Main Article Content

Oskar Ika Adi Nugroho
Dhany Faizal Racma

Abstract

Dalam proses pengenalan karakter, diperlukan proses segmentasi citra. Tujuan dari dilakukan
segmentasi citra adalah mengubah representasi dari suatu citra menjadi sesuatu yang lebih berarti dan
mudah untuk dianalisis . Segmentasi citra dengan menggunakan metode clustering dapat digunakan
dengan berbagai macam metode, salah satunya adalah Particle Swarm Optimization (PSO). Proses
segmentasi citra menggunakan metode PSO membutuhkan waktu komputasi yang lama. Pada penelitian
ini diterapkan metode parallel programing, dan arsitektur komputer yaitu GPU dengan support CUDA
untuk mempercepat proses komputasi. Hasil akhir dari Penelitian ini dapat mengimplementasikan
segmentasi citra digital dengan metode Particle Swarm Optimization pada Aksara Jawa dan
mengimplementasikan metode backpropagation dari pelatihan jaringan syaraf tiruan untuk melakukan
pengenalan karakter Aksara Jawa pada Aksara Jawa. GPU CUDA terbukti mempercepat proses
segmentasi citra Aksara Jawa. Persentase rata rata akurasi hasil pengenalan tiap karakter untuk jenis
font yang sama dengan yang dilatihkan mencapai 75%.

Article Details

How to Cite
Nugroho, O. I. A., & Racma, D. F. (2017). Segmentasi PSO Pararel GPGPU Untuk Pengenalan Citra Aksara Jawa. Jurnal Sistem Dan Informatika (JSI), 12(1), 66-79. Retrieved from https://jsi.stikom-bali.ac.id/index.php/jsi/article/view/146
Section
Articles
Indexed and Journal List Title by: