<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" id="29768">
 <titleInfo>
  <title>PENGGUNAAN MOMENT AFFINE UNTUK KARAKTERISASI HURUF JAWI CETAK</title>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>Laila Nujmi Burhan</namePart>
  <role>
   <roleTerm type="text">Primary Author</roleTerm>
  </role>
 </name>
 <typeOfResource manuscript="no" collection="yes">mixed material</typeOfResource>
 <genre authority="marcgt">bibliography</genre>
 <originInfo>
  <place>
   <placeTerm type="text">Banda Aceh</placeTerm>
   <publisher>FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS SYIAH KUALA</publisher>
   <dateIssued>2017</dateIssued>
  </place>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code">id</languageTerm>
  <languageTerm type="text">Indonesia</languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd">Skripsi</form>
  <extent></extent>
 </physicalDescription>
 <note>Tulisan-tulisan kuno dalam bahasa Jawi merupakan peninggalan manuskrip kuno yang terdapat di Asia tenggara khususnya Indonesia. Peninggalan tersebut hanya sedikit yang tersimpan dalam bentuk teks digital.Untuk mengubahcitra digital ke dalam bentuk teks digital diperlukan beberapa tahapan, salah satunya adalah metode ekstraksi fitur menggunakan moment affine. Penelitian inimembahas dan mengevaluasi penggunaan moment affine sebagai fitur pada pengenalan karakter. Adapun metode yang digunakan untuk mengenali karakter Jawi tersebut adalah dengan menghitung setiap nilai moment dari setiap karakter dengan menggunakan enam persamaan moment affine. Nilai yang didapat dari perhitungan tersebut akan dikombinasikan untuk mendapatkan sebuah fitur menggunakan skema akar pohon. Dengan mengkombinasikan keenam nilai yang didapat dari setiap karakter akan menghasilkan kombinasi untuk pengenalan karakter Jawi dengan tingkat pengenalan karakter mencapai 100 % untuk 127 karakter Jawi.</note>
 <subject authority="">
  <topic>COMPUTER ENGINEERING</topic>
 </subject>
 <subject authority="">
  <topic>HANDWRITING RECOGNITION-COMPUTER SCIENCE</topic>
 </subject>
 <classification>621.39</classification>
 <identifier type="isbn"></identifier>
 <location>
  <physicalLocation>ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala</physicalLocation>
  <shelfLocator></shelfLocator>
 </location>
 <slims:digitals/>
</mods>
<recordInfo>
 <recordIdentifier>29768</recordIdentifier>
 <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2017-02-08 07:29:20</recordCreationDate>
 <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2019-12-05 11:12:24</recordChangeDate>
 <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
</recordInfo>
</modsCollection>