BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
|
|
- Widyawati Tedjo
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini akan membahas landasan teori-teori yang bersifat ilmiah untuk mendukung penulisan skripsi ini. Teknik-teknik yang dibahas mengenai pengenalan pola, prapengolahan citra, jaringan saraf tiruan propagasi balik dan beberapa sub pokok pembahasan lainnya yang menjadi landasan teori dalam penulisan skripsi ini Pra-Pengolahan Citra Citra disebut sebagai gambaran dari objek yang telah mengalami perubahan dalam pengolahan Citra Digital Citra digital didefenisikan sebagai representasi diskrit dari data spasial (tata letak) dan intensitas (warna) informasi (Solomon & Breckon, 2011). Citra digital dapat diproses secara langsung oleh komputer. Ada banyak cara untuk menyimpan citra digital kedalam memori. Seperti: 1. Citra biner hanya memiliki 2 warna, yaitu warna hitam dan warna putih. Satu piksel membutuhkan satu bit memori untuk menyimpan kedua warna ini yaitu hitam dan putih. piksel-piksel objek bernilai 1 yaitu berwarna hitam dan piksel-piksel latar belakang bernilai 0 yaitu berwarna putih.
2 2. Citra keabuan adalah citra yang setiap pikselnya mengandung satu layer di mana nilai intensitasnya berada pada interval 0 (hitam) 255 (putih). Untukmenghitung citra grayscale (keabuan) digunakan rumus: ( ) dengan I(x,y) adalah level keabuan pada suatu koordinat yang diperoleh dengan mengatur warna R (merah), G (hijau), B (biru) yang ditunjukkan oleh nilai parameter α, β dan γ. Secara umum nilai α, β dan γ adalah Nilai yang lain juga dapat diberikan untuk ketiga parameter tersbut asalkan total keseluruhannya adalah 1 (Putra, 2009). 3. Citra warna adalah setiap piksel pada citra warna yang merupakan kombinasi dari tiga warna dasar RGB (Red Green Blue). Setiap warna dasar menggunakan penyimpanan 8 bit = 1 byte yang berarti setiap warna mempunyai tingkatan sebanyak 255 warna Pengolahan Citra Tujuan dari pengolahan citra adalah untuk mendapatkan informasi dari citra dan menghasilkan citra yang diinginkan. Terlebih dahulu citra harus diolah sebelum masuk ke proses jaringan saraf tiruan a. Pembentukan Matriks Biner (Binarization) Proses ini akan menghasilkan citra hitam putih yang bersih dari tingkat keabun (grayscale), atau dengan kata lain metode ini mengonversi citra gray-level ke citra bilevel (binary image). Pada tahap ini setiap nilai pixel RGB akan diambil nilai rata-ratanya untuk kemudian dicek, jika nilai yang dihasilkan kurang dari nilai threshold yang dihasilkan maka nilai pixel tersebut diubah menjadi warna hitam, sebaliknya jika lebih besar dari nilai konstan maka akan diubah menjadi warna putih (Khairunnisa, 2012). b. Normalisasi Normalisasi adalah proses mengubah ukuran citra, baik menambah atau mengurangi, menjadi ukuran yang ditentukan tanpa menghilangkan informasi penting dari citra tersebut (Sharma, dkk, 2012). Dengan adanya proses normalisasi maka ukuran semua citra yang akan diproses menjadi seragam.
3 c. Thinning Thinning adalah proses pengurangan data yang mengikis (erode) sebuah objek hingga menjadi ukuran 1 piksel dan menghasilkan kerangka (skeleton) dari objek tersebut. Objek seperti huruf atau silhouettes dapat lebih mudah dikenali dengan melihat kepada kerangkanya saja (Phillips, 2000). Pada penelitian ini digunakan algoritma thinning Zhang-Suen. Algoritma ini untuk citra biner, dimana piksel background citra bernilai 0, dan piksel foreground (region) bernilai 1. Algoritma ini cocok untuk aplikasi OCR (Optical Character Recognition), yang digunakan untuk bentuk yang diperpanjang (elongated). Algoritma ini terdiri dari beberapa penelusuran, dimana setiap penelusurannya terdiri dari 2 langkah dasar yang diaplikasikan terhadap titik yang pikselnya bernilai 1, dan memiliki paling sedikit 1 piksel dari 8-tetangganya yang bernilai Ekstraksi Fitur (Feature Extraction) Feature extraction adalah proses pengukuran terhadap data yang telah dinormalisasi untuk membentuk sebuah nilai fitur. Nilai fitur digunakan oleh pengklasifikasi untuk mengenali unit masukan dengan unit target keluaran dan memudahkan pengklasifikasian karena nilai ini mudah untuk dibedakan (Pradeep, dkk, 2011). Secara luas, fitur adalah semua hasil pengukuran yang bisa diperoleh. Fitur juga bisa menggambarkan karakteristik objek yang dipantau (Putra, 2009). Contoh dari fitur level rendah adalah intensitas sinyal. Fitur bisa berupa simbol, numerik atau keduanya. Contoh dari fitur simbol adalah warna. Contoh dari fitur numerik adalah berat. Fitur bisa diperoleh dengan mengaplikasikan algoritma pencari fitur pada data masukan. Fitur dapat dinyatakan dengan variabel kontinu, diskret atau diskret-biner. Fitur biner dapat digunakan untuk menyatakan ada tidaknya suatu fitur tertentu (Putra, 2012). Fitur yang baik memiliki syarat berikut, yaitu mudah dalam komputasi, memiliki tingkat keberhasilan yang tinggi dan besarnya data dapat diperkecil tanpa menghilangkan informasi penting (Putra, 2009).
4 Zoning Zoning adalah salah satu ekstraksi fitur yang paling popular dan sederhana untuk diimplementasikan (Sharma, dkk, 2012). Sistem optical character recognition (OCR) komersil yang dikembangkan oleh CALERA menggunakan metode zoning pada citra biner (Bosker, 1992). Setiap citra dibagi menjadi NxM zona dan dari setiap zona tersebut dihitung nilai fitur sehingga didapatkan fitur dengan panjang NxM. Salah satu cara menghitung nilai fitur setiap zona adalah dengan menghitung jumlah piksel hitam setiap zona dan membaginya dengan jumlah piksel hitam terbanyak yang terdapat pada salah satu zona (Putra, 2012) Jaringan Saraf Tiruan Jaringan Saraf Tiruan adalah jaringan komputasional yang mensimulasikan jaringan sel saraf (neuron) dari pusat sistem saraf makhluk hidup (manusia atau hewan) (Graupe, 2007). Jaringan saraf tiruan pertama kali didesain oleh Warren Mc-Culloh dan Walter Pitts pada tahun 1943.Mc Cullah-Pitts menemukan bahwa dengan mengkombinasikan banyak neuron sederhana sehingga menjadi sebuah sistem saraf merupakan peningkatan tenaga komputasional. Jaringan saraf tiruan disusun dengan asumsi yang sama seperti jaringan saraf biologi (Puspitaningrum, 2006): 1. Pengolahan informasi terjadi pada elemen-elemen pemrosesan (neuron). 2. Sinyal antara dua buah neuron diteruskan melalui link-link koneksi. 3. Setiap link koneksi memiliki bobot terasosiasi. 4. Setiap neuron menerapkan sebuah fungsi aktivasi terhadap input jaringan (jumlah sinyal input berbobot). Tujuannya adalah untuk menentukan sinyal output Algoritma Propagasi Balik Algoritma propagasi balik (Back Propagation) pertama dikembangkan pada tahun 1986 oleh Rumelhart, Hinton dan Williams untuk menentukan bobot dan digunakan untuk pelatihan perceptron multi lapis (Graupe, 2007). Metode propagasi balik
5 merupakan metode yang sangat baik dalam menangani masalah pengelanan pola-pola kompleks. Metode ini merupakan metode jaringan saraf tiruan yang populer. Beberapa contoh aplikasi yang melibatkan metode ini adalah pengompresian data, pendeteksian virus komputer, pengidentifikasian objek, sintesis suara dari teks, dan lain lain (Puspitaningrum, 2006). Istilah propagasi balik diambil dari cara kerja jaringan ini, yaitu bahwa gradient error unit-unit tersembunyi diturunkan dari penyiaran kembali error-error yang diasosiasikan dengan unit-unit output. Hal ini karena nilai target untuk unit-unti tersembunyi tidak diberikan (Puspitaningrum, 2006). Propagasi balik adalah metode pembelajaran terawasi (supervised learning). Metode ini membutuhkan nilai yang sudah ditentukan sebelumnya untuk mendapatkan output yang diinginkan pada proses pembelajaran. Contoh jaringan propagasi balik dengan satu buah lapisan tersembunyi dapat dilihat pada Gambar 2.1 Gambar 2.1 Jaringan propagasi balik dengan satu buah lapisan tersembunyi (Puspitaningrum, 2006) Algoritma propagasi balik dapat dibagi ke dalam 2 bagian (Puspitaningrum, 2006): 1. Algoritma pelatihan Terdiri dari 3 tahap: tahap umpan maju pola pelatihan input, tahap pemropagasian error, dan tahap pengaturan bobot.
6 2. Algoritma aplikasi Yang digunakan hanyalah tahap umpan maju saja. 1. Algoritma Pelatihan Inisialisasi bobot-bobot. Tentukan pula nilai toleransi error atau nilai ambang (bila menggunakan nilai ambang sebagai kondisi berhenti); atau set maksimal epoch (bila menggunakan banyaknya epoch sebagai kondisi berhenti). 1. While kondisi berhenti tidak terpenuhi do langkah ke-2 sampai langkah ke Untuk setiap pasangan pola pelatihan, lakukan langkah ke-3 sampai langkah ke-8. A. Tahap Umpan Maju 3. Setiap unit input x i (dari unit ke-1 sampai unit ke-n pada lapisan input) mengirimkan sinyal input ke semua unit yang ada di lapisan atasnya (ke lapisan tersembunyi) 4. Pada setiap unit di lapisan tersembunyi z j (dari unit ke-1 sampai unit ke-p; i=i,,n; j=,...,p) sinyal output lapisan tersembunyinya dihitung dengan menerapkan fungsi ativasi terhadap penjumlahan sinyal-sinyal input berbobot x i : ( ) ( ) kemudian dikirim ke semua unit di lapisan atasnya. 5. Setiap unit di lapisan output y k (dari unit ke-1 sampai unit ke-m; i=1,...,n; k=1,,m) dihitung sinyal outputnya dengan menerapkan fungsi aktivasi terhadap penjumlahan sinyal-sinyal input berbobot z j bagi lapisan ini: ( ) ( ) B. Tahap Pemropagasibalikan Error 6. Setiap unit output y k (dari unit ke-1 sampai unit ke-m; i=1,,p; k=1,.,m) menerima pol target t k lalu informasi kesalahan lapisan output (δ k ) dihitung. δ k dikirim ke lapisan di bawahnya dan digunakan untuk mengitung besar koreksi
7 bobot dan bias (Δw jk dan Δw 0k ) antara lapisan tersembunyi dengan lapisan output: ( ) ( ) ( ) Δw jk = α δ k z j Δw 0k = α δ k 7. Pada setiap unit di lapisan tersembunyi (dari unit ke-1 sampai unit ke-p; i=1,,n; j=1,,p; k=1,,m) dilakukan perhitungan informasi kesalahan lapisan tersembunyi (δ j ). δ j kemudian digunakan untuk menghitung besar koreksi bobot dan bias (Δw jk dan Δw 0k ) antara lapisan input dan lapisan tersembunyi. ( )) ( ) ( ) Δv ij = α δ j x i Δv 0j = α δ j C. Tahap Peng-update-an Bobot dan Bias 8. Pada setiap unit output y k (dari unit ke-1 sampai unit ke-m) dilakukan pengupdate-an bias dan bobot (j=0,,p; k=1,,m) sehingga bias dan bobot baru menjadi: w jk (baru) = w jk (lama) + Δ w jk Dari unit ke-1 sampai unit ke-p di lapisan tersembunyi juga dilakukan peng-update-an pada bias dan bobotnya (i=0,,n; j=1,,p): v ij (baru) = v ij (lama) + Δ v ij 9. Tes kondisi berhenti. 2. Algoritma Aplikasi Inisialisasi bobot.bobot ini diambil dari bobot-bobot terakhir yang diperoleh dari algoritma pelatihan.
8 1. Untuk seitap vektor input, lakukanlah langkah ke-2 sampai ke Setiap unit input x i (dari unit ke-1 sampai unit ke-n pada lapisan input; i=1,,n) menerima sinyal input pengujian x i dan menyiarkan sinyal x i ke semua unikt pada lapisan di atasnya (unit-unit tersembunyi). 3. Setiap unit di lapisaan tersembunyi z j (dari unit ke-1 sampai unit ke-p; i=1,,n; j=1,.,p) menghitung sinyal outputnya dengan menerapkan fungsi aktivasi terhadap penjumlahan sinyal-sinyal input x i. Sinyal output dari lapisan tersembunyi kemudian dikirim ke semua unit pada lapisan di atasnya: ( ) ( ) 4. Setiap unit output y k (dari unit ke-1 sampai unit ke-m; j=1,,p; k=1,,m) menghitung sinyal outputnya dengan menerapkan fungsi aktivasi terhadap penjumlahan sinyal-sinyal input bagi lapisan ini, yaitu sinyal-sinyal input z j dari lapisan tersembunyi: ( ) ( ) Fungsi Aktifasi Pilihan fungsi aktivasi yang dapat digunakan pada metode propagasi balik yaitu fungsi sigmoid biner, sigmoid bipolar dan tangent hiperbolik.karakteristiki yang harus miliki fungsi aktivasi tersebut adalah kontinu, diferensiabel dan tidak menurun secara monoton.fungsi aktivasi diharapkan jenuh (mendekati nilai-nilai maksimum dan minimum secara asimtot) (Puspitaningrum, 2006). 1. Fungsi Sigmoid Biner Fungsi ini merupakan fungsi yang umum digunakan. Rentang-nya adalah (0,1) dan didefenisikan sebagai :
9 ( ) ( ) dengan turunan : ( ) ( )( ( )) ( ) Fungsi sigmoid biner diilustrasikan pada gambar 2.2. Gambar 2.2 Fungsi sigmoid biner dengan rentang (0,1) (Puspitaningrum, 2006) Inisialisasi Bobot dan Bias Cepat atau tidaknya pembelajaran pada pelatihan jaringan propagasi balik salah satunya dipengaruhi oleh nilai bobot antar neuron dan nilai bias. Semakin baik inisialisasi bobot dan bias semakin cepat pula pembelajaran jaringan propagasi balik. Bobot dan bias pada jaringan propagasi balik dapat dinisialisasi dengan berbagai cara seperti inisialisasi acak, nguyen-widrow dan lain-lain (Putra, 2012). 1. Inisialisasi Acak Prosedur yang umum dilakukan adalah menginisialisasi bias dan bobot, baik dari unit input ke unit tersembunyi maupun dari unit tersembunyi ke unit output secara acak dalam sebuah interval tertentu (-γ dan γ), misalnya antara sampai 0.4, -0.5 sampai 0.5, dan -1 sampai 1 (Puspitaningrum, 2006).
10 2. Inisialisasi Nguyen Windrow Waktu pembelajaran jaringan propagasi balik yang bobot dan biasnya diinisalisasi dengan inisialisasi Nguyen-Widrow lebih cepat dibandingkan bila diinisialisasi dengan inisialisasi acak. Pada inisialisasi Nguyen-Widrow, inisialisasi acak tetap terpakai tetapi digunakan untuk menginisialisasi bias dan bobot dari unit tersembunyi ke unit output saja. Untuk bias dan bobot dari unitunit input ke unit-unit tersembuyi digunakan bias dan bobot yang khusus diskala agar jatuh pada range tertentu. Dengan penskalaan maka diharapkan kemampuan belajar dari unit-unit tersembunyi dapat meningkat. Faktor skala Nguyen-Widrow (β) didefenisikan sebagai : di mana : n = banyak unit input p = banyak unit tersembunyi β = faktor skala ( ) Prosedur inisialisasi Nguyen-Widrow Untuk setiap unit tersembunyi dari unit ke-1 sampai unit ke-p : 1. Inisialisasi vektor bobot dari unit-unit input ke unit-unit tersembunyi (j = 1,, p) dengan cara : a. Menentukan bobot-bobot antara unit input ke unit tersembunyi (v ij ) : v ij (lama) = bilangan acak antara -β dan β di mana i = 1,, n. b. Menghitung v ij. c. Menginisialisasi kembali v ij : ( ) 2. Menentukan bias antara unit input ke unit tersembuni (j = 1,, p). v oj diset dengan bilangan acak yang terletak pada skala antara -β dan β Pengupdate Bobot dengan Momentum
11 Penambahan parameter momentum dalam mengupdate bobot seringkali bisa mempercepat proses pelatihan. Ini disebabkan karena momentum memaksa proses perubahan bobot terus bergerak sehingga tidak terperangkap dalam minimumminimum lokal. Pengupdatean bobot pada proses pelatihan jaringan yang biasa adalah sebagai berikut : Δw jk = α δ k z j Δv ij = α δ j x i Jika error tidak terjadi (output actual telah sama dengan output target) maka δ k menjadi nol dan hal ini akan menyebabkan koreksi bobot Δw jk = 0, atau dengan kata lain pengupdatean bobot berlanjut dalam arah yang sama seperti sebelumnya. Jika parameter momentum digunakan maka persamaan-persamaan pengupdatean bobot dengan langkah pelatihan t, dan t+1 untuk langkah pelatihan selajutnya, mengalami modifikasi sebagai berikut : Δw jk (t + 1) = α δ k z j + µ Δw jk (t) Δv ij (t + 1) = α δ j x i + µ Δv ij (t) dengan µ adalah parameter momentum dalam range antara 0 sampai 1.
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Aksara Batak Aksara adalah suatu sistem simbol visual yang tertera pada kertas maupun media lainnya (batu, kayu, kain, dll) untuk mengungkapkan unsur-unsur yang ekspresif dalam
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Dalam bab ini dibahas teori yang digunakan sebagai landasan pengerjaan pengenalan kata berdasarkan tulisan tangan huruf Korea (hangūl) menggunakan jaringan saraf tiruan propagasi balik.
Lebih terperinciBAB 2 KONSEP DASAR PENGENAL OBJEK
BAB 2 KONSEP DASAR PENGENAL OBJEK 2.1 KONSEP DASAR Pada penelitian ini, penulis menggunakan beberapa teori yang dijadikan acuan untuk menyelesaikan penelitian. Berikut ini teori yang akan digunakan penulis
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dielaskan mengenai teori-teori yang berhubungan dengan penelitian ini, sehingga dapat diadikan sebagai landasan berpikir dan akan mempermudah dalam hal pembahasan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Telur Infertil Gambar 2.1 Bagian bagian telur (Faridah, 2008) Telur mempunyai bagian-bagian yang ditampilkan pada gambar 2.1. Ada 4 bagian utama telur yang akan mendukung proses
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
18 BAB 2 LANDASAN TEORI Bab ini membahas tentang teori penunjang dan penelitian sebelumnya yang berhubungan dengan penerapan metode Recurrent Neural Network untuk mengidentifikasi jenis tulisan Jepang
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
5 BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Citra Digital Citra digital dapat didefenisikan sebagai fungsi f(x,y) yaitu dua dimensi, dimana x dan y merupakan koordinat spasial dan f(x,y) disebut dengan intensitas atau
Lebih terperinciBAB II DASAR TEORI. 2.1 Citra Digital
BAB II DASAR TEORI 2.1 Citra Digital Citra digital didefinisikan sebagai fungsi f (x,y) dua dimensi,dimana x dan y adalah koordinat spasial dan f(x,y) adalah disebut dengan intensitas atau tingkat keabuan
Lebih terperinciBAB II. Penelitian dengan jaringan syaraf tiruan propagasi balik. dalam bidang kesehatan sebelumnya pernah dilakukan oleh
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI 2.1. Tinjauan Pustaka Penelitian dengan jaringan syaraf tiruan propagasi balik dalam bidang kesehatan sebelumnya pernah dilakukan oleh Sudharmadi Bayu Jati Wibowo
Lebih terperinciBAB VIIB BACKPROPAGATION dan CONTOH
BAB VIIB BACKPROPAGATION dan CONTOH 7B. Standar Backpropagation (BP) Backpropagation (BP) merupakan JST multi-layer. Penemuannya mengatasi kelemahan JST dengan layer tunggal yang mengakibatkan perkembangan
Lebih terperinciJurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA) IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION UNTUK MENGENALI MOTIF BATIK
IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION UNTUK MENGENALI MOTIF BATIK Fany Hermawan Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia Jl. Dipatiukur 112-114 Bandung E-mail : evan.hawan@gmail.com
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Pengenalan Pola Pengenalan pola adalah suatu ilmu untuk mengklasifikasikan atau menggambarkan sesuatu berdasarkan pengukuran kuantitatif fitur (ciri) atau sifat utama dari suatu
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 JARINGAN SARAF SECARA BIOLOGIS Jaringan saraf adalah salah satu representasi buatan dari otak manusia yang selalu mencoba untuk mensimulasikan proses pembelajaran pada otak
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. menjawab segala permasalahan yang ada dalam penelitian ini.
BAB III METODE PENELITIAN Pada bab ini akan dijelaskan bahan yang digunakan dalam membantu menyelesaikan permasalahan, dan juga langkah-langkah yang dilakukan dalam menjawab segala permasalahan yang ada
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.6. Jaringan Syaraf Tiruan Jaringan syaraf tiruan atau neural network merupakan suatu sistem informasi yang mempunyai cara kerja dan karakteristik menyerupai jaringan syaraf pada
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
7 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Jaringan Syaraf Biologi Otak manusia memiliki struktur yang sangat kompleks dan memiliki kemampuan yang luar biasa. Otak terdiri dari neuron-neuron dan penghubung yang disebut
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas mengenai teori pendukung dan penelitian sebelumnya yang berhubungan dengan metode ekstraksi fitur, serta metode klasifikasi Support Vector Machine dalam
Lebih terperinciPERANCANGAN PROGRAM PENGENALAN BENTUK MOBIL DENGAN METODE BACKPROPAGATION DAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK SKRIPSI
PERANCANGAN PROGRAM PENGENALAN BENTUK MOBIL DENGAN METODE BACKPROPAGATION DAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK SKRIPSI Oleh Nama : Januar Wiguna Nim : 0700717655 PROGRAM GANDA TEKNIK INFORMATIKA DAN MATEMATIKA
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Forecasting Forecasting (peramalan) adalah seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa yang akan datang. Hal ini dapat dilakukan dengan melibatkan data historis dan memproyeksikannya
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Citra Digital Citra digital adalah citra yang bersifat diskrit yang dapat diolah oleh computer. Citra ini dapat dihasilkan melalui kamera digital dan scanner ataupun citra yang
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Barcode Salah satu obyek pengenalan pola yang bisa dipelajari dan akhirnya dapat dikenali yaitu PIN barcode. PIN barcode yang merupakan kode batang yang berfungsi sebagai personal
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Pengenalan suara (voice recognition) dibagi menjadi dua jenis, yaitu
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengenalan Suara. Pengenalan suara (voice recognition) dibagi menjadi dua jenis, yaitu speech recognition dan speaker recognition. Speech recognition adalah proses yang dilakukan
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA ,...(1)
3 TINJAUAN PUSTAKA Dalam bab ini akan dibahas teori-teori yang mendasari penelitian ini. Dimulai dari teori dan konsep citra digital, deteksi pola lingkaran dengan Circle Hough Transform (CHT), ekstrasi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan membahas landasan atas teori-teori yang bersifat ilmiah untuk mendukung penulisan skripsi ini. Teori-teori yang dibahas mengenai pengenalan pola, pengolahan citra,
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN SISTEM
BAB III PERANCANGAN SISTEM Dalam pengerjaan perancangan dan pembuatan aplikasi pengenalan karakter alfanumerik JST algoritma Hopfield ini menggunakan software Borland Delphi 7.0. 3.1 Alur Proses Sistem
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1. 1 Latar Belakang Jaringan saraf buatan merupakan kumpulan dari elemen-elemen pemrosesan buatan yang disebut neuron. Sebuah neuron akan mempunyai banyak nilai masukan yang berasal dari
Lebih terperinciPERANCANGAN SISTEM PENGENALAN DAN PENYORTIRAN KARTU POS BERDASARKAN KODE POS DENGAN MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
PERANCANGAN SISTEM PENGENALAN DAN PENYORTIRAN KARTU POS BERDASARKAN KODE POS DENGAN MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK OLEH ARIF MIFTAHU5R ROHMAN (2200 100 032) Pembimbing: Dr. Ir Djoko Purwanto, M.Eng,
Lebih terperinciBab 5 Penerapan Neural Network Dalam Klasifikasi Citra Penginderaan Jauh
Penerapan Neural Dalam Klasifikasi Citra Penginderaan Jauh Klasifikasi citra penginderaan jarak jauh (inderaja) merupakan proses penentuan piksel-piksel masuk ke dalam suatu kelas obyek tertentu. Pendekatan
Lebih terperinciStudi Modifikasi standard Backpropagasi
Studi Modifikasi standard Backpropagasi 1. Modifikasi fungsi objektif dan turunan 2. Modifikasi optimasi algoritma Step Studi : 1. Studi literatur 2. Studi standard backpropagasi a. Uji coba standar backpropagasi
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
19 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Kerangka pemikiran untuk penelitian ini seperti pada Gambar 9. Penelitian dibagi dalam empat tahapan yaitu persiapan penelitian, proses pengolahan
Lebih terperinciPENGENALAN HURUF DAN ANGKA PADA CITRA BITMAP DENGAN JARINGAN SARAF TIRUAN METODE PROPAGASI BALIK
PENGENALAN HURUF DAN ANGKA PADA CITRA BITMAP DENGAN JARINGAN SARAF TIRUAN METODE PROPAGASI BALIK Naskah Publikasi disusun oleh Zul Chaedir 05.11.0999 Kepada SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER
Lebih terperinciAPLIKASI JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK INVENTARISASI LUAS SUMBER DAYA ALAM STUDI KASUS PULAU PARI
APLIKASI JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK INVENTARISASI LUAS SUMBER DAYA ALAM STUDI KASUS PULAU PARI Putri Khatami Rizki 1), Muchlisin Arief 2), Priadhana Edi Kresnha 3) 1), 2), 3) Teknik Informatika Fakultas
Lebih terperinciBAB IV JARINGAN SYARAF TIRUAN (ARTIFICIAL NEURAL NETWORK)
BAB IV JARINGAN SYARAF TIRUAN (ARTIFICIAL NEURAL NETWORK) Kompetensi : 1. Mahasiswa memahami konsep Jaringan Syaraf Tiruan Sub Kompetensi : 1. Dapat mengetahui sejarah JST 2. Dapat mengetahui macam-macam
Lebih terperinciPENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM MEMPREDIKSI TINGKAT PENGANGGURAN DI SUMATERA BARAT
PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM MEMPREDIKSI TINGKAT PENGANGGURAN DI SUMATERA BARAT Havid Syafwan Program Studi Manajemen Informatika, Amik Royal, Kisaran E-mail: havid_syafwan@yahoo.com ABSTRAK:
Lebih terperinciJaringan Syaraf Tiruan. Disusun oleh: Liana Kusuma Ningrum
Jaringan Syaraf Tiruan Disusun oleh: Liana Kusuma Ningrum Susilo Nugroho Drajad Maknawi M0105047 M0105068 M01040 Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sebelas Maret
Lebih terperinciBAB VIII JARINGAN SYARAF TIRUAN
BAB VIII JARINGAN SYARAF TIRUAN A. OTAK MANUSIA Otak manusia berisi berjuta-juta sel syaraf yang bertugas untuk memproses informasi. Tiaptiap sel bekerja seperti suatu prosesor sederhana. Masing-masing
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Citra Citra (image) sebagai salah satu komponen multimedia memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Citra mempunyai karakteristik yang tidak dimiliki oleh
Lebih terperinciBAB II DASAR TEORI Jaringan Syaraf Tiruan. Universitas Sumatera Utara
BAB II DASAR TEORI Landasan teori adalah teori-teori yang relevan dan dapat digunakan untuk menjelaskan variabel-variabel penelitian. Landasan teori ini juga berfungsi sebagai dasar untuk memberi jawaban
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pengolahan Citra 2.1.1 Citra Secara harfiah, citra (image) adalah gambar pada bidang dwimatra (dua dimensi). Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi menerus
Lebih terperinciPresentasi Tugas Akhir
Presentasi Tugas Akhir Bagian terpenting dari CRM adalah memahami kebutuhan dari pelanggan terhadap suatu produk yang ditawarkan para pelaku bisnis. CRM membutuhkan sistem yang dapat memberikan suatu
Lebih terperinciBAB II DASAR TEORI. 2.1 Meter Air. Gambar 2.1 Meter Air. Meter air merupakan alat untuk mengukur banyaknya aliran air secara terus
BAB II DASAR TEORI 2.1 Meter Air Gambar 2.1 Meter Air Meter air merupakan alat untuk mengukur banyaknya aliran air secara terus menerus melalui sistem kerja peralatan yang dilengkapi dengan unit sensor,
Lebih terperinciBAB 4 DISAIN MODEL. Pengguna. Citra. Ekstraksi Ciri x. Antar muka (Interface) Data Hasil Ekstraksi Ciri. Testing dan Identifikasi.
33 BAB 4 DISAIN MODEL Disain model sistem identifikasi citra karang dirancang sedemikian rupa dengan tuuan untuk memudahkan dalam pengolahan data dan pembuatan aplikasi serta memudahkan pengguna dalam
Lebih terperinciBAB 3 PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM
BAB 3 PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM Dalam bab ini akan dibahas mengenai perancangan dan pembuatan sistem aplikasi yang digunakan sebagai user interface untuk menangkap citra ikan, mengolahnya dan menampilkan
Lebih terperinciJARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI CURAH HUJAN SUMATERA UTARA DENGAN METODE BACK PROPAGATION (STUDI KASUS : BMKG MEDAN)
JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI CURAH HUJAN SUMATERA UTARA DENGAN METODE BACK PROPAGATION (STUDI KASUS : BMKG MEDAN) Marihot TP. Manalu Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budidarma
Lebih terperinciPenerapan Jaringan Saraf Tiruan Metode Backpropagation Menggunakan VB 6
Penerapan Jaringan Saraf Tiruan Metode Backpropagation Menggunakan VB 6 Sari Indah Anatta Setiawan SofTech, Tangerang, Indonesia cu.softech@gmail.com Diterima 30 November 2011 Disetujui 14 Desember 2011
Lebih terperinciVOL. 01 NO. 02 [JURNAL ILMIAH BINARY] ISSN :
PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PRODUKSI AIR MINUM MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION (STUDI KASUS : PDAM TIRTA BUKIT SULAP KOTA LUBUKLINGGAU) Robi Yanto STMIK Bina Nusantara
Lebih terperinciAlgoritma Kohonen dalam Mengubah Citra Graylevel Menjadi Citra Biner
Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasia ASIA (JITIKA) Vol.9, No.2, Agustus 2015 ISSN: 0852-730X Algoritma Kohonen dalam Mengubah Citra Graylevel Menjadi Citra Biner Nur Nafi'iyah Prodi Teknik Informatika
Lebih terperinciBACK PROPAGATION NETWORK (BPN)
BACK PROPAGATION NETWORK (BPN) Arsitektur Jaringan Digunakan untuk meminimalkan error pada output yang dihasilkan oleh jaringan. Menggunakan jaringan multilayer. Arsitektur Jaringan Proses belajar & Pengujian
Lebih terperinciSISTEM REKOGNISI KARAKTER NUMERIK MENGGUNAKAN ALGORITMA PERCEPTRON
30 BAB IV SISTEM REKOGNISI KARAKTER NUMERIK MENGGUNAKAN ALGORITMA PERCEPTRON 4.1 Gambaran Umum Sistem Diagram sederhana dari program yang dibangun dapat diilustrasikan dalam diagram konteks berikut. Gambar
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Jaringan Saraf Tiruan (JST) Jaringan saraf tiruan pertama kali secara sederhana diperkenalkan oleh McCulloch dan Pitts pada tahun 1943. McCulloch dan Pitts menyimpulkan bahwa
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
5 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Definisi Pengolahan Citra Citra disebut sebagai gambaran dari objek yang telah mengalami perubahan dalam pengolahan. Pengolahan citra digital adalah suatu metode yang digunakan
Lebih terperinciPertemuan 2 Representasi Citra
/29/23 FAKULTAS TEKNIK INFORMATIKA PENGOLAHAN CITRA DIGITAL ( DIGITAL IMAGE PROCESSING ) Pertemuan 2 Representasi Citra Representasi Citra citra Citra analog Citra digital Matrik dua dimensi yang terdiri
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Jaringan Saraf Tiruan (JST) Saat ini, komputer modern dengan teknologi canggih merupakan sebuah kekuatan bagi perkembangan zaman. Meskipun demikian banyak hal yang masih tetap
Lebih terperinciCitra. Prapengolahan. Ekstraksi Ciri BAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan membahas landasan atas teori-teori yang bersifat ilmiah untuk mendukung penulisan skripsi ini. Teori-teori yang dibahas mengenai pengenalan pola, pengolahan citra,
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN
32 BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN Pada bab ini akan dibahas tentang analisis sistem melalui pendekatan secara terstruktur dan perancangan yang akan dibangun dengan tujuan menghasilkan model atau representasi
Lebih terperinciBACKPROPAGATION NEURAL NETWORK AS A METHOD OF FORECASTING ON CALCULATION INFLATION RATE IN JAKARTA AND SURABAYA
BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK AS A METHOD OF FORECASTING ON CALCULATION INFLATION RATE IN JAKARTA AND SURABAYA Anggi Purnama Undergraduate Program, Computer Science, 2007 Gunadarma Universiy http://www.gunadarma.ac.id
Lebih terperinciPERANGKAT LUNAK PENGKONVERSI TEKS TULISAN TANGAN MENJADI TEKS DIGITAL
PERANGKAT LUNAK PENGKONVERSI TEKS TULISAN TANGAN MENJADI TEKS DIGITAL Oleh : ACHMAD FAUZI ARIEF 1203 109 007 Dosen Pembimbing : Drs. Nurul Hidayat, M.Kom JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU
Lebih terperinciPREDIKSI PENDAPATAN ASLI DAERAH KALIMANTAN BARAT MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION
PREDIKSI PENDAPATAN ASLI DAERAH KALIMANTAN BARAT MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION Dwi Marisa Midyanti Sistem Komputer Universitas Tanjungpura Pontianak Jl Prof.Dr.Hadari Nawawi, Pontianak
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Jaringan Saraf Tiruan Jaringan saraf tiruan adalah paradigma pengolahan informasi yang terinspirasi oleh sistem saraf secara biologis, seperti proses informasi pada otak manusia.
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi perangkat lunak dewasa ini tidak terlepas dari berkembangnya studi mengenai kecerdasan buatan. Ada dua hal yang termasuk dari kecerdasan buatan
Lebih terperinciJaringan Syaraf Tiruan
Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial Neural Network) Intelligent Systems Pembahasan Jaringan McCulloch-Pitts Jaringan Hebb Perceptron Jaringan McCulloch-Pitts Model JST Pertama Diperkenalkan oleh McCulloch
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.7. Kecerdasan Buatan Kecerdasan Buatan adalah suatu bidang sains komputer yang ditujukan untuk menyempurnakan kinerja sistem instrumentasi elektronika. Peralatan atau sistem yang
Lebih terperinciJARINGAN SARAF TIRUAN (ARTIFICIAL NEURAL NETWORK)
JARINGAN SARAF TIRUAN (ARTIFICIAL NEURAL NETWORK) Bagian ini membahas jaringan saraf tiruan, pengenalan tulisan tangan, dan algoritma backpropagation. 2. Jaringan Saraf Tiruan Jaringan saraf tiruan (JST)
Lebih terperinciTeam project 2017 Dony Pratidana S. Hum Bima Agus Setyawan S. IIP
Hak cipta dan penggunaan kembali: Lisensi ini mengizinkan setiap orang untuk menggubah, memperbaiki, dan membuat ciptaan turunan bukan untuk kepentingan komersial, selama anda mencantumkan nama penulis
Lebih terperinci1.1. Jaringan Syaraf Tiruan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Jaringan Syaraf Tiruan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) adalah sistem pemroses informasi yang memiliki karakteristik mirip dengan jaringan syaraf biologi yang digambarkan sebagai berikut
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Ginjal Ginjal adalah organ tubuh yang berfungsi untuk mengeluarkan urine, yang merupakan sisa hasil metabolisme tubuh dalam bentuk cairan. Ginjal terletak pada dinding bagian luar
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2. Jaringan Saraf Tiruan Jaringan saraf tiruan (JST) pertama kali diperkenankan oleh McCulloch dan Walter Pitts pada tahun 943. Jaringan saraf tiruan merupakan suatu sistem pemrosesan
Lebih terperinciANALISA JARINGAN SARAF TIRUAN DENGAN METODE BACKPROPAGATION UNTUK MENGETAHUI LOYALITAS KARYAWAN
ANALISA JARINGAN SARAF TIRUAN DENGAN METODE BACKPROPAGATION UNTUK MENGETAHUI LOYALITAS KARYAWAN Jasmir, S.Kom, M.Kom Dosen tetap STIKOM Dinamika Bangsa Jambi Abstrak Karyawan atau tenaga kerja adalah bagian
Lebih terperinciANALISIS ALGORITMA INISIALISASI NGUYEN-WIDROW PADA PROSES PREDIKSI CURAH HUJAN KOTA MEDAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK
ANALISIS ALGORITMA INISIALISASI NGUYEN-WIDROW PADA PROSES PREDIKSI CURAH HUJAN KOTA MEDAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK Yudhi Andrian 1, M. Rhifky Wayahdi 2 1 Dosen Teknik Informatika,
Lebih terperinciSATIN Sains dan Teknologi Informasi
SATIN - Sains dan Teknologi Informasi, Vol. 2, No., Juni 206 SATIN Sains dan Teknologi Informasi journal homepage : http://jurnal.stmik-amik-riau.ac.id Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Estimasi Needs
Lebih terperinciIMPLEMENTASI PENGOLAHAN CITRA UNTUK MENGHITUNG RESISTANSI RESISTOR MENGGUNAKAN METODE BACK PROPAGATION
IMPLEMENTASI PENGOLAHAN CITRA UNTUK MENGHITUNG RESISTANSI RESISTOR MENGGUNAKAN METODE BACK PROPAGATION Abdi Haqqi An Nazilli 1, Deddy Kusbianto Purwoko Aji 2, Ulla Delfana Rosiani 3 1,2 Teknik Informatika,
Lebih terperinciJARINGAN SYARAF TIRUAN
JARINGAN SYARAF TIRUAN 8 Jaringan syaraf adalah merupakan salah satu representasi buatan dari otak manusia yang selalu mencoba untuk mensimulasikan proses pembelajaran pada otak manusia tersebut. Istilah
Lebih terperinciKlasifikasi Pola Huruf Vokal dengan Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan
JURNAL TEKNIK POMITS 1-7 1 Klasifikasi Pola Huruf Vokal dengan Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Dhita Azzahra Pancorowati, M. Arief Bustomi Jurusan Fisika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam,
Lebih terperinciOleh: Riza Prasetya Wicaksana
Oleh: Riza Prasetya Wicaksana 2209 105 042 Pembimbing I : Dr. I Ketut Eddy Purnama, ST., MT. NIP. 196907301995121001 Pembimbing II : Muhtadin, ST., MT. NIP. 198106092009121003 Latar belakang Banyaknya
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Sel Darah Merah Sel darah merah atau eritrositmemiliki fungsi yang sangat penting bagi kelangsungan hidup manusia. Sel darah merah mengandung hemoglobin yang berfungsi untuk
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Implementasi antar muka dalam tugas akhir ini terdiri dari form halaman
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Implementasi Antar Muka Implementasi antar muka dalam tugas akhir ini terdiri dari form halaman judul perangkat lunak, form pelatihan jaringan saraf tiruan, form pengujian
Lebih terperinciPERANGKAT LUNAK PENGKONVERSI TEKS TULISAN TANGAN MENJADI TEKS DIGITAL
PERANGKAT LUNAK PENGKONVERSI TEKS TULISAN TANGAN MENJADI TEKS DIGITAL Nama Mahasiswa : Achmad Fauzi Arief NRP : 03 09 007 Jurusan : Matematika FMIPA-ITS Dosen Pembimbing : Drs. Nurul Hidayat, M.Kom Abstrak
Lebih terperinciz_in ( ) dan mengaplikasikan fungsi aktivasi untuk menghitung sinyal output ( ) Propagasi balik:
LAMPIRAN 4 Lampiran Algoritma aringan syaraf tiruan propagasi balik Langkah 0 Inisialisasi bobot Langkah Selama kondisi berhenti bernilai salah, lakukan langkah -9. Langkah Untuk setiap pasangan, lakukan
Lebih terperinciSATIN Sains dan Teknologi Informasi
SATIN - Sains dan Teknologi Informasi, Vol. 2, No., Juni 206 SATIN Sains dan Teknologi Informasi journal homepage : http://jurnal.stmik-amik-riau.ac.id Jaringan Syaraf Tiruan Peramalan Inventory Barang
Lebih terperinciNeural Network (NN) Keuntungan penggunaan Neural Network : , terdapat tiga jenis neural network Proses Pembelajaran pada Neural Network
Neural Network (NN) adalah suatu prosesor yang melakukan pendistribusian secara besar-besaran, yang memiliki kecenderungan alami untuk menyimpan suatu pengenalan yang pernah dialaminya, dengan kata lain
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian Waktu yang digunakan dalam penelitian ini yaitu dalam kurun waktu enam bulan terhitung mulai februari 2012 sampai juli 2012. Tempat yang digunakan
Lebih terperinciJurnal Informatika Mulawarman Vol 5 No. 1 Februari
Jurnal Informatika Mulawarman Vol 5 No. 1 Februari 2010 50 Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Jumlah Pengangguran di Provinsi Kalimantan Timur Dengan Menggunakan Algoritma Pembelajaran
Lebih terperinciterinspirasi dari sistem biologi saraf makhluk hidup seperti pemrosesan informasi
25 BAB III JARINGAN SARAF TIRUAN (JST) 3.1 Pengertian JST JST merupakan sebuah model atau pola dalam pemrosesan informasi. Model ini terinspirasi dari sistem biologi saraf makhluk hidup seperti pemrosesan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bab ini akan dibahas mengenai teori-teori pendukung pada penelitian ini. Adapun teori tersebut yaitu teori jaringan saraf tiruan dan algoritma backpropragation. 2.1. Jaringan Saraf
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. bahasa Jawa yang pada dasarnya terdiri atas dua puluh aksara pokok (nglegena),
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Aksara Jawa Carakan (Abjad/Aksara Jawa) adalah huruf yang digunakan dalam ejaan bahasa Jawa yang pada dasarnya terdiri atas dua puluh aksara pokok (nglegena), yang ditunjukkan
Lebih terperinciARTIFICIAL NEURAL NETWORK TEKNIK PERAMALAN - A
ARTIFICIAL NEURAL NETWORK CAHYA YUNITA 5213100001 ALVISHA FARRASITA 5213100057 NOVIANTIANDINI 5213100075 TEKNIK PERAMALAN - A MATERI Neural Network Neural Network atau dalam bahasa Indonesia disebut Jaringan
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Citra RGB Suatu citra biasanya mengacu ke citra RGB. Citra (image) merupakan suatu yang menggambarkan objek dan biasanya dua dimensi. Citra merupakan suatu representasi, kemiripan
Lebih terperinciBAB 2 HEMISPHERIC STRUCTURE OF HIDDEN LAYER NEURAL NETWORK, PCA, DAN JENIS NOISE Hemispheric structure of hidden layer neural network
BAB 2 HEMISPHERIC STRUCTURE OF HIDDEN LAYER NEURAL NETWORK, PCA, DAN JENIS NOISE Bab ini akan menjelaskan tentang Hemispheric Structure Of Hidden Layer Neural Network (HSHL-NN), Principal Component Analysis
Lebih terperinciPENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN DALAM SEBUAH CITRA MENGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN ABSTRAK
PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN DALAM SEBUAH CITRA MENGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN Decy Nataliana [1], Sabat Anwari [2], Arief Hermawan [3] Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknologi Industri Institut
Lebih terperinciSISTEM PENGENALAN KARAKTER DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN ALGORITMA PERCEPTRON
Jurnal Informatika Mulawarman Vol. 7 No. 3 Edisi September 2012 105 SISTEM PENGENALAN KARAKTER DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN ALGORITMA PERCEPTRON Anindita Septiarini Program Studi Ilmu Komputer FMIPA,
Lebih terperincilalu menghitung sinyal keluarannya menggunakan fungsi aktivasi,
LAMPIRAN 15 Lampiran 1 Algoritme Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik Standar Langkah 0: Inisialisasi bobot (bobot awal dengan nilai random yang paling kecil). Langkah 1: Menentukan maksimum epoch, target
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Jaringan Syaraf Biologi Jaringan Syaraf Tiruan merupakan suatu representasi buatan dari otak manusia yang dibuat agar dapat mensimulasikan apa yang dipejalari melalui proses pembelajaran
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN SISTEM
BAB III PERANCANGAN SISTEM 3.1 Definisi Masalah Dalam beberapa tahun terakhir perkembangan Computer Vision terutama dalam bidang pengenalan wajah berkembang pesat, hal ini tidak terlepas dari pesatnya
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. memungkinkan sistem komputer membaca secara otomatis nomor kendaraan dari gambar digital
BAB 2 LANDASAN TEORI 2. License plate recognition [4] License plate recognition (LPR) adalah jenis teknologi, terutama perangkat lunak, yang memungkinkan sistem komputer membaca secara otomatis nomor kendaraan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. suatu perusahaan yang akan memberikan keuntungan dalam bentuk deviden dan capital
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Saham Saham adalah tanda penyertaan atau kepemilikan seseorang atau badan, dalam suatu perusahaan yang akan memberikan keuntungan dalam bentuk deviden dan capital gain. Artinya
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. fuzzy logic dengan aplikasi neuro computing. Masing-masing memiliki cara dan proses
8 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Neuro Fuzzy Neuro-fuzzy sebenarnya merupakan penggabungan dari dua studi utama yaitu fuzzy logic dengan aplikasi neuro computing. Masing-masing memiliki cara dan proses
Lebih terperinciIMPLEMENTASI ALGORITMA PERCEPTRON UNTUK PENGENALAN POLA MASUKAN BINER MAUPUN BIPOLAR MENGGUNAKAN BORLAND DELPHI
IMPLEMENTASI ALGORITMA PERCEPTRON UNTUK PENGENALAN POLA MASUKAN BINER MAUPUN BIPOLAR MENGGUNAKAN BORLAND DELPHI Andi Harmin Program Studi : Teknik Komputer STMIK Profesional Makassar andiharmin1976@gmail.com
Lebih terperinciPERANCANGAN ALGORITMA KRIPTOGRAFI KUNCI SIMETRI DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN
PERANCANGAN ALGORITMA KRIPTOGRAFI KUNCI SIMETRI DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN Ibrahim Arief NIM : 13503038 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN. a. Spesifikasi komputer yang digunakan dalam penelitian ini adalah
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Alat dan Bahan Penelitian 3.1.1 Alat Penelitian a. Spesifikasi komputer yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1) Prosesor Intel (R) Atom (TM) CPU N550
Lebih terperinciANALISIS JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH RESERVASI KAMAR HOTEL DENGAN METODE BACKPROPAGATION (Studi Kasus Hotel Grand Zuri Padang)
ANALISIS JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH RESERVASI KAMAR HOTEL DENGAN METODE BACKPROPAGATION (Studi Kasus Hotel Grand Zuri Padang) 1 Musli Yanto, 2 Sarjon Defit, 3 Gunadi Widi Nurcahyo
Lebih terperinci