Jaringan Syaraf Tiruan

A. Jaringan Syaraf Tiruan Jaringan syaraf tiruan merupakan algoritma klasifikasi yang meniru prinsip kerja dari jaringan syaraf manusia. Algoritma ini memetakan data masukan pada layer masukan menuju target pada layer keluaran melalui neuron-neuron pada layer tersembunyi. Pada layer tersembunyi, data masukan yang telah dihubungkan dengan bobot tersebut kemudian diproses menggunakan fungsi aktivasi. Selanjutnya data hasil olahan dari layer tersembunyi dihubungkan oleh bobot-bobot tersembunyi menuju neuron pada layer keluaran. Hasil yang diperoleh kemudian dibandingkan dengan data target sehingga diperoleh tingkat kesalahan (error) . Apabila tingkat kesalahan yang diperoleh lebih kecil daripada tingkat kesalahan yang sebelumnya telah ditetapkan (target error) , maka proses perambatan akan berhenti. Namun apabila tingkat kesalahan masih lebih besar daripada tingkat kesalahan tetapan maka dilakukan proses perambatan balik dengan melakukan pembaharuan bobot. Jenis-jenis...

Penelitian ini bertujuan untuk melakukan identifikasi sidik jari menggunakan metode Backpropagation. [Kembali]

Permasalahn yang diangkat pada penelitian ini dititik beratkan pada identifikasi sidik jari dengan metode Backpropagation. [Kembali]

Sidik jari merupakan pola kulit yang dimiliki oleh ujung-ujung jari manusia. Pada kenyataannya setiap orang memiliki sidik jari yang berbeda-beda sehingga sidik jari dapat digunakan sebagai alat untuk mengidentifikasi seseorang. Selain itu, sidik jari mempunyai sifat yaitu tidak berubah seumur hidup dan sangat sulit untuk ditiru. Pengenalan sidik jari secara manual atau dengan kata lain menggunakan mata manusia akan sangat sulit mengingat keterbatasan kemampuan mata manusia serta struktur sidik jari yang sangat sulit untuk dibandingkan dengan struktur sidik jari lain. Penggunaan alat bantu berupa software akan sangat membantu pekerjaan manusia untuk mengidentifikasi suatu pola sidik jari, sehingga pengenalan sidik jari tidak lagi dilakukan secara manual. [Kembali]

Citra daun dikelompokkan ke dalam 4 kelas spesies yaitu Bougainvillea sp , Geranium sp , Magnolia soulangeana , dan Pinus sp. Pada contoh ini digunakan 40 citra daun yang terdiri dari 10 citra pada masing-masing kelas. Contoh dari citra daun yang digunakan ditunjukkan pada gambar di bawah ini: Langkah-langkah pemrogramannya adalah sebagai berikut: 1. Mempersiapkan citra latih dan citra uji. Pada contoh ini 40 citra daun dibagi menjadi dua bagian yaitu 24 citra untuk citra latih dan 16 citra untuk citra uji. a. Citra latih berjumlah 24 citra yang terdiri dari 6 citra pada masing-masing kelas b. Citra uji berjumlah 16 citra yang terdiri dari 4 citra pada masing-masing kelas 2. Melakukan pelatihan jaringan dengan tahapan-tahapan sebagai berikut: a. Membaca citra latih b. Segmentasi citra dengan metode thresholding pada kanal merah c. Operasi morfologi untuk memperbaiki hasil segmentasi d. Ekstraksi ciri bentuk berdasarkan parameter metric dan eccentricity e....

 A. Segmentasi Citra Dalam pengolahan citra, terkadang kita menginginkan pengolahan hanya pada obyek tertentu. Oleh sebab itu, perlu dilakukan proses segmentasi citra yang bertujuan untuk memisahkan antara objek (foreground) dengan background . Pada umumnya keluaran hasil segmentasi citra adalah berupa citra biner di mana objek (foreground) yang dikehendaki berwarna putih (1), sedangkan background yang ingin dihilangkan berwarna hitam (0). Sama halnya pada proses perbaikan kualitas citra, proses segmentasi citra juga bersifat eksperimental, subjektif, dan bergantung pada tujuan yang hendak dicapai. Beberapa metode segmentasi citra diantaranya adalah: 1. Thresholding 2. Active Contour 3. Segmentasi Warna berdasarkan komponen Hue 4. Deteksi Tepi 5. Watershed 6. Transformasi Hough Segmentasi citra merupakan tahapan penting dalam proses pengenalan pola . Setelah objek berhasil tersegmentasi, maka kita dapat melakukan proses ekstraksi ciri citra. Ekstraksi ci...

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan klasifikasi citra daun menggunakan algoritma Jaringan Syaraf Tiruan. [Kembali]