo, M.Kom - - Dosen Pembimbing 1
    Muslim Hidayat, M.Kom - - Dosen Pembimbing 2
    Penguji
    Adi Suwondo, M.Kom - - Ketua Penguji
    Dian Asmarajati., M.Kom. - - Penguji 1
    Iman Ahmad Ihsanuddin, M.Pd - - Penguji 2
    Kode Prodi PDDIKTI
    55201
    Edisi
    Published
    Departement
    Teknik Informatika
    Kontributor
    Bahasa
    Indonesia
    Penerbit Universitas Sains Al-Qur'an : Wonosobo.,
    Edisi
    Published
    Subyek
    No Panggil
    Copyright
    Individu Penulis
    Doi

    Lampiran Berkas

    LOADING LIST...



    Informasi


    DETAIL CANTUMAN


    Kembali ke sebelumnya  XML Detail