ABSTRAKSI: Pengenalan karakter tulisan tangan merupakan bagian dari pengenalan pola yang telah banyak diteliti oleh berbagai kalangan. Pengenalan tulisan tangan penting untuk pengolahan informasi yang memungkinkan proses pemindahan isi dokumen tulisan tangan dari kertas ke dalam komputer.
Pada tugas akhir ini dikembangkan suatu sistem yang dapat mengidentifikasi karakter pada citra digital tulisan tangan secara otomatis yaitu dengan mengenali karakter-karakter yang terdapat pada citra tulisan tangan tersebut. Tahap preprosesing yaitu penyederhanaan citra tulisan tangan sangat diperlukan untuk mendapatkan pola karakter tulisan tangan. Hal tersebut dilakukan dengan segmentasi karakter menggunakan algoritma pelabelan dan deteksi tepi untuk menghilangkan tepi-tepi citra yang tidak berisi garis-garis penyusun citra pola karakter. Teknik yang digunakan untuk pengenalan karakter tulisan tangan adalah jaringan syaraf tiruan dengan metode Learning Vector Quantization (LVQ).
Pada tahap pengujian, data uji yang digunakan pada sistem berupa citra dokumen tulisan tangan yang belum pernah dilatih. Dari analisis menunjukkan bahwa dengan segmentasi karakter menggunakan algoritma pelabelan mampu untuk mensegmentasi space discrete charakter. Dan dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan dengan metode Learning Vector Quantization (LVQ) sebagai metode untuk pengenalan pola dapat digunakan untuk mengenali karakter-karakter pada suatu citra dokumen tulisan tangan dengan tingkat akurasi 58.06 %.
Kata Kunci : learning vector quantization (LVQ), jaringan syaraf tiruan,ABSTRACT: Recognition of handwriting character is the part of pattern recognition that has been researched by many people. Handwriting recognition is important for the processing of information process that might possible to transfer the fill of handwriting document from paper into computer.
In the final project developed a system that can identify the character of handwriting digital image automatically that is by recognizing character of found on the handwriting image. Preprocessing phase that is moderation of handwriting image is very needed to get the pattern of handwriting character. It can use the segmentation character and edge detection to eliminate the image edges which not contain the lines of compiler of character pattern image. Technique used for the recognition of handwriting character is artificial neural network with the method of Learning Vector Quantization (LVQ).
Keyword: In phase of testing, testing set that using in the system are documents image