BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
|
|
|
- Glenna Hadiman
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 71 BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan Berdasarkan hasil pengujian dan analisis sistem yang telah dilakukan, maka dapat disimpulkan : 1. Aplikasi mobile pengenalan pola kain bentenan telah berhasil dibangun dan dijalankan. 2. Jumlah data pelatihan akan mempengaruhi keakuratan dari hasil pengenalan motif kain bentenan menggunakan algoritma LVQ, dimana semakin banyak data pelatihan yang digunakan, maka tingkat keakuratan hasil pengenalan motif akan semakin tinggi, dengan nilai parameter yang lebih bervariasi agar nilai kebenaran akan mendekati rata-rata diatas 90%. 3. Algoritma deteksi tepi yang memberikan hasil terbaik adalah Canny dengan hasil pengenalan lewat jaringan saraf tiruan lebih tinggi dibandingkan algoritma Prewitt. 4. Secara keseluruhan hasil analisa algoritma learning vector quantization, didapatkan kombinasi parameter terbaik rata-rata learning rate 0,2 dan minimum error 0,001. Dengan catatan semakin besar nilai lerning rate dan semakin kecil nilai minimum error (target error) belum tentu memberikan hasil pengenalan yang baik.
2 72 5. Untuk implementasi jaringan saraf tiruan pada aplikasi mobile diambil hasil kombinasi nilai parameter terbaik dengan menggunakan algoritma deteksi tepi Canny. 5.2 Saran 1. Penambahan derau pada citra kain bentenan akan menyebabkan unjuk kerja pada sistem akan menurun sehingga mempengaruhi kemampuan sistem untuk mengenali citra kain, agar mendapatkan hasil yang baik perlu adanya restorasi citra atau pengurangan derau. 2. Untuk pengambilan gambar lewat perangkat mobile, agar dapat memperhatikan jarak dan posisi kamera. 3. Aplikasi ini sering mengalami gangguan dikarenakan keterbatasan memori pada perangkat dalam proses pengenalan kain bentenan, memori akan cepat penuh ketika kita akan memulai proses baru, sebagai saran adanya pembersihan memori ketika sudah tidak digunakan 4. Mencoba menerapkan algoritma deteksi tepi, gelombang singkat, dan Learning Vector Quantization untuk objek lain sebagai perbandingan, dikarenakan objek citra kain bentenan memiliki banyak pola yang kompleks untuk proses pembelajaran (training) jaringan saraf tiruan.
3 73 DAFTAR PUSTAKA Arisandi, B., Suciati, N. & Wijaya, A. Y., Pengenalan Motif Batik dengan Rotated Wavelet Filter dan Neural Network. Surabaya : Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Makalah Sidang Tugas Akhir. Chang-chiun, H., Sun-Chong, K. & Wen-Hong, Y., Wovwn Fabric Analysis by Image Processing Part I : Identification of Weave Patterns.. Res. J Textile, pp Chen, N. & Marques, N. C., Extending Learning Vector Quantization for Classifying Data with Categorical Values. Communication in Computer and Information Science, pp Gonzales, R. C., Wood, R. E. & Eddins, S. L., Digital Image Processing Using Matlab. 2 ed. Memphis: Gatesmark Publishing. Guh, R., Real-Time Recognition of Control Chart Pattern in Autocorelated Processes Using A Learning Vector Quantization Network-Based Approach. International Journal of Production Research, pp Jing, J., Wang, J., Jia, J. & Kang, X., Automatic Recognition of Woven Fabric by Using Gray Level Co-occurrence Matrix. Journal of Information and Computational Science, pp Kapugu, H., Aplikasi Motif Bentenan pada Bangunan Sentra Kerajinan Kain Tenun di Posumen, Kabupaten Minahasa Tenggara, Sulawesi Utara. Jurnal Sabua, pp Kumar, H. S., Raja, K. R. & Patnaik, L., Automatic Image Segmentation Using Wavelet. International Journal of Computer Science and Network Security, pp Kusumadewi, S., Artificial Intelligence : Teknik dan Aplikasinya. Yogyakarta: Graha Ilmu. Kusumaputro, B., Pengenalan Huruf Tulisan Tangan Menggunakan Logika Fuzzy dan Jaringan Syaraf.. Seminar on Air - PPI Tokyo Institute of Technology, pp
4 74 Lotulung, L., Kain Bentenan : Proses Pembentukan Identitas Budaya di Sulawesi Utara. Seminar Nasional Menggagas Pencitraan Berbasis Kearifan Lokal, p Maini, R. & Aggarwal, H., Study ang Comparison of Various Image Edge Detection Techniques. International Journal of Image Processing (IJIP), 3(1), pp Munir, R., Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik. Bandung: Informatika. Murti, A., Iris Recognition System Using Fractal Dimensions of Haar Patterns. International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition, Volume 2, No.3, pp Mutter, K. N., Jafri, Z. M. & Abdul Aziz, A. B., Hybrid Hopfiel Neural Network, Discrete Wavelet Transform and Huffman Coding for Image Recognition. International Juornal of Computer and Network Security, pp Naoum, R. S. & Al-Sultani, Z. N., Learning Vector Quantization (LVQ) and k-nearest Neighbor for Instrusion Classification. World of Computer Science and Information Technology Journal (WCSIT), pp Narote, R. S., Narote, A. S. & Waghmare, L. M., Iris Based Recognition Sistem Using Wavelet Transform. International Journal of Computer Science and Network Security, pp Neruda, R. & Vidnerova, P., Learning Errors by Radial Basic Function Neural Networks and Regularization Networks. International Journal of Grid and Distributed Computing, Volume 1, No. 2, pp Nugraha, K. A., Pengenalan Pola Wayang Menggunakan Deteksi Tepi dan Jaringan Saraf Tiruan pada Aplikasi Mobile, Yogyakarta: Tesis, Mobile Computing Magister Teknik Informarika, Universitas Atma Jaya. Patil, R. & Kulkarni, S., Blurred Image Restoration Using Canny Edge Detection and Blind Deconvolution Algorithm. International Journal of Computer Technology and Electronics Engginering (IJCTEE) National Conference on Emerging Trends in Computer Science & Information Technology, pp Patil, R. & Kulkarni, S., Blurred Image Restoration Using Canny Edge Detection and Blind Deconvolution Algorithm. International Journal of
5 75 Computer Technology and Electronics Engineering (IJCTEE) National Conference on Emerging Trends in Computer Science & Information Technology (NCETCSIT-2011), pp Prasad, K., Nigam, D. C., Lakhotiya, A. & Umre, D., Character Recognition Using Matlab's Neural Network Toolbox. International of u- and e-service, Science and Technology, Volume 6, No. 6, pp Purwanti, E. & Widiyanti, P., Using Learning Vector Quantization Method for Automated Identification of Mycobacterium Tuberculosis. Indonesia Journal of Tropical and Infectious Desease, pp Puspitaningrum, D., Pengantar Jaringan Saraf Tiruan. Jogjakarta: Penerbit Andi. Putra, D., Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: Penerbit Andi. Putri, N. R., Learning Vector Quantization Dengan Logika Fuzzy untuk Pengenalan Wajah Berspektrum Cahaya Tampak Dengan Variasi Cahaya, Depok: Skripsi, Universitas Indonesia. Raturandang, J., Buku Acara Peresmian Bentenan Center. manado: s.n. Santoso, A. J., Wavelet, Diktat Kuliah Pengolahan Citra. s.l.:magister Teknik Informatika, Universitas Atma Jaya. Sutarno, Identifikasi Eksapresi Wajah Menggunakan Alihragam Gelombang Singkat (wavelet) dan Jaringan Saraf Tiruan LVQ. Yogyakarta, UPN "Veteran" Yogyakarta. Sutarno, Identifikasi Ekspresi Wajah Menggunakan Alihragam Gelombang SIngkat (wavelet) dan Jaringan Saraf Tiruan LVQ. UPN "Veteran" Yogyakarta, Seminar Nasional Informatika Tawade, L. & Warpe, H., Detection of Epilepsy Disorder Using Discret Wavelet Transforms Using MATLABs. International Journal of Advanced Science and Technology, Volume 29, pp Wenas, J., Sejarah dan Kebudayaan Minahasa. Jakarta: Institut Seni Budaya Sulawesi Utara. Wenas, J., Sejarah dan Kebudayaan Minahasa. Jakarta: Institut Seni Budaya Sulawesi Utara.
6 76 Widodo, S., Munggaran, L. & Nuryuliani, Sistem Identifikasi Pengenalan Karakter Menggunakan Metode RLE.. Seminar Ilmiah Nasional Komputer dan Sistem Intelejen (KOMMIT), pp Wuryandari, M. D. & Afrianto, I., Perbandingan Metode Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation dan Learning Vector Quantization pada Pengenalan Wajah. Jurnal Komputer dan Informatika, pp Zamani, A. M., Amaliah, B. & Munif, A., Implementasi Algoritma Genetika pada Struktur Backpropagation Neural Network untuk Klasifikasi Kanker Payudara. Jurnal Teknik Institut Teknologi Surabaya, Volume 1, Sept, 2012, pp
7 77 LAMPIRAN A. GAMBAR A.1 Kain Kaiwoe Patola 1 A.2 Kain Kaiwoe Patola 2 A.3 Kain Kaiwoe Patola 3
8 78 A.4 Kain Kaiwoe Patola 4 A.5 Kain Kaiwoe Patola 5 A.6 Kain Pinatkan 1
9 79 A.7 Kain Pinatikan 2 A.8 Kain Pinatikan 3 A.9 Kain Pinatikan 4
10 80 A.10 Kain Pinatikan 5 A.11 Kain Tinompak 1 A.12 Kain Tinompak 2
11 81 A.13 Kain Tinompak 3 A.14 Kain Tinompak 4 A.15 Kain Tinompak 5
12 82 A.16 Kain Tinonton 1 A.17 Kain Tinonton 2 A.18 Kain Tinonton 3
13 83 A.19 Kain Tinonton 4 A.20 Kain Tinonton 5
14 84 B. TABEL B.1 Tabel Pelatihan Canny No. Min Error Learning Rate Iterasi 1. 0,1 1, ,1 0, ,1 0, ,1 0, ,1 0, ,01 1, ,01 0, ,01 0, ,01 0, ,01 0, ,001 1, ,001 0, ,001 0, ,001 0, ,001 0,2 130 B.2 Tabel Pelatihan Prewitt No. Min Error Learning Rate Iterasi 1. 0,1 1,0 25
15 ,1 0, ,1 0, ,1 0, ,1 0, ,01 1, ,01 0, ,01 0, ,01 0, ,01 0, ,001 1, ,001 0, ,001 0, ,001 0, ,001 0,2 57 B.3 Tabel Pengujian Kain Kaiwoe Patola No Minimum Error Learning Rate Citra Asli Canny % Prewitt % 1 0,1 0, ,1 0, ,1 0, ,1 0, ,01 0,
16 86 6 0,01 0, ,01 0, ,01 0, ,001 0, ,001 0, ,001 0, ,001 0, B.4 Tabel Pengujian Kain Pinatikan No Minimum Error Learning Rate Citra Asli Canny % Prewitt % 1 0,1 0, ,1 0, ,1 0, ,1 0, ,01 0, ,01 0, ,01 0, ,01 0, ,001 0, ,001 0, ,001 0, ,001 0,
17 87 B.5 Tabel Pengujian Kain Tinompak No Minimum Error Learning Rate Citra Asli Canny % Prewitt % 1 0,1 0, ,1 0, ,1 0, ,1 0, ,01 0, ,01 0, ,01 0, ,01 0, ,001 0, ,001 0, ,001 0, ,001 0, B.6 Tabel Pengujian Kain Tinonton No Minimum Error Learning Rate Citra Asli Canny % Prewitt % 1 0,1 0, ,1 0, ,1 0,
18 88 4 0,1 0, ,01 0, ,01 0, ,01 0, ,01 0, ,001 0, ,001 0, ,001 0, ,001 0, B.7 Tabel Pengujian Laju Belajar pada Kain Motif Kaiwoe Patola - Canny Minimum Learning Salt and Salt and Gaussian Gaussian Error Rate Paper 10% Paper 20% 10% 20% 0,1 0,2 x 0,1 0,4 x x x 0,1 0,6 x x x x 0,1 0,8 x x x x 0,01 0,2 x x 0,01 0,4 x x 0,01 0,6 x x x 0,01 0,8 x x x x 0,001 0,2 x x x 0,001 0,4 x x x x
19 89 0,001 0,6 x x x x 0,001 0,8 x x x x Ket : = Dikenali x = Tidak Dikenali B.8 Tabel Pengujian Laju Belajar pada Kain Motif Kaiwoe Patola - Prewitt Minimum Learning Salt and Salt and Gaussian Gaussian Error Rate Paper 10% Paper 20% 10% 20% 0,1 0,2 x x x 0,1 0,4 x x x 0,1 0,6 x x x x 0,1 0,8 x x x x 0,01 0,2 x x x x 0,01 0,4 x x x x 0,01 0,6 x x x x 0,01 0,8 x x x x 0,001 0,2 x x x 0,001 0,4 x x x x 0,001 0,6 x x x x 0,001 0,8 x x x x Ket : = Dikenali x = Tidak Dikenali
20 90 B.9 Tabel Pengujian Laju Belajar pada Kain Motif Pinatikan - Canny Minimum Learning Salt and Salt and Gaussian Gaussian Error Rate Paper 10% Paper 20% 10% 20% 0,1 0,2 x x 0,1 0,4 x x x x 0,1 0,6 x x x x 0,1 0,8 x x x x 0,01 0,2 x x 0,01 0,4 x x x 0,01 0,6 x x x x 0,01 0,8 x x x x 0,001 0,2 x x 0,001 0,4 x x x x 0,001 0,6 x x x x 0,001 0,8 x x x x Ket : = Dikenali x = Tidak Dikenali B.10 Tabel Pengujian Laju Belajar pada Kain Motif Pinatikan Prewitt Minimum Learning Salt and Salt and Gaussian Gaussian Error Rate Paper 10% Paper 20% 10% 20% 0,1 0,2 x x x 0,1 0,4 x x x 0,1 0,6 x x x x
21 91 0,1 0,8 x x x x 0,01 0,2 x x x 0,01 0,4 x x x x 0,01 0,6 x x x x 0,01 0,8 x x x x 0,001 0,2 x x x x 0,001 0,4 x x x x 0,001 0,6 x x x x 0,001 0,8 x x x x Ket : = Dikenali x = Tidak Dikenali B.11 Tabel Pengujian Laju Belajar pada Kain Motif Tinompak - Canny Minimum Learning Salt and Salt and Gaussian Gaussian Error Rate Paper 10% Paper 20% 10% 20% 0,1 0,2 x x x 0,1 0,4 x x x x 0,1 0,6 x x x x 0,1 0,8 x x x x 0,01 0,2 x x x x 0,01 0,4 x x x 0,01 0,6 x x x x
22 92 0,01 0,8 x x x x 0,001 0,2 x x x x 0,001 0,4 x x x x 0,001 0,6 x x x x 0,001 0,8 x x x x Ket : = Dikenali x = Tidak Dikenali B.12 Tabel Pengujian Laju Belajar pada Kain Motif Tinompak - Prewitt Minimum Learning Salt and Salt and Gaussian Gaussian Error Rate Paper 10% Paper 20% 10% 20% 0,1 0,2 x x x 0,1 0,4 x x x x 0,1 0,6 x x x x 0,1 0,8 x x x x 0,01 0,2 x x x x 0,01 0,4 x x x x 0,01 0,6 x x x x 0,01 0,8 x x x x 0,001 0,2 x x x x 0,001 0,4 x x x x 0,001 0,6 x x x x
23 93 0,001 0,8 x x x x Ket : = Dikenali x = Tidak Dikenali B.13 Tabel Pengujian Laju Belajar pada Kain Motif Tinonton - Canny Minimum Learning Salt and Salt and Gaussian Gaussian Error Rate Paper 10% Paper 20% 10% 20% 0,1 0,2 x 0,1 0,4 x x 0,1 0,6 x x x 0,1 0,8 x x x x 0,01 0,2 x x 0,01 0,4 x 0,01 0,6 x x x x 0,01 0,8 x x x x 0,001 0,2 x 0,001 0,4 x 0,001 0,6 x x x 0,001 0,8 x x x x Ket : = Dikenali x = Tidak Dikenali
24 94 B.14 Tabel Pengujian Laju Belajar pada Kain Motif Tinonton - Prewitt Minimum Learning Salt and Salt and Gaussian Gaussian Error Rate Paper 10% Paper 20% 10% 20% 0,1 0,2 x x x x 0,1 0,4 x x 0,1 0,6 x x x x 0,1 0,8 x x x 0,01 0,2 x x 0,01 0,4 x x x x 0,01 0,6 x x x x 0,01 0,8 x x x x 0,001 0,2 x x 0,001 0,4 x x x 0,001 0,6 x x x x 0,001 0,8 x x x x Ket : = Dikenali x = Tidak Dikenali
25 C. SKPL & DPPL 95
PENGEMBANGAN APLIKASI MOBILE UNTUK PENGENALAN POLA KAIN BENTENAN DENGAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION
PENGEMBANGAN APLIKASI MOBILE UNTUK PENGENALAN POLA KAIN BENTENAN DENGAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION Kiven A. Pandeiroot 1), Albertus Joko Santoso 2), Eddi Julianto 3) 1, 2, 3) Program Studi Magister Teknik
TESIS PENGEMBANGAN APLIKASI MOBILE UNTUK PENGENALAN POLA KAIN BENTENAN DENGAN JARINGAN SARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION
i TESIS PENGEMBANGAN APLIKASI MOBILE UNTUK PENGENALAN POLA KAIN BENTENAN DENGAN JARINGAN SARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION KIVEN ALFA PANDEIROOT No. Mhs. : 125301909/PS/MTF PROGRAM STUDI MAGISTER
ALGORITMA BACKPROPAGATION PADA JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK PENGENALAN POLA WAYANG KULIT
ALGORITMA BACKPROPAGATION PADA JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK PENGENALAN POLA WAYANG KULIT Kristian Adi Nugraha 1), Albertus Joko Santoso 2), Thomas Suselo 3) 1,2,3) Program Studi Magister Teknik Informatika,
ALGORITMA BACKPROPAGATION PADA JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK PENGENALAN POLA WAYANG KULIT
ALGORITMA BACKPROPAGATION PADA JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK PENGENALAN POLA WAYANG KULIT Kristian Adi Nugraha 1), Albertus Joko Santoso 2), Thomas Suselo 3) 1,2,3) Program Studi Magister Teknik Informatika,
BAB I PENDAHULUAN. Dewasa ini kepedulian masyarakat Indonesia akan budaya-budaya lokal
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Dewasa ini kepedulian masyarakat Indonesia akan budaya-budaya lokal semakin memudar. Hal ini paling jelas terlihat di kalangan kaum muda, dimana mereka telah banyak
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI
9 BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI 2.1 Tinjauan Pustaka Pengenalan pola adalah proses mengelompokkan data numerik dan simbolik termasuk citra secara otomatis oleh komputer, tujuan dari pengelompokan
BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN. maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut : dengan ekstraksi ciri menggunakan Wavelet Transform.
BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN 6.1 Kesimpulan Berdasarkan hasil pengujian dan analisisyang telah dilakukan oleh penulis, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut : 1. Algoritma jaringan saraf tiruan
PENGENALAN POLA WAYANG MENGGUNAKAN DETEKSI TEPI DAN JARINGAN SARAF TIRUAN PADA APLIKASI MOBILE
TESIS PENGENALAN POLA WAYANG MENGGUNAKAN DETEKSI TEPI DAN JARINGAN SARAF TIRUAN PADA APLIKASI MOBILE KRISTIAN ADI NUGRAHA No. Mhs. : 125301833/PS/MTF PROGRAM STUDI MAGISTER TEKNIK INFORMATIKA PROGRAM PASCASARJANA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
7 BAB II TINJAUAN PUSTAKA Penelitian maupun pembuatan aplikasi mengenai pengenalan karakter / pengenalan pola ataupun yang berhubungan dengan Jaringan Syaraf Tiruan terlebih dengan metode Backpropagation
Oleh: Angger Gusti Zamzany( ) Dosen Pembimbing: Dr. Dwi Ratna Sulistyaningrum, S.Si, M.T.
Oleh: Angger Gusti Zamzany(1210100 073) Dosen Pembimbing: Dr. Dwi Ratna Sulistyaningrum, S.Si, M.T. DAFTAR ISI I II III IV V VI PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA METODOLOGI PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI PENGUJIAN
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI. berbagai penelitian dan pada aspek yang bermacam-macam [(Edoh, 2011),
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI 2.1. Tinjauan Pustaka Deteksi tepi merupakan metode yang telah banyak diimplementasikan dalam berbagai penelitian dan pada aspek yang bermacam-macam [(Edoh, 2011),
SIMULASI PENGENALAN TULISAN MENGGUNAKAN LVQ (LEARNING VECTOR QUANTIZATION )
SIMULASI PENGENALAN TULISAN MENGGUNAKAN LVQ (LEARNING VECTOR QUANTIZATION ) Fachrul Kurniawan, Hani Nurhayati Jurusan Teknik Informatika, Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri (UIN) Maulana Malik
ANALISIS KINERJA METODE LUCY-RICHARDSON DAN BLIND DECONVOLUTION
ANALISIS KINERJA METODE LUCY-RICHARDSON DAN BLIND DECONVOLUTION Dian Eka Apriliyani Jurusan Teknik Informatika, Universitas Gunadarma dyanekaa@gmail.com Abstrak Deblurring merupakan operasi restorasi citra
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN. Berdasarkan hasil pengujian, analisis, dan implementasi yang telah dilakukan
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan Berdasarkan hasil pengujian, analisis, dan implementasi yang telah dilakukan oleh penulis, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut : 1. Berkaitan dengan
Jurnal 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
Pengenalan Plat Nomor Mobil Menggunakan Metode Learning Vector Quantization
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-issn: 2548-964X Vol. 2, No. 3, Maret 2018, hlm. 1313-1317 http://j-ptiik.ub.ac.id Pengenalan Plat Nomor Mobil Menggunakan Metode Learning Vector
BAB I PENDAHULUAN. pengetahuan yang sangat populer saat ini. Dengan ilmu pengetahuan ini, teknologi di
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) merupakan suatu cabang ilmu pengetahuan yang sangat populer saat ini. Dengan ilmu pengetahuan ini, teknologi di dunia
BAB I PENDAHULUAN. ke karakteristik tertentu pada manusia yang unik dan berbeda satu sama lain.
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah keamanan (security) merupakan salah satu isu yang sangat penting akhir-akhir ini. Salah satu teknik yang diunggulkan bisa diterapkan untuk permasalahan tersebut
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN. 1) Dengan menggunakan pengolahan citra local threshold kemudian citra
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 1. Kesimpulan Dari serangkaian penelitian yang telah dilakukan maka peneliti dapat mengambil beberapa kesimpulan yaitu : 1) Dengan menggunakan pengolahan citra local threshold
ANALISIS DEKOMPOSISI WAVELET PADA PENGENALAN POLA LURIK DENGAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION
ANALISIS DEKOMPOSISI WAVELET PADA PENGENALAN POLA LURIK DENGAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION Bambang Robi in eure_bbg@yahoo.com Akademi Teknik PIRI Yogyakarta Abstrak Indonesia merupakan negara yang
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Least Square Support Vector Machines yang dilakukan oleh (Anindya Ghosh et
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Tinjauan Pustaka Adapun Beberapa penelitian terdahulu yang telah dilakukan sebelumnya tentang kain yaitu Klasifikasi Pola Benang penjalinan dari Kain Menggunakan Least Square
BAB 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
Muhammad Nasir. Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Lhokseumawe Jl. Banda Aceh Medan Km Lhokseumawe
KLASIFIKASI DAN PNGNALAN SIDIK JAI TTUMPUK BBASIS MTOD LANING VCTO QUANTIZATION Muhammad Nasir Jurusan Teknik lektro Politeknik Negeri Lhokseumawe Jl. Banda Aceh Medan Km. 280. Lhokseumawe 21 mail : masnasir_poli@yahoo.com
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Mata adalah indra terbaik yang dimiliki oleh manusia sehingga citra (gambar) memegang peranan penting dalam perspektif manuasia. Namun mata manusia memiliki keterbatasan
PEMANFAATAN NEURAL NETWORK PERCEPTRON PADA PENGENALAN POLA KARAKTER
PEMANFAATAN NEURAL NETWORK PERCEPTRON PADA PENGENALAN POLA KARAKTER Fakultas Teknologi Informasi Universitas Merdeka Malang Abstract: Various methods on artificial neural network has been applied to identify
Klasifikasi Identitas Wajah Untuk Otorisasi Menggunakan Deteksi Tepi dan LVQ
Klasifikasi Identitas Wajah Untuk Otorisasi Menggunakan Deteksi Tepi dan LVQ Gilang Ramadhan *, Esmeralda C Djamal, Tedjo Darmanto Jurusan Informatika, Fakultas MIPA Universitas Jenderal Achmad Yani Jl.
Oleh: Ulir Rohwana ( ) Dosen Pembimbing: Prof. Dr. H. M. Isa Irawan, M.T.
Oleh: Ulir Rohwana (1209 100 702) Dosen Pembimbing: Prof. Dr. H. M. Isa Irawan, M.T. DAFTAR ISI I II III IV V VI PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA METODOLOGI PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI HASIL DAN PENGUJIAN
Aplikasi Pengenalan Citra Chord Gitar Menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ)
95 Aplikasi Pengenalan Citra Chord Gitar Menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ) Imam Suderajad *), Tamam Asrori **), Mohammad ***), Dwi Prananto ****) Teknik Elektro, Universitas Panca Marga Email:
Analisis Pengenalan Motif Songket Palembang Menggunakan Algoritma Propagasi Balik
Analisis Pengenalan Motif Songket Palembang Menggunakan Algoritma Propagasi Balik Andra Riztyan (andra.riztyan@gmail.com), Rezi Berli Dariska (rezi.ezzy@gmail.com) Ir. Rusbandi, M.Eng (rusbandi@gmail.com),
IMPLEMENTASI PEMBACAAN HURUF HIJAIYYAH DAN KARAKTER ANGKA ARAB DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN LVQ (LEARNING VECTOR QUANTIZATION)
IMPLEMENTASI PEMBACAAN HURUF HIJAIYYAH DAN KARAKTER ANGKA ARAB DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN LVQ (LEARNING VECTOR QUANTIZATION) Alfan Zahriyono¹, Ahmad Suryan..², Mahmud Dwi Suliiyo³ ¹Teknik
EKSTRAKSI DAN PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN BERMOTOR DI INDONESIA
TESIS EKSTRAKSI DAN PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN BERMOTOR DI INDONESIA DONNY AVIANTO No. Mhs : 135302024/PS/MTF PROGRAM STUDI MAGISTER TEKNIK INFORMATIKA PROGRAM PASCASARJANA UNIVERSITAS ATMA JAYA YOGYAKARTA
BAB I PENDAHULUAN. penelitian di dunia pendidikan. Dilaporkan sekitar 25-60% mahasiswa drop-out
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada tahun 1980, Student Engagement menjadi topik hangat dalam penelitian di dunia pendidikan. Dilaporkan sekitar 25-60% mahasiswa drop-out dikarenakan merasa bosan
BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN. 1. Metode Learning ng Vector Quantization dapat diimplementasikan implem
BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN A. Kesimpulan Berdasarkan analisa terhadap ap hasil pengamatan yang dilakukan pada proses pengujian, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut: 1. Metode Learning ng Vector
SISTEM DETEKSI PRA PANEN PADI BERDASARKAN WARNA DAUN DENGAN MENGGUNAKAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ)
SISTEM DETEKSI PRA PANEN PADI BERDASARKAN WARNA DAUN DENGAN MENGGUNAKAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) 1 Pradityo Utomo dan 2 Setiyo Daru Cahyono 42 1 Program Studi Magister Ilmu Komputer, Universitas
PERBANDINGAN ANALISIS PENGENALAN HURUF ARAB MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DAN K-NEAREST NEIGHBOR
PERBANDINGAN ANALISIS PENGENALAN HURUF ARAB MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DAN K-NEAREST NEIGHBOR Ragil Anggararingrum Perwira Nagara¹, Adiwijaya², Ratri Dwi Atmaja³ ¹Teknik
PERBANDINGAN TINGKAT AKURASI JENIS CITRA KEABUAN, HSV, DAN L*a*b* PADA IDENTIFIKASI JENIS BUAH PIR
PERBANDINGAN TINGKAT AKURASI JENIS CITRA KEABUAN, HSV, DAN L*a*b* PADA IDENTIFIKASI JENIS BUAH PIR Mulia Octavia 1), Jesslyn K 2), Gasim 3) 1), 2),3) Program Studi Teknik Informatika STMIK GI MDP Jl. Rajawali
BAB 6 SIMPULAN DAN SARAN
39 BAB 6 SIMPULAN DAN SARAN 6.1 Simpulan Dari penelitian yang telah dilakukan hingga mendapatkan hasil yang cukup memuaskan, maka ada beberapa kesimpulan yang dapat peneliti berikan, 1. Teknik ekstraksi
BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Jaringan syaraf tiruan merupakan bidang ilmu yang banyak digunakan dalam melakukan pengenalan pola suatu obyek. Banyak obyek yang dapat digunakan untuk pengenalan pola
Program Aplikasi Komputer Pengenalan Angka Dengan Pose Jari Tangan Sebagai Media Pembelajaran Interaktif Anak Usia Dini
Program Aplikasi Komputer Pengenalan Angka Dengan Pose Jari Tangan Sebagai Media Pembelajaran Interaktif Anak Usia Dini Wawan Kurniawan Jurusan PMIPA, FKIP Universitas Jambi wwnkurnia79@gmail.com Abstrak
Adiguna¹, -². ¹Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) ALGORITMA PENGENALAN SIDIK JARI MENGGUNAKAN ADAPTIVE RESONANCE THEORY DAN FILTER GABOR FINGERPRINT RECOGNITION ALGORITHM USING ADAPTIVE RESONANCE THEORY AND GABOR FILTER
Verifikasi Citra Wajah Menggunakan Metode Discrete Cosine Transform Untuk Aplikasi Login
The 13 th Industrial Electronics Seminar 011 (IES 011) Electronic Engineering Polytechnic Institute of Surabaya (EEPIS), Indonesia, October 6, 011 Verifikasi Citra Wajah Menggunakan Metode Discrete Cosine
SISTEM 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,
PENENTUAN JALUR TERPENDEK PADA APLIKASI OJEK ONLINE GO-JEK DENGAN PROBABILISTIC NEURAL NETWORK (PNN) DAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO)
PENENTUAN JALUR TERPENDEK PADA APLIKASI OJEK ONLINE GO-JEK DENGAN PROBABILISTIC NEURAL NETWORK (PNN) DAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO) Levina Fitri Rahmawati, Isnandar Slamet, dan Diari Indriati Program
KLASIFIKASI POLA UKIR KAYU JEPARA BERDASARKAN DETEKSI TEPI BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN
LAPORAN SKRIPSI KLASIFIKASI POLA UKIR KAYU JEPARA BERDASARKAN DETEKSI TEPI BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN VAHRUL MEILANI NIM.2012-51-115 DOSEN PEMBIMBING Endang Supriyati, M.Kom Alif Catur Murti, S.Kom,
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengenalan Pola Pengenalan pola (pattern recognition) adalah suatu ilmu untuk mengklasifikasikan atau menggambarkan sesuatu berdasarkan pengukuran kuantitatif fitur atau sifat
Implementasi Teori Graf Dalam Masalah Fingerprint Recognition (Pengenalan Sidik Jari)
Implementasi Teori Graf Dalam Masalah Fingerprint Recognition (Pengenalan Sidik Jari) Amalfi Yusri Darusman Jurusan Teknik Informatika Institut Teknologi Bandung, jalan Ganesha 10 Bandung, email : if17023@students.if.itb.a.c.id
IMPLEMENTASI SEGMENTASI CITRA DAN ALGORITMA LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) DALAM PENGENALAN BENTUK BOTOL
IMPLEMENTASI SEGMENTASI CITRA DAN ALGORITMA LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) DALAM PENGENALAN BENTUK BOTOL Andri STMIK Mikroskil Jl. Thamrin No. 122, 124, 140 Medan 20212 andri@mikroskil.ac.id Abstrak
SISTEM DETEKSI PRA PANEN PADI BERDASARKAN WARNA DAUN DENGAN MENGGUNAKAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ)
SISTEM DETEKSI PRA PANEN PADI BERDASARKAN WARNA DAUN DENGAN MENGGUNAKAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) Pradityo Utomo 1) dan Setiyo Daru Cahyono 2) 1) Program Studi Magister Ilmu Komputer, Universitas
PENGENALAN GENDER MEMANFAATKAN WAJAH MANUSIA DENGAN MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI NEAREST NEIGHBOR
PENGENALAN GENDER MEMANFAATKAN WAJAH MANUSIA DENGAN MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI NEAREST NEIGHBOR Ardilla Ayu Dewanti Ridwan, Ivanna K. Timotius, Iwan Setyawan PENGENALAN GENDER MEMANFAATKAN WAJAH MANUSIA
Aplikasi Mobile Pengenalan Karakter Manusia Melalui Bentuk Bagian Wajah Menggunakan Metode Learning Vector Quantization
Aplikasi Mobile Pengenalan Karakter Manusia Melalui Bentuk Bagian Wajah Menggunakan Metode Learning Vector Quantization Rezky Aulia Pratama 1, Kartina Diah Kesuma W, S.T 2, Wawan Yunanto, S.Kom., M.T 3
Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan Sebagai Penterjemah Karakter Braille Ke Bentuk Abjad
The 13 th Industrial Electronics Seminar 2011 (IES 2011) Electronic Engineering Polytechnic Institute of Surabaya (EEPIS), Indonesia, October 26, 2011 Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan Sebagai Penterjemah
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pengenalan pola (pattern recognition) dapat diartikan sebagai proses klasifikasi dari objek atau pola menjadi beberapa kategori atau kelas. Dan bertujuan untuk pengambilan
Perancangan Perangkat Lunak untuk Ekstraksi Ciri dan Klasifikasi Pola Batik
JURNAL ILMIAH SEMESTA TEKNIKA Vol. 17, No. 2, 157-165, Nov 2014 157 Perancangan Perangkat Lunak untuk Ekstraksi Ciri dan Klasifikasi Pola Batik (Software Design for Feature Extraction and Classification
IDENTIFIKASI RAMBU-RAMBU LALU LINTAS MENGGUNAKAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION
IDENTIFIKASI RAMBU-RAMBU LALU LINTAS MENGGUNAKAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION RULIAH Program Studi Sistem Informasi Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Banjarbaru Jl. A. Yani Km. 33,3 Loktabat
Deteksi Tepi pada Citra Digital menggunakan Metode Kirsch dan Robinson
Deteksi Tepi pada Citra Digital menggunakan Metode Kirsch dan Robinson Veronica Lusiana Program Studi Teknik Informatika, Universitas Stikubank email: verolusiana@yahoo.com Abstrak Segmentasi citra sebagai
DETEKSI SEBARAN TITIK API PADA KEBAKARAN HUTAN GAMBUT MENGGUNAKAN GELOMBANG-SINGKAT DAN BACKPROPAGATION (STUDI KASUS KOTA DUMAI PROVINSI RIAU)
TESIS DETEKSI SEBARAN TITIK API PADA KEBAKARAN HUTAN GAMBUT MENGGUNAKAN GELOMBANG-SINGKAT DAN BACKPROPAGATION (STUDI KASUS KOTA DUMAI PROVINSI RIAU) TRI HANDAYANI No. Mhs. : 125301914 PROGRAM STUDI MAGISTER
ALGORITMA BACK PROPAGATION NEURAL NETWORK UNTUK PENGENALAN POLA KARAKTER HURUF JAWA
Nazla Nurmila, Aris Sugiharto, Eko Adi Sarwoko ALGORITMA BACK PROPAGATION NEURAL NETWORK UNTUK PENGENALAN POLA KARAKTER HURUF JAWA Nazla Nurmila, Aris Sugiharto, dan Eko Adi Sarwoko Prodi Ilmu Komputer
BAB I PENDAHULUAN. beberapa dekade ini. Kanker paru merupakan pertumbuhan sel-sel abnormal yang
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Kanker paru telah menjadi salah satu kanker yang sering terjadi dalam beberapa dekade ini. Kanker paru merupakan pertumbuhan sel-sel abnormal yang tak terkendali pada
Pengenalan Karakter Tulisan Tangan Latin pada Jaringan Saraf Tiruan Metode Backpropagation dengan Input Citra Kamera Digital
Pengenalan Karakter Tulisan Tangan Latin pada Jaringan Saraf Tiruan Metode Backpropagation dengan Input Citra Kamera Digital Dompak Petrus Sinambela 1 Sampe Hotlan Sitorus 2 Universitas Mpu Tantular Jakarta.
HASIL DAN PEMBAHASAN. Generalisasi =
6 Kelas Target Sidik jari individu 5 0000100000 Sidik jari individu 6 0000010000 Sidik jari individu 7 0000001000 Sidik jari individu 8 0000000100 Sidik jari individu 9 0000000010 Sidik jari individu 10
Aplikasi Teknik Speech Recognition pada Voice Dial Telephone
Aplikasi Teknik Speech Recognition pada Voice Dial Telephone Oleh: Ahmad Irfan Abdul Rahman Tri Budi Santoso Titon Dutono Laboratorium Sinyal, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya (PENS) Institut Teknologi
IDENTIFIKASI KEASLIAN MATA UANG RUPIAH MELALUI INVISIBLE INK BERBASIS FOURIER TRANSFORM MENGGUNAKAN NEURAL LEARNING VECTOR QUANTIZATION
IDENTIFIKASI KEASLIAN MATA UANG RUPIAH MELALUI INVISIBLE INK BERBASIS FOURIER TRANSFORM MENGGUNAKAN NEURAL LEARNING VECTOR QUANTIZATION Yusron Rijal Jurusan Sistem Informasi STIKOMP SURABAYA, email: yusron@stikom.edu
2. Tahapan Penelitian pemahaman merupakan awal proses penelitian
Metodologi Penelitian Rudi Susanto rudist87@gmail.com 086547296211 2. Tahapan Penelitian pemahaman merupakan awal proses penelitian Course Outline 1. Pengantar Penelitian 2. Tahapan Penelitian 3. Masalah
SISTEM KLASIFIKASI JENIS BERAS MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION
SISTEM KLASIFIKASI JENIS BERAS MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION Pradityo Utomo Program Studi D3 Manajemen Informatika Universitas Merdeka Madiun pradityou@gmail.com ABSTRACT Information
BAB I PENDAHULUAN. Pada zaman sekarang ini bagi sebagian masyarakat kendaraan bermotor
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada zaman sekarang ini bagi sebagian masyarakat kendaraan bermotor jenis mobil ataupun sepeda motor tidak lagi menjadi kebutuhan sekunder, melainkan telah menjadi
HALAMAN SAMPUL SKRIPSI PENGENALAN POLA TELAPAK TANGAN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA BACK PROPAGATION NEURAL NETWORK
HALAMAN SAMPUL SKRIPSI PENGENALAN POLA TELAPAK TANGAN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA BACK PROPAGATION NEURAL NETWORK Oleh: MOH SHOCHWIL WIDAT 2011-51-034 PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK
HUBUNGAN JUMLAH INPUT LAYER DAN OUTPUT LAYER NEURAL NETWORK TERHADAP TINGKAT AKURASI SISTEM HANDWRITING RECOGNITION DENGAN METODE BACKPROPAGATION
HUBUNGAN JUMLAH INPUT LAYER DAN OUTPUT LAYER NEURAL NETWORK TERHADAP TINGKAT AKURASI SISTEM HANDWRITING RECOGNITION DENGAN METODE BACKPROPAGATION Harjono, Didik Warasto Politeknik Pratama Mulia Surakarta
ESTIMASI BIAYA PERANGKAT LUNAK MENGGUNAKAN IMPROVED BACKPROPAGATION
ESTIMASI BIAYA PERANGKAT LUNAK MENGGUNAKAN IMPROVED BACKPROPAGATION Rocky Yefrenes Dillak Abstrak : Estimasi biaya perangkat lunak merupakan bagian tak terpisahkan dari pengembangan perangkat lunak. Mengabaikan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan.
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan. Pada hari Jumat tanggal 2 Oktober 2009 di Abu Dhabi, Uni Emirat Arab, United Nations Educational, Scientific, and Culture Organization (UNESCO) memberikan
DETEKSI PLAT KENDARAAN MENGGUNAKAN HOG DAN LVQ. Muhammad Imron Rosadi 1
DETEKSI PLAT KENDARAAN MENGGUNAKAN HOG DAN LVQ Muhammad Imron Rosadi 1 Prodi Teknik Informatika, Universitas Yudharta Pasuruan Purwosari 67162 Pasuruan Jawa Timur 1 Email : Imron_uyp@yahoo.com ABSTRAK
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. yang revelan dengan penelitian yang akan. antara metode Kohonen Neural Network dengan metode Learning ng Vector
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada Bab ini akan menjelaskan tentang teori-teori o i serta hasil penelitian yang revelan dengan penelitian yang akan an dilakukan. an. A. Tinjauan an Pustaka Prabowo, o, Sarwoko
BAB 1 PENDAHULUAN. Sistem Pakar (Expert System), Jaringan Saraf Tiruan (Artificial Neural Network), Visi
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Di era yang semakin maju ini, teknologi telah memegang peranan penting dalam kehidupan manusia sehari-hari, sehingga kemajuannya sangat dinantikan dan dinikmati para
Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dan Steepest Descent untuk Prediksi Data Time Series
Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dan Steepest Descent untuk Prediksi Data Time Series Oleh: ABD. ROHIM (1206 100 058) Dosen Pembimbing: Prof. Dr. M. Isa Irawan, MT Jurusan Matematika
Analisis Kualitas Interpolasi Terhadap Fitur Statistik pada Citra
Analisis Kualitas Interpolasi Terhadap Fitur Statistik pada Citra Meirista Wulandari Jurusan Teknik Elektro, Universitas Tarumanagara, Jakarta, Indonesia meiristaw@ft.untar.ac.id Diterima 10 Desember 016
TOLERANSI UNJUK PENGENALAN JARINGAN SYARAF TIRUAN PADA PENAMBAHAN DERAU DAN SUDUT PUTARAN TERHADAP POLA KARAKTER TULISAN TANGAN JENIS ANGKA
Iwan Suhardi, Toleransi Jaringan Syaraf Tiruan TOLERANSI UNJUK PENGENALAN JARINGAN SYARAF TIRUAN PADA PENAMBAHAN DERAU DAN SUDUT PUTARAN TERHADAP POLA KARAKTER TULISAN TANGAN JENIS ANGKA Iwan Suhardi Jurusan
DETEKSI KELAINAN KANKER PAYUDARA BERDASARKAN CITRA MAMMOGRAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN LVQ (LEARNING VEQTOR QUANTIZATION)
DETEKSI KELAINAN KANKER PAYUDARA BERDASARKAN CITRA MAMMOGRAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN LVQ (LEARNING VEQTOR QUANTIZATION) Juwita Puteri Nurasyah¹, Achmad Rizal², Koredianto Usman³ ¹Teknik Telekomunikasi,,
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN V.1 Kesimpulan Setelah dilakukan perancangan sistem evaluasi mutu berbasis komputer (logika fuzzy, pengolahan citra dan JST), maka dapat disimpulkan bahwa : 1. Program logika
PENGENALAN CITRA WAJAH DENGAN MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET DISKRIT DAN JARINGAN SARAF TIRUAN BACK-PROPAGATION
PENGENALAN CITRA WAJAH DENGAN MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET DISKRIT DAN JARINGAN SARAF TIRUAN BACK-PROPAGATION Suhendry Effendy Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Bina Nusantara University
REALISASI PENGUKUR TINGGI BADAN MANUSIA SECARA REALTIME BEBRBASIS WEBCAM
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) Tugas Akhir - 2012 REALISASI PENGUKUR TINGGI BADAN MANUSIA SECARA REALTIME BEBRBASIS WEBCAM Dwi Asto Yuliardi¹, Iwan Iwut Tritoasmoro², Inung Wijayanto³ ¹Teknik Telekomunikasi,,
IDENTIFIKASI DAN VERIFIKASI TANDA TANGAN STATIK MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION DAN ALIHRAGAM WAVELET
TESIS IDENTIFIKASI DAN VERIFIKASI TANDA TANGAN STATIK MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION DAN ALIHRAGAM WAVELET ROSALIA ARUM KUMALASANTI No. Mhs. : 135302014/PS/MTF PROGRAM STUDI MAGISTER TEKNIK INFORMATIKA PROGRAM
IMPLEMENTASI DEEP LEARNING BERBASIS TENSORFLOW UNTUK PENGENALAN SIDIK JARI
Royani Darma Nurfita, Gunawan Ariyanto, Implementasi Deep Learning Berbasis Tensorflow Untuk Pengenalan Sidik Jari IMPLEMENTASI DEEP LEARNING BERBASIS TENSORFLOW UNTUK PENGENALAN SIDIK JARI Royani Darma
Achmad Fauqy Ashari Supervisor: Wiwik Anggraeni S.Si, M.Kom Ahmad Mukhlason S.Kom, M.Sc
Achmad Fauqy Ashari 5208100150 Supervisor: Wiwik Anggraeni S.Si, M.Kom Ahmad Mukhlason S.Kom, M.Sc Sistem Informasi - FTIf - 2012 Tujuan dari tugas akhir ini adalah pengembangan prototipe sistem cerdas
Bulu mata. Generalisasi= Jumlah pola dikenali dengan benar x 100% Jumlah total pola
Generalisasi Hasil penelitian ini diukur menggunakan nilai konvergen dan generalisasi. Nilai konvergen adalah tingkat kecepatan jaringan untuk mempelajari pola input yang dinyatakan dalam satuan iterasi
BAB I PENDAHULUAN 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Masalah Grafologi atau analisis tulisan tangan adalah metode ilmiah untuk mengidentifikasi,
BAB I PENDAHULUAN 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Masalah Grafologi atau analisis tulisan tangan adalah metode ilmiah untuk mengidentifikasi, mengevaluasi dan pemahaman karakter seseorang melalui pola
ANALISA METODE RADIAL BASIS FUNCTION JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK PENENTUAN MORFOLOGI SEL DARAH MERAH (ERITROSIT) BERBASIS PENGOLAHAN CITRA
PRO S ID IN G 20 1 2 HASIL PENELITIAN FAKULTAS TEKNIK ANALISA METODE RADIAL BASIS FUNCTION JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK PENENTUAN MORFOLOGI SEL DARAH MERAH (ERITROSIT) BERBASIS PENGOLAHAN CITRA Zulkifli
100% Akurasi = (11) Lingkungan Pengembangan
Algoritme Dekomposisi Wavelet Dekomposisi wavelet Haar dapat dijelaskan sebagai berikut : 1 Transformasi linear digunakan untuk mengubah ruang warna secara linear menjadi warna dasar. Karena citra yang
BAB I PENDAHULUAN I.1
BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Perkembangan industri manufaktur menuntut perusahaan untuk untuk memiliki daya saing tinggi, baik itu skala nasional maupun internasional. Kegiatan ekspor dan impor
Pengolahan Citra untuk Bidang Pertanian(Menentukan Kematangan Buah) Oleh Nama:Wahyu Abid A. NRP : Kelas :2D4 IT(B)
Pengolahan Citra untuk Bidang Pertanian(Menentukan Kematangan Buah) Oleh Nama:Wahyu Abid A. NRP :2110151042 Kelas :2D4 IT(B) Latar Belakang Buah pisang dan alpukat sangatlah familiar dengan warga asia,
PENGENALAN SIDIK JARI MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS SCALED CONJUGATE GRADIENT
Mikrotiga, Vol, No. Mei 0 ISSN : 0 PENGENALAN SIDIK JARI MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS SCALED CONJUGATE GRADIENT Suci Dwijayanti *, Puspa Kurniasari Jurusan Teknik Elektro Universitas Sriwijaya,
BAB I PENDAHULUAN. identitas individu baik secara fisiologis, sehingga dapat dijadikan alat atau
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Teknologi biometrik merupakan teknologi yang memanfaatkan identitas individu baik secara fisiologis, sehingga dapat dijadikan alat atau kunci dalam kontrol akses ke
Identifikasi Otentifikasi Citra Tanda Tangan Menggunakan Wavelet dan Backpropagation
Identifikasi Otentifikasi Citra Tanda Tangan Menggunakan Wavelet dan Backpropagation Resa Abdilah 1, Esmeralda C. Djamal, Ridwan Ilyas Jurusan Informatika, Fakultas MIPA Universitas Jenderal Achmad Yani
Pengenalan Jenis Ikan Air Laut dengan Metode Learning Vector Quantization (LVQ) Berbasis Citra
Pengenalan Jenis Ikan Air Laut dengan Metode Learning Vector Quantization (LVQ) Berbasis Citra Icha Maimunah, Nerfita Nikentari, Nurul Hayaty icha.umrah@gmail.com, nerfita.nikentari@umrah.ac.id Program
EVALUASI PENGARUH FUNGSI AKTIFASI DAN PARAMETER KEMIRINGANNYA TERHADAP UNJUKKERJA PENGENALAN JARINGAN SYARAF TIRUAN
EVALUASI PENGARUH FUNGSI AKTIFASI DAN PARAMETER KEMIRINGANNYA TERHADAP UNJUKKERJA PENGENALAN JARINGAN SYARAF TIRUAN (Studi Kasus pada Pengenalan Karakter Angka Tulisan Tangan) Iwan Suhardi Jurusan Teknik
Analisa Metode Radial Basis Function Jaringan Saraf Tiruan untuk Penentuan Morfologi Sel Darah Merah (Eritrosit) Berbasis Pengolahan Citra
Analisa Metode Radial Basis Function Jaringan Saraf Tiruan untuk Penentuan Morfologi Sel Darah Merah (Eritrosit) Berbasis Pengolahan Citra Zulkifli Tahir, Elly Warni, Indrabayu, Ansar Suyuti Laboratorium
BAB I PENDAHULUAN. dikembangkan dengan sejumlah pendekatan selama bertahun-tahun. Klasifikasi
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Deteksi dan klasifikasiciri pada citra sangat luas dan banyak dikembangkan dengan sejumlah pendekatan selama bertahun-tahun. Klasifikasi suatu objek dapat dilakukan
Segitiga Fuzzy-Neural Network untuk Mengenali Pola dari Model Input Data yang Berdistribusi
J. Math. and Its Appl. ISSN: 1829-605X Vol. 4, No. 1, May 2007, 9 16 Segitiga Fuzzy-Neural Network untuk Mengenali Pola dari Model Input Data yang Berdistribusi Hary Budiarto Pusat Teknologi Informasi
PENINGKATAN KUALITAS CITRA SIDIK JARI MENGGUNAKAN FFT (FAST FOURIER TRANSFORM)
Peningkatan Kualitas Citra Sidik Jari Menggunakan FFT...Salahuddin, dkk PENINGKATAN KUALITAS CITRA SIDIK JARI MENGGUNAKAN FFT (FAST FOURIER TRANSFORM) Salahuddin 1, Tulus 2 dan Fahmi 3 1) Magister Teknik
Identifikasi Gender Berdasarkan Citra Wajah Menggunakan Deteksi Tepi dan Backpropagation
Identifikasi Gender Berdasarkan Citra Wajah Menggunakan Deteksi Tepi dan Backpropagation Destri Wulansari, Esmeralda C. Djamal, Ridwan Ilyas Jurusan Informatika, Fakultas MIPA Universitas Jenderal Achmad
Karakteristik Spesifikasi
Sinyal yang masuk difilter ke dalam sinyal frekuensi rendah (low-pass filter) dan sinyal frekuensi tinggi (high-pass filter) Lakukan downsampling pada kedua sinyal tersebut Low-pass frekuensi hasil downsampling
PENGENALAN 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