Pengenalan Aksara Bali Menggunakan Metode Pyramid Histogram of Oriented Gradients

Abstract

Aksara Bali terdiri dari 18 aksara dasar (biasa disebut aksara Wianjana) yang masing-masing terdiri atas 7 aksara vokal (pengangge suara). Penulisan aksara Bali dapat ditulis pada kertas ataupun daun tal yang sudah dikeringkan dan memiliki tekstur yang kasar serta mudah sobek sehingga membuat sulit dibaca. Maka dari itu, dibuat sistem yang dapat mengenali aksara Bali pada daun tal untuk membantu dapat membaca aksara Bali. Sistem ini dibangun menggunakan metode Pyramid Histogram of Oriented Gradient (PHOG) sebagai metode ekstraksi ciri. Dataset yang digunakan adalah dataset dari AMADI Lontar Set yang berupa gambar berjumlah 19.383 gambar dengan 133 kelas. Pada pengujian didapatkan nilai f1-score terbaik pada PHOG level 3 dengan 6 bin orientasi dan klasifikasi menggunakan SVM kernel linear yaitu sebesar 66.49% dan akurasi sebesar 81.35%.