Pada tugas akhir sebelumnya telah dibahas pola pengenal huruf jepang dengan metode
Learning Vector Quantization(LVQ) dengan tingkat akurasi 43.913%.Dengan menggunakan
metode tersebut pola dapat dikenali namun tingkat akurasi masih bisa di tingkatkan
Dari penelitian sebelumnya maka pada tugas akhir ini dirancang sebuah pengenal pola
huruf jepang menggunakan metode jaringan syaraf tiruan self organizing map untuk melihat
hasil perbandingan antara metode sebelumnya yang digunakan. Pada Tugas akhir ini masukan
yang digunakan berupa karakter huruf jepang yang di tulis oleh responden yang ahli dalam
penulisan karakter huruf jepang dan di ambil menggunakan kamera lalu di proses
menggunakan matlab dengan menggunakan metode klasifikasi jaringan syaraf tiruan. Untuk
proses pengujiannya yaitu dengan menggunakan data uji oleh responden yang mengerti atau
baru belajar penulisan karakter huruf jepang
Hasil dari pengujian dan analisis diperoleh hasil bahwa ekstraksi ciri berpengaruh besar
dalam menentukan hasil akurasi dibandingkan dengan parameter pada jaringan syaraf tiruan.
Pada pengujian ekstraksi ciri segmentasi memiliki tingkat akurasi terbaik sebesar 91.3034 %
dibandingkan dengan ekstraksi ciri dct dengan akurasi terbaik sebesar 67.3913 % .Untuk
pengujian sistem ditambahkan noise untuk melihat tingkat akurasinya.
Kata Kunci : Huruf jepang , Thresholding, Jaringan Syaraf Tiruan (JST)