ABSTRAKSI: Tugas akhir ini membahas mengenai pemanfaatan komputer untuk digunakan sebagai alat pengenalan tulisan tangan. Tulisan tangan yang dikenali merupakan hasil dari proses pemindaian formulir yang disimpan ke dalam data gambar di dalam komputer yang kemudian diproses lebih lanjut untuk mendapatkan informasi tulisan yang terkandung didalamnya. Dengan proses pengenalan ini diharapkan akan mempermudah dalam memasukkan data mentah yang berjumlah sangat banyak ke dalam komputer dimana manusia memiliki keterbatasan tenaga dan waktu untuk melakukannya. Sampai saat ini belum ditemukan metode yang dapat mengenali tulisan tangan yang setara dengan kemampuan yang dimiliki manusia. Sehingga penelitian mengenai masalah ini masih sangat terbuka lebar bagi setiap orang yang tertarik untuk memecahkannya.
ICA merupakan suatu metode ekstraksi ciri yang digunakan untuk menemukan komponen independen yang terdapat pada suatu data, dalam hal ini data gambar karakter tulisan tangan, sehingga dapat digunakan sebagai representasi ciri dari gambar tersebut untuk kemudian dikenali polanya pada proses klasifikasi dengan menggunakan MLFFNNBP. Kombinasi dari kedua metode ini menghasilkan sistem pengenalan dengan akurasi di atas 80% dalam mengenali tulisan tangan manusia.
Kata Kunci : pengenalan tulisan tangan, ICA, MLFFNNBPABSTRACT: This paper talks about the use of computer as a tool of handwritten character recognition. The handwritten character that will be recognized is a result of scanning process of a form which stored in computer as an image data then further processed to extract important character that contained in it. With this recognition process, it is expected to make the process of inputting a lot of raw data to the computer easier than human who has limited energy and time. Until today, there hasn’t been found a method which can recognize handwritten character that has the same capability of human has. Therefore, research in this field is still wide open to anybody who interested in solving it.
ICA is a feature extraction method that used to find independent component that contains in a data, which is an image of handwritten character, so it can be used as a feature representation of an image to be further recognized in the process of pattern classification using MLFFNNBP. The combination of these methods produces a recognition system which has accuracy above 80% for handwritten character recognition.
Keyword: handwritten character recognition, ICA, MLFFNNBP