KLASIFIKASI CITRA TULISAN TANGAN AKSARA SASAK DENGAN METODE HISTOGRAM OF ORIENTED GRADIENTS DAN MULTINOMIAL LOGISTIC REGRESSION

Abstract

Aksara Sasak adalah warisan budaya Lombok yang sangat penting untuk dilestarikan agar tidak punah diterpa perkembangan zaman. Paper ini mengusulkan perancangan model klasifikasi tulisan tangan untuk karakter aksara Sasak menggunakan metode Histogram of Oriented Gradient (HOG) dan Multinomial Logistic Regression (MLR). Metode HOG digunakan untuk melakukan ekstraksi fitur pada citra tulisan tangan aksara Sasak. Metode HOG dapat mendeskripsikan bentuk dari karakter berdasarkan nilai orientasi gradiennya. Kemudian, MLR merupakan metode yang digunakan untuk mengklasifikasikan hasil ekstraksi ciri. Dataset yang digunakan yaitu 1260 citra yang terdiri dari 70 citra tulisan tangan aksara sasak dari 18 karakter. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan maka didapatkan nilai evaluasi akurasi, presisi, dan recal masing-masing sebesar 88%, 88%, dan 87%. Kemudian menggunakan proses bounding box dapat meningkatkan hasil evaluasi secara signifikan. Nilai evaluasi dapat ditingkatkan dengan menambah data set yang digunakan untuk pelatihan model.