Adi Slamet Kusumawardana, 080610351 (2011) Pengenalan Pola Huruf Tulisan Tangan Menggunakan Jaringan Syaraf Backpropagation. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

Preview	Text (ABSTRAK) ABSTRAK 24461.pdf Download (93kB) | Preview
	Text (FULL TEXT) gdlhub-gdl-s1-2011-kusumaward-16103-mpm.33-1-p.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Pengenalan pola huruf tulisan tangan adalah topik yang telah diteliti selama beberapa tahun. Permasalahan yang dihadapi dalam pengenalan pola huruf tulisan tangan sangat kompleks, diantaranya bervariasinya model tulisan tangan dan ukuran tulisan tangan. Salah satu teknik pengenalan pola huruf tulisan tangan adalah dengan jaringan syaraf tiruan, dimana metode ini menggunakan prinsip kerja yang mirip cara kerja otak manusia. Skripsi ini bertujuan untuk menerapkan jaringan syaraf tiruan pada pengenalan pola huruf tulisan tangan dan membuat program yang mensimulasikan metode ini menggunakan bahasa software Visual Basic 6.0 dengan sistem operasi yang mendukung. Arsitektur jaringan syaraf tiruan yang digunakan adalah multilayer neural network dengan algoritma pembelajaran backpropagation. Data yang digunakan berupa gambar huruf tulisan tangan berukuran 60 x 60 pixel yang dirubah menjadi nilai numerik dengan proses pengolahan citra. Langkah-langkah yang dilakukan pada pengolahan citra antara lain proses grayscale, citra biner, dan segmentasi. Dari proses pengolahan citra diperoleh nilai numerik berupa matriks awal berukuran 60 x 60, dengan proses segmentasi mengubah matriks awal menjadi matriks berukuran 20 x 20, kemudian dengan proses normalisasi matriks tersebut dirubah menjadi matriks akhir berukuran 400 x 1 untuk setiap gambar. Dari proses normalisasi tersebut akan menjadi input jaringan syaraf tiruan backpropagation untuk pengenalan pola huruf tulisan tangan. Setelah proses normalisasi, input akan diproses untuk pelatihan dan pengujian. Pelatihan jaringan menggunakan data sebanyak 156 gambar huruf tulisan tangan dengan learning rate 0,9 dan error sebesar 0,001, iterasi berhenti pada iterasi ke 143685. Hasil uji validasi untuk 104 gambar, diperoleh kesimpulan bahwa 71.15% dari semua gambar validasi berhasil dikenali dengan baik. Kata kunci : pengenalan pola huruf tulisan tangan, jaringan syaraf tiruan, backpropagation.

Actions (login required)

View Item