PENGENALAN AKSARA BATAK TOBA MENGGUNAKAN METODE MODIFIED DIRECTION FEATURE DAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION

M. IKHSAN HARLIN PRATAMA, (2021): PENGENALAN AKSARA BATAK TOBA MENGGUNAKAN METODE MODIFIED DIRECTION FEATURE DAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION Indonesia memiliki berbagai ragam kebudayaan berdasarkan UNESCO, bahwa budaya memiliki peran penting dalam sebagian besar Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (SDGs) yang berfokus pada sektor pendidikan dan ilmu pengetahuan yang berkualitas khususnya di daerah batak dengan mengenal sebuah Aksara (Tulisan) Batak Toba. Kurangnya pemahaman dalam mengenali huruf dasar Ina Ni Surat aksara batak kerap menjadi kekeliruan dalam mengenali dan membaca tulisan, maka dibangun sebuah aplikasi untuk mengidentifikasi tulisan Ina Ni Surat aksara batak toba. Pada penelitian ini, proses ekstraksi ciri yang digunakan adalah metode Modified Direction Feature (MDF) dan proses klasifikasi yang digunakan metode Learning Vector Quantization (LVQ). Pengujian dilakukan berdasarkan data merata yaitu, pengujian matriks citra dengan ukuran 120x120 piksel, dan pengujian nilai/learning rate 0.1, 0.01, 0.03, 0.05, 0.07, 0.09, 0.001, 0.003, 0.005, 0.007 dan 0.009. Dari hasil pengujian yang dilakukan adalah aplikasi mampu mengenali citra tulisan ina ni surat batak toba dengan akurasi terbaik sebesar 87% menggunakan pembagian data 70:30 dengan learning rate 0.1, 0.07, dan 0.09. Kata Kunci: Aksara Batak Toba, Ekstraksi Ciri, Learning Vector Quantization (LVQ), Modified Direction Feature (MDF), Thinnin