<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" ID="17838">
<titleInfo>
<title><![CDATA[PENGENALAN TULISAN BERSAMBUNG ARAB MELAYU MENGGUNAKAN METODE MULTILAYER PERCEPTRON DENGAN FITUR HISTOGRAM OF ORIENTED GRADIENT DAN LOCAL BINARY PATTERN]]></title>
</titleInfo>
<name type="Personal Name" authority="">
<namePart>0411105902 - Dr. Uung Ungkawa, S.T., M.T.</namePart>
<role><roleTerm type="text">Dosen Pembimbing 1</roleTerm></role>
</name>
<name type="Personal Name" authority="">
<namePart>CIKAL BINGAH PALENDA / 152017021</namePart>
<role><roleTerm type="text">Penulis</roleTerm></role>
</name>
<typeOfResource manuscript="yes" collection="yes"><![CDATA[mixed material]]></typeOfResource>
<genre authority="marcgt"><![CDATA[bibliography]]></genre>
<originInfo>
<place><placeTerm type="text"><![CDATA[Teknik Informatika]]></placeTerm></place>
<publisher><![CDATA[FTI]]></publisher>
<dateIssued><![CDATA[2024]]></dateIssued>
<issuance><![CDATA[monographic]]></issuance>
<edition><![CDATA[0]]></edition>
</originInfo>
<language>
<languageTerm type="code"><![CDATA[en]]></languageTerm>
<languageTerm type="text"><![CDATA[English]]></languageTerm>
</language>
<physicalDescription>
<form authority="gmd"><![CDATA[Text]]></form>
<extent><![CDATA[]]></extent>
</physicalDescription>
<note>Arab Melayu merupakan salah satu identitas budaya masyarakat melayu. Aksara ini penting untuk dipelajari, dalam mempelajarinya biasanya pemula mengalami kesulitan dalam menulis tulisan Arab Melayu, sehingga susah untuk memahami tulisannya. Dalam penelitian ini menggunakan metode Multilayer Perceptron (MLP) dan ekstraksi fitur Histogram of Oriented Gradient (HOG) dan Local Binary Pattern (LBP) untuk pengenalan tulisan tangan Arab Melayu khususnya nama-nama hari. Hasil ekstraksi fitur dari HOG dan LBP akan dijadikan masukan untuk klasifikasi menggunakan MLP. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan HOG mendapatkan precision sebesar 80,52%, recall 80,54%, f1-score 80,33%, dan accuracy 80,37%. Untuk LBP mendapatkan precision sebesar 80,44%, recall 80,43%, f1-score 80,37%, dan accuracy 80,37%. Sedangkan jika HOG dan LBP digabung mendapatkan precision sebesar 81%, recall 81,4%, f1-score 81%, dan accuracy 81,2%. HOG dan LBP dapat megenali tulisan Arab Melayu dengan baik jika kedua metode tersebut digabungkan.</note>
<subject authority=""><topic><![CDATA[multilayer perceptron]]></topic></subject>
<subject authority=""><topic><![CDATA[LBP]]></topic></subject>
<subject authority=""><topic><![CDATA[HOG]]></topic></subject>
<subject authority=""><topic><![CDATA[malay arabic]]></topic></subject>
<classification><![CDATA[]]></classification><identifier type="isbn"><![CDATA[]]></identifier><location>
<physicalLocation><![CDATA[Setiadi Open Source ETD System]]></physicalLocation>
<shelfLocator><![CDATA[716IF/24]]></shelfLocator>
<holdingSimple>
<copyInformation>
<numerationAndChronology type="1"><![CDATA[716IF/24]]></numerationAndChronology>
<sublocation><![CDATA[My Library]]></sublocation>
<shelfLocator><![CDATA[716IF/24]]></shelfLocator>
</copyInformation>
</holdingSimple>
</location>
<slims:digitals>
<slims:digital_item id="19395" url="" path="/152017021_716IF.pdf" mimetype="application/pdf"><![CDATA[PENGENALAN TULISAN BERSAMBUNG ARAB MELAYU MENGGUNAKAN METODE MULTILAYER PERCEPTRON DENGAN FITUR HISTOGRAM OF ORIENTED GRADIENT DAN LOCAL BINARY PATTERN]]></slims:digital_item>
</slims:digitals><recordInfo>
<recordIdentifier><![CDATA[17838]]></recordIdentifier>
<recordCreationDate encoding="w3cdtf"><![CDATA[2024-02-07 10:29:54]]></recordCreationDate>
<recordChangeDate encoding="w3cdtf"><![CDATA[2024-02-07 10:30:05]]></recordChangeDate>
<recordOrigin><![CDATA[machine generated]]></recordOrigin>
</recordInfo></mods></modsCollection>