Implementasi Direction Feature Extraction Dan KNearest Neighbor Pada Aplikasi Pembelajaran Menulis Huruf Arab

Authors

  • Uung Ungkawa Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Bandung
  • Khader Math Khader Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Bandung

Keywords:

huruf Arab, DFE, KNN, Arabic font

Abstract

ABSTRAK
Permasalahan yang dialami siswa dalam belajar bahasa Arab yaitu sulitnya dalam menulis dan mengenal huruf Arab, hal tersebut dikarenakan kurangnya media pembelajaran sehingga mengurangi kreatifitas siswa. Berdasarkan masalah yang telah dijelaskan maka dibangun aplikasi pembelajaran menulis huruf Arab yang dapat menampilkan materi penulisan huruf Arab. Aplikasi ini merupakan aplikasi berbasis pengolahan citra digital dengan Direction Feature Extraction (DFE) sebagai ekstraksi ciri dengan melakukan preprocessing, segmentasi, normalisasi, dan ekstraksi ciri lalu K-Nearest Neighbor (KNN)sebagai klasifikasi dengan melakukan recognition / klasifikasi untuk mengelompokan seluruh piksel dalam suatu citra.

ABSTRACT
The problem experienced by students in learning Arabic in the difficulty in writing and recognizing Arabic letters, this is due to the lack of learning media so that it reduces students’ creativity. Based on the problems that have been described, an application for learning to write Arabic letters is built that can display Arabic writing material. This application is an application based on digital image processing with Direction Feature Extraction (DFE) as feature extraction by performing preprocessing, segmentation, normalization, and feature extraction then KNearest Neighbor (KNN) as a classification by performing recognition/ classification to group all pixels in a image.

Published

2022-06-21 — Updated on 2022-07-06

Versions