ABSTRAKSI: Dewasa ini, semakin banyak orang Indonesia yang ingin mempelajari bahasa Korea. Hal ini dikarenakan meningkatnya penggemar film drama Korea maupun penikmat musik pop Korea (K-pop). Indonesia juga memiliki hubungan kerjasama dengan Korea dalam berbagai bidang, seperti pendidikan, ekonomi dan ketenagakerjaan. Bahasa Korea memiliki sistem abjad yang dinamakan Hangeul, berbeda dengan huruf Latin. Mempelajari bahasa Korea memerlukan waktu yang cukup lama karena harus menghafal hurufnya terlebih dahulu.
Pada Tugas Akhir ini dibuat program aplikasi yang dapat mengidentifikasi huruf-huruf Korea, lalu menerjemahkannya ke dalam huruf Latin dan bahasa Indonesia. Huruf-huruf Korea yang akan diidentifikasi adalah gambar huruf Korea hasil print screen dalam format *.bmp. Metode yang digunakan dalam pengerjaan Tugas Akhir ini adalah pengolahan citra digital. Tahap-tahap yang dilakukan meliputi: pre-processing, segmentasi, ekstraksi ciri, klasifikasi, dan penerjemahan. Metode ekstraksi ciri yang digunakan adalah Principal Component Analysis. Sedangkan untuk pengenalan huruf Korea menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan Self-Organizing Map (SOM).
Berdasarkan simulasi secara keseluruhan, dapat disimpulkan bahwa pengenalan dan penerjemahan huruf Korea dengan metode ekstraksi ciri Principal Component Analysis dan metode klasifikasi Jaringan Syaraf Tiruan Self-Organizing Map (SOM) memiliki akurasi sebesar 97,31%. Artinya, tingkat akurasi yang didapat sesuai dengan yang diharapkan.
Kata Kunci : Bahasa Korea, Hangeul, Pengolahan Citra Digital, Principal Component Analysis, Jaringan Syaraf Tiruan Self-Organizing Map (SOM)ABSTRACT: Nowadays, more and more Indonesian people want to learn Korean language. This is due to increased fan of Korean dramas and Korean pop music lovers (K-pop). In addition, Indonesia also has a cooperative relationship with Korea in various fields, such as education, economy and employment. Korean language has an alphabet system called Hangeul, different with Latin letters. To learn Korean language, we have to memorize the letter first.
In this final project, an application program was made which could identify Korean letters, then translate it into Latin letters and Indonesian language. Korean letters that will be identified is a Korean letter picture taken with print screen in *.bmp format. The method used in execution of this final project is digital image processing. Stages include: pre-processing, segmentation, feature extraction, classification, and translation. Feature extraction method using Principal Component Analysis. The identification of Korean letters using Artificial Neural Network Self-Organizing Map (SOM).
Based on the simulation, it can be concluded that identification and translation of Korean letters using Principal Component Analysis and neural network Self-Organizing Map (SOM) has an accuracy of 97.31%. It means, the level of accuracy is obtained as expected.
Keyword: Korean Language, Hangeul, Digital Image Processing, Principal Component Analysis, Self-Organizing Map (SOM) Artificial Neural Network