Ayu Enesty Listyoningdyah (2015) Hybrid Jaringan Saraf Tiruan (JST) Dan Algoritma Genetika (AG) Untuk Mendeteksi Kepribadian Seseorang Melalui Tulisan Tangan Pada Huruf 'a'. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

	Text (HALAMAN JUDUL) 1. HALAMAN JUDUL.pdf Download (410kB)
	Text (ABSTRAK) 2. ABSTRAK.pdf Download (172kB)
	Text (DAFTAR ISI) 3. DAFTAR ISI.pdf Download (267kB)
	Text (BAB I PENDAHULUAN) 4. BAB I PENDAHULUAN.pdf Download (260kB)
	Text (BAB II TINJAUAN PUSTAKA) 5. BAB II TINJAUAN PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (461kB) | Request a copy
	Text (BAB III METODE PENELITIAN) 6. BAB III METODE PENELITIAN.pdf Restricted to Registered users only Download (444kB) | Request a copy
	Text (BAB IV PEMBAHASAN) 7. BAB IV PEMBAHASAN.pdf Restricted to Registered users only Download (828kB) | Request a copy
	Text (BAB V KESIMPULAN DAN SARAN) 8. BAB V KESIMPULAN DAN SARAN.pdf Restricted to Registered users only Download (249kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 9. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (248kB)
	Text (LAMPIRAN) 10. LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (573kB) | Request a copy
Preview	Text (ABSTRAK) gdlhub-gdl-s1-2015-listyoning-41590-5.-abstr-k.pdf Download (204kB) | Preview
	Text (full text) MPM.81-15%20Lis%20h.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Ada banyak cara untuk mengetahui kepribadian seseorang. Salah satunya melalui analisis pada tulisan tangan orang tersebut. Ada beberapa huruf yang sangat penting untuk menganalisa tulisan tangan. Salah satunya huruf ‘a’. ‘a’ memiliki 5 jenis bentuk yang berbeda dan tiap bentuk mempunyai artinya tersendiri. Dalam skripsi ini sebuah metode yang digunakan untuk mendeteksi kepribadian seseorang melalui tulisan tangannya adalah hybrid Jaringan Saraf Tiruan (JST) dan Algoritma Genetika (AG). Metode ini akan menentukan bobot dan bias yang optimal yang cocok dengan pola data. Data yang digunakan untuk penelitian ini sebanyak120 citra dan dibagi menjadi 2 bagian: 80 citra untuk pelatihan dan 40 citra untuk uji validasi. Sebelum dilatih, citra–citra tersebut akan diproses untuk diubah menjani nilai numerik. Hasil dari proses tersebut akan digunakan sebagai input pada pelatihan. Dari proses pelatihan ini didapat bobot dan bias yang optimal dengan MSE = 9.9895447E-11 dengan 602 iterasi. Prosentase keberhasilan pelatihan adalah 100% dan prosentase uji validasi adalah 82.5%.

Actions (login required)

View Item