PENGENALAN TANDA TANGAN MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SARAF TIRUAN PERCEPTRON DAN BACKPROPAGATION
DOI:
https://doi.org/10.33633/tc.v15i4.1275Abstract
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, preprocessingDownloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2016 Restu Poetra Alqurni, - Muljono

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
License Terms
All articles published in Techno.COM Journal are licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0). This means:
1. Attribution
Readers and users are free to:
-
Share – Copy and redistribute the material in any medium or format.
-
Adapt – Remix, transform, and build upon the material.
As long as proper credit is given to the original work by citing the author(s) and the journal.
2. Non-Commercial Use
-
The material cannot be used for commercial purposes.
-
Commercial use includes selling the content, using it in commercial advertising, or integrating it into products/services for profit.
3. Rights of Authors
-
Authors retain copyright and grant Techno.COM Journal the right to publish the article.
-
Authors can distribute their work (e.g., in institutional repositories or personal websites) with proper acknowledgment of the journal.
4. No Additional Restrictions
-
The journal cannot apply legal terms or technological measures that restrict others from using the material in ways allowed by the license.
5. Disclaimer
-
The journal is not responsible for how the published content is used by third parties.
-
The opinions expressed in the articles are solely those of the authors.
For more details, visit the Creative Commons License Page:
? https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/