PENGENALAN TANDA TANGAN MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SARAF TIRUAN PERCEPTRON DAN BACKPROPAGATION

Restu Poetra Alqurni, - Muljono

Abstract


Jaringan Saraf Tiruan (JST) adalah salah satu cabang ilmu dari bidang ilmu kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) dan merupakan metode untuk memecahkan masalah terutama di bidang – bidang yang melibatkan pengelompokan dan pengenalan pola (pattern recognition). Salah satu manfaat dari JST adalah untuk mengenali pola tanda tangan. Perceptron dan Backpropagation adalah metode JST yang dapat digunakan untuk mengenali pola tanda tangan. Sebelum dikenali polanya, citra tanda tangan ini akan melewati tahap preprosessing yang merupakan tahapan dalam pengolahan citra digital dan mengambil informasi dari dalam citra dengan merubahnya menjadi matrix 1 x 10000. Nilai yang sudah didapat kemudian dilatih dan dikenali dengan menggunakan metode Perceptron dan Backpropagation. Perbedaan kedua metode terletak pada bentuk arsitektur jaringan serta rumus perhitungan yang digunakan. Hasil pengenalan pola tanda tangan direpresentasikan dengan tingkat akurasi tertentu. Dari hasil penelitian proses pelatihan dan pengenalan metode Perceptron jauh lebih cepat dari metode Backpropagation. Tetapi dengan keunggulan arsitektur jaringannya, metode Backpropagation lebih baik dan akurat dari metode Perceptron dengan akurasi 86% untuk metode Backpropagation dan 76% untuk metode Perceptron.

Kata kunci: JST, pengenalan pola, Perceptron, Backpropagation, preprocessing


Full Text:

PDF


DOI: https://doi.org/10.33633/tc.v15i4.1275

Article Metrics

Abstract view : 1544 times
PDF - 1851 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.




Diterbitkan Oleh :

 

Jurnal Techno.Com terindex di :

    Screenshot-2024-02-11-at-17-10-53

Jurnal Teknologi Informasi Techno.Com (p-ISSN : 1412-2693, e-ISSN : 2356-2579) diterbitkan oleh LPPM Universitas Dian Nuswantoro Semarang. Jurnal ini di bawah lisensi Creative Commons Attribution 4.0 International License.