PENERAPAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI CITRA TEKS DALAM PENERJEMAHAN BAHASA DAERAH

Abstract

Bahasa daerah adalah bahasa yang digunakan untuk saling berkomunikasi di daerah-daerah tertentu. Banyak faktor yang membuat lemahnya kesadaran generasi sekarang ini untuk melestarikan bahasa daerahnya. Salah satunya adalah masih kurangnya sarana yang dapat digunakan untuk mengakses informasi dari bahasa daerah itu sendiri. Dalam kehidupan sehari-hari kamus dirasa kurang efisien selain karena tebal dan berat, juga lama dalam mencari kata yang ingin diterjemahkan, sehingga ini menjadi salah satu kendala yang terjadi. Penelitian ini akan merancang sistem penerjemahan sebuah gambar/citra berisi teks bahasa Indonesia menjadi sebuah teks dalam bahasa daerah. Penelitian ini dimulai dari tahap pra proses, teknik segmentasi karakter pada citra menggunakan pelabelan Connected Component Analysis, lalu citra di lakukan ekstraksi kemudian citra karakter diklasifikasikan menggunakan metode Artificial Neural Network. Tahap selanjutnya, dilakukan penggabungan karakter menjadi sebuah teks. Setelah itu, proses penerjemahan menggunakan algoritma Levensthein untuk mencocokan hasil klasifikasi teks dengan bahasa daerah. Penelitian ini diharapkan mampu untuk menerjemahkan citra teks berbahasa Indonesia menjadi teks bahasa daerah, untuk membantu melestarikan bahasa daerah di Indonesia.