PERANCANGAN PENGENAL QR (QUICK RESPONSE) CODE DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN METODE PERCEPTRON

Transkripsi

1 PERANCANGAN PENGENAL QR (QUICK RESPONSE) CODE DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN METODE PERCEPTRON SKRIPSI NOVALIA PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2012

2 PERANCANGAN PENGENAL QR (QUICK RESPONSE) CODE DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN METODE PERCEPTRON SKRIPSI Diajukan untuk melengkapi tugas akhir dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Komputer NOVALIA PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2012 PERSETUJUAN

3 Judul : PERANCANGAN PENGENAL QR (QUICK RESPONSE) CODE DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN METODE PERCEPTRON Kategori : SKRIPSI Nama : NOVALIA Nomor Induk Mahasiswa : Program Studi : SARJANA (S1) ILMU KOMPUTER Departemen : ILMU KOMPUTER Fakultas : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI (FASILKOM-TI) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA Komisi Pembimbing : Diluluskan di Medan, Juli 2012 Pembimbing 2 Pembimbing 1 Ade Candra, ST, M.Kom M. Andri Budiman, ST, M.CompSc, MEM NIP NIP Diketahui/Disetujui oleh Program Studi S1 Ilmu Komputer Ketua, Dr. Poltak Sihombing, M.Kom NIP PERNYATAAN

4 PERANCANGAN PENGENAL QR (QUICK RESPONSE) CODE DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN METODE PERCEPTRON SKRIPSI Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil karya sendiri, kecuali beberapa ringkasan dan kutipan yang masing-masing disebutkan sumbernya. Medan, Juli 2012 NOVALIA PENGHARGAAN

5 Puji dan syukur penulis panjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa, karena atas perlindungan dan kasih karunia-nya penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi ini, yang merupakan syarat wajib untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer, Program Studi S1 Ilmu Komputer Departemen Ilmu Komputer Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara. Pada kesempatan ini, penulis menyampaikan terima kasih kepada : 1. Bapak Dr. Poltak Sihombing selaku Ketua Program Studi S1 Ilmu Komputer dan telah bersedia menjadi dosen penguji pertama yang telah memberikan kritik dan saran yang bermanfaat bagi penulis. 2. Ibu Maya Silvi Lydia, B.Sc, M.Sc selaku Sekretaris Program Studi S1 Ilmu Komputer. 3. Bapak M. Andri Budiman, ST, MCompSc, MEM selaku dosen pembimbing pertama yang telah meluangkan waktunya dan memberikan masukan yang bermanfaat bagi penulis. 4. Bapak Ade Candra, ST, M.Kom selaku dosen pembimbing kedua yang telah meluangkan waktunya dan memberikan masukan yang bermanfaat bagi penulis. 5. Bapak Amer Sharif, S.Si, M.Kom selaku dosen penguji kedua yang telah memberikan kritik dan saran yang bermanfaat bagi penulis. 6. Dekan dan Pembantu Dekan Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara. 7. Seluruh dosen serta pegawai di Program Studi S1 Ilmu Komputer Departemen Ilmu Komputer FASILKOM-TI USU. 8. Ayahanda tercinta Suparman dan ibunda tercinta Lusia yang selalu memberikan kasih sayang, nasehat, dukungan, dan semangat kepada penulis sejak kecil sampai penyelesaian penyusunan skripsi ini. 9. Yenni Tarigan, Juwita Adelina, Ria Marpaung, Angga Ricardo, Brikson Hara Donald Barus, Rosalina Situmorang, dan semua mahasiswa S1 Ilmu Komputer stambuk 2008, para senior dan junior, serta semua sahabat dan keluarga yang selalu memberikan dukungan dan semangat kepada penulis. Penulis menyadari bahwa skripsi masih jauh dari sempurna. Oleh karena itu, penulis menerima kritik dan saran dari semua pihak demi perbaikan dan penyempurnaan skripsi ini. Penulis berharap skripsi ini dapat bermanfaat terutama untuk diri sendiri dan juga kepada seluruh pembaca. Penulis, ABSTRAK Novalia

6 Quick Response (QR) Code digunakan untuk menyimpan informasi penting dari suatu barang atau produk. QR Code memiliki pola yang sangat acak dan tidak dapat dibedakan. QR Code juga dapat kotor dan mengalami kerusakan. Penelitian terhadap pola QR Code dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui informasi yang tersimpan dalam QR Code tersebut. Metode penelitian yang digunakan untuk mengenali polapola QR Code tersebut adalah dengan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan metode Perceptron. Perceptron adalah salah satu metode Jaringan Syaraf Tiruan yang sering digunakan untuk pengenalan pola. Yang menjadi input pada sistem adalah citra biner QR Code dimana QR Code tersebut menyimpan informasi berupa nama universitas sebagai datanya. Untuk setiap data disediakan 13 pola yang berbeda. Pada pelatihan digunakan 8 pola untuk masing-masing data. Pengujian dilakukan terhadap seluruh data yang sudah dilatih maupun yang belum dilatih. Sistem ini memiliki 16 target untuk 16 jenis data. Dari hasil pengujian sistem, bobot dan bias yang didapatkan dari hasil pelatihan mampu memberikan output sesuai dengan yang diharapkan. Dari hasil penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa Jaringan Syaraf Tiruan dengan metode Perceptron lapis tunggal dapat digunakan untuk mengenali pola-pola QR Code Level H versi 4 yang polanya sangat acak dan sulit untuk dibedakan. Kata kunci : Pengenalan pola, Jaringan Syaraf Tiruan, Perceptron, QR Code, Barcode

7 DESIGN OF QR (QUICK RESPONSE) CODE RECOGNITION WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS PERCEPTRON METHODS ABSTRACT Quick Response (QR) Code is used to store important information of an item or product. QR Code has a very random pattern and can not be distinguished. QR Code can also be dirty and damaged. Research conducted on the pattern of QR Code in order to find out the information stored in the QR Code. The method used to identify patterns of QR Code is to use Artificial Neural Networks Perceptron method. Perceptron is a neural network method is often used for pattern recognition. The input to the system is a binary image of the QR Code QR Code which is storing the information in the form of the name of the university as its data. For each of the data provided by 13 different patterns. At the training patterns used 8 for each data. Tests performed on all data that have not been trained or trained. This system has 16 targets for 16 types of data. From the results of system testing, the weights and biases obtained from the training to provide the output as expected. From the results, it can be concluded that neural networks with single-layer Perceptron method can be used to recognize patterns QR Code Level H 4 th version of the pattern which is very random and difficult to distinguish. Key words : Pattern Recognition, Artificial Neural Network, Perceptron, QR Code, Barcode

8 DAFTAR ISI Persetujuan Pernyataan Penghargaan Abstrak Abstract Daftar Isi Daftar Tabel Daftar Gambar Daftar Lampiran Halaman ii iii iv v vi vii ix x xi Bab 1 Pendahuluan Latar Belakang Masalah Rumusan Masalah Batasan Masalah Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian Metode Penelitian Sistematika Penulisan 6 Bab 2 Landasan Teori Pengolahan Citra Citra Digitalisasi Citra Citra Grayscale Citra Biner Operasi Pengolahan Citra Pengambangan Pengenalan Pola Jaringan Syaraf Biologi Jaringan Syaraf Tiruan Komponen Jaringan Syaraf Tiruan Arsitektur Jaringan Model Pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan Fungsi Aktivasi Perceptron Arsitektur Jaringan Perceptron Pelatihan Perceptron QR Code Struktur QR Code Karakteristik QR Code Spesifikasi QR Code Versi QR Code dan ukurannya 33

9 Bab 3 Analisis dan Perancangan Analisis Sistem Analisis Masalah (Problem Analysis) Analisis Kebutuhan (Requirement Analysis) Analisis Kebutuhan Fungsional Analisis Kebutuhan Non-Fungsional Pemodelan Sistem Use Case Diagram Activity Diagram Sequence Diagram Class Diagram Tahap-tahap Pengolahan Data Akuisisi Data Prapengolahan Ekstraksi Citra Perancangan Sistem Perancangan Arsitektur Jaringan Perancangan Antar Muka Sistem 45 Bab 4 Implementasi dan Pengujian Implementasi Sistem Konfigurasi Perangkat Keras Konfigurasi Perangkat Lunak Hasil Eksekusi Aplikasi Pelatihan Pengujian 51 Bab 5 Kesimpulan dan Saran Kesimpulan Saran 62 Daftar Pustaka 63

10 PERANCANGAN PENGENAL QR (QUICK RESPONSE) CODE DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN METODE PERCEPTRON SKRIPSI NOVALIA PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2012

11 PERANCANGAN PENGENAL QR (QUICK RESPONSE) CODE DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN METODE PERCEPTRON SKRIPSI Diajukan untuk melengkapi tugas akhir dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Komputer NOVALIA PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2012 PERSETUJUAN

12 Judul : PERANCANGAN PENGENAL QR (QUICK RESPONSE) CODE DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN METODE PERCEPTRON Kategori : SKRIPSI Nama : NOVALIA Nomor Induk Mahasiswa : Program Studi : SARJANA (S1) ILMU KOMPUTER Departemen : ILMU KOMPUTER Fakultas : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI (FASILKOM-TI) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA Komisi Pembimbing : Diluluskan di Medan, Juli 2012 Pembimbing 2 Pembimbing 1 Ade Candra, ST, M.Kom M. Andri Budiman, ST, M.CompSc, MEM NIP NIP Diketahui/Disetujui oleh Program Studi S1 Ilmu Komputer Ketua, Dr. Poltak Sihombing, M.Kom NIP PERNYATAAN

13 PERANCANGAN PENGENAL QR (QUICK RESPONSE) CODE DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN METODE PERCEPTRON SKRIPSI Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil karya sendiri, kecuali beberapa ringkasan dan kutipan yang masing-masing disebutkan sumbernya. Medan, Juli 2012 NOVALIA PENGHARGAAN

14 Puji dan syukur penulis panjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa, karena atas perlindungan dan kasih karunia-nya penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi ini, yang merupakan syarat wajib untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer, Program Studi S1 Ilmu Komputer Departemen Ilmu Komputer Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara. Pada kesempatan ini, penulis menyampaikan terima kasih kepada : 1. Bapak Dr. Poltak Sihombing selaku Ketua Program Studi S1 Ilmu Komputer dan telah bersedia menjadi dosen penguji pertama yang telah memberikan kritik dan saran yang bermanfaat bagi penulis. 2. Ibu Maya Silvi Lydia, B.Sc, M.Sc selaku Sekretaris Program Studi S1 Ilmu Komputer. 3. Bapak M. Andri Budiman, ST, MCompSc, MEM selaku dosen pembimbing pertama yang telah meluangkan waktunya dan memberikan masukan yang bermanfaat bagi penulis. 4. Bapak Ade Candra, ST, M.Kom selaku dosen pembimbing kedua yang telah meluangkan waktunya dan memberikan masukan yang bermanfaat bagi penulis. 5. Bapak Amer Sharif, S.Si, M.Kom selaku dosen penguji kedua yang telah memberikan kritik dan saran yang bermanfaat bagi penulis. 6. Dekan dan Pembantu Dekan Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara. 7. Seluruh dosen serta pegawai di Program Studi S1 Ilmu Komputer Departemen Ilmu Komputer FASILKOM-TI USU. 8. Ayahanda tercinta Suparman dan ibunda tercinta Lusia yang selalu memberikan kasih sayang, nasehat, dukungan, dan semangat kepada penulis sejak kecil sampai penyelesaian penyusunan skripsi ini. 9. Yenni Tarigan, Juwita Adelina, Ria Marpaung, Angga Ricardo, Brikson Hara Donald Barus, Rosalina Situmorang, dan semua mahasiswa S1 Ilmu Komputer stambuk 2008, para senior dan junior, serta semua sahabat dan keluarga yang selalu memberikan dukungan dan semangat kepada penulis. Penulis menyadari bahwa skripsi masih jauh dari sempurna. Oleh karena itu, penulis menerima kritik dan saran dari semua pihak demi perbaikan dan penyempurnaan skripsi ini. Penulis berharap skripsi ini dapat bermanfaat terutama untuk diri sendiri dan juga kepada seluruh pembaca. Penulis, ABSTRAK Novalia

15 Quick Response (QR) Code digunakan untuk menyimpan informasi penting dari suatu barang atau produk. QR Code memiliki pola yang sangat acak dan tidak dapat dibedakan. QR Code juga dapat kotor dan mengalami kerusakan. Penelitian terhadap pola QR Code dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui informasi yang tersimpan dalam QR Code tersebut. Metode penelitian yang digunakan untuk mengenali polapola QR Code tersebut adalah dengan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan metode Perceptron. Perceptron adalah salah satu metode Jaringan Syaraf Tiruan yang sering digunakan untuk pengenalan pola. Yang menjadi input pada sistem adalah citra biner QR Code dimana QR Code tersebut menyimpan informasi berupa nama universitas sebagai datanya. Untuk setiap data disediakan 13 pola yang berbeda. Pada pelatihan digunakan 8 pola untuk masing-masing data. Pengujian dilakukan terhadap seluruh data yang sudah dilatih maupun yang belum dilatih. Sistem ini memiliki 16 target untuk 16 jenis data. Dari hasil pengujian sistem, bobot dan bias yang didapatkan dari hasil pelatihan mampu memberikan output sesuai dengan yang diharapkan. Dari hasil penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa Jaringan Syaraf Tiruan dengan metode Perceptron lapis tunggal dapat digunakan untuk mengenali pola-pola QR Code Level H versi 4 yang polanya sangat acak dan sulit untuk dibedakan. Kata kunci : Pengenalan pola, Jaringan Syaraf Tiruan, Perceptron, QR Code, Barcode

16 DAFTAR ISI Persetujuan Pernyataan Penghargaan Abstrak Abstract Daftar Isi Daftar Tabel Daftar Gambar Daftar Lampiran Halaman ii iii iv v vi vii ix x xi Bab 1 Pendahuluan Latar Belakang Masalah Rumusan Masalah Batasan Masalah Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian Metode Penelitian Sistematika Penulisan 6 Bab 2 Landasan Teori Pengolahan Citra Citra Digitalisasi Citra Citra Grayscale Citra Biner Operasi Pengolahan Citra Pengambangan Pengenalan Pola Jaringan Syaraf Biologi Jaringan Syaraf Tiruan Komponen Jaringan Syaraf Tiruan Arsitektur Jaringan Model Pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan Fungsi Aktivasi Perceptron Arsitektur Jaringan Perceptron Pelatihan Perceptron QR Code Struktur QR Code Karakteristik QR Code Spesifikasi QR Code Versi QR Code dan ukurannya 33

17 Bab 3 Analisis dan Perancangan Analisis Sistem Analisis Masalah (Problem Analysis) Analisis Kebutuhan (Requirement Analysis) Analisis Kebutuhan Fungsional Analisis Kebutuhan Non-Fungsional Pemodelan Sistem Use Case Diagram Activity Diagram Sequence Diagram Class Diagram Tahap-tahap Pengolahan Data Akuisisi Data Prapengolahan Ekstraksi Citra Perancangan Sistem Perancangan Arsitektur Jaringan Perancangan Antar Muka Sistem 45 Bab 4 Implementasi dan Pengujian Implementasi Sistem Konfigurasi Perangkat Keras Konfigurasi Perangkat Lunak Hasil Eksekusi Aplikasi Pelatihan Pengujian 51 Bab 5 Kesimpulan dan Saran Kesimpulan Saran 62 Daftar Pustaka 63

18 DAFTAR TABEL Nomor Tabel NamaTabel Perbandingan NN dengan ANN Spesifikasi QR Code Hasil Pelatihan Jaringan Halaman

19 DAFTAR GAMBAR Nomor Gambar Nama Gambar Struktur Neuron pada Otak Manusia Ilustrasi Model ANN Jaringan Lapis Tunggal Jaringan Multi Lapis Jaringan Kompetitif Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan metode Perceptron Fungsi aktivasi hard limit QR Code Struktur QR Code Salah Satu Finding Pattern QR Code Jenis Penyimpangan pada QR Code Kerusakan pada QR Code QR Code versi 1 (kiri) dan versi 2 (kanan) Ishikawa Diagram Use Case Diagram Activity Diagram Sequence Diagram Class Diagram Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan metode Perceptron untuk Pengenalan Pola QR Code Form Utama Form Aplikasi Tampilan Halaman Awal Tampilan Aplikasi Pengenalan Pola Tampilan Kotak Dialog Pemilihan Gambar QR Code Tampilan Hasil Pengujian Universitas Gajah Mada Yogya Tampilan Hasil Pengujian Universitas Indonesia Jakarta Tampilan Hasil Pengujian Universitas Sumatera Utara Tampilan Hasil Pengujian Universitas Airlangga Surabaya Tampilan Hasil Pengujian Universitas Hasanudin Makassar Tampilan Hasil Pengujian Universitas Andalas Padang Tampilan Hasil Pengujian Universitas Padjajaran Bandung Tampilan Hasil Pengujian Universitas Diponegoro Semarang Tampilan Hasil Pengujian Universitas Sriwijaya Palembang Tampilan Hasil Pengujian Universitas Lambung Mangkurat Tampilan Hasil Pengujian Universitas Syiah Kuala Banda Tampilan Hasil Pengujian Universitas Sam Ratulangi Tampilan Hasil Pengujian Universitas Udayana Denpasar Tampilan Hasil Pengujian Universitas Nusa Cendana Tampilan Hasil Pengujian Universitas Mulawarman Samarinda Tampilan Hasil Pengujian Universitas Mataram Mataram Halaman

20 DAFTAR LAMPIRAN Halaman A. Listing Program A-1 B. Grafik Hasil Pelatihan B-1 C. Hasil Pengujian C-1