Hidayatullah, Taufik (2012) Terapan jaringan syaraf tiruan perceptron untuk pengenalan karakter pada gambar. Undergraduate thesis, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.
|
Text (Fulltext)
06510014.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (3MB) | Preview |
Abstract
INDONESIA :
Metode perceptron dalam jaringan syaraf tiruan dikenal sebagai algoritma yang hanya digunakan untuk mengklasifikasikan apakah sebuah pola masuk ke suatu kelas atau tidak. Namun dari sifat tersebut nampaknya perceptron juga mampu digunakan untuk mengklasifikasikan sebuah pola masuk ke kelas mana, dengan cara membandingkan pola ke dalam setiap kelas yang ada. Karena itu peneliti akan mencoba menerapkannya untuk mengenali beberapa karakter pada gambar.
Pada penelitian ini data masukan yang digunakan berupa gambar dari karakter, data tersebut diproses dan diwujudkan dalam proses pengolahan citra dengan proses preprocessing dan segmentasi, kemudian hasil dari pengolahan citra dimasukkan sebagai input unit pada jaringan syaraf tiruan perceptron yang berfungsi sebagai pengambil keputusan dengan tujuan mengenali karakter pada gambar yang sebelumnya telah dilakukan proses pembelajaran.
Dari hasil uji coba yang telah dilakukan, didapatkan nilai persentase keberhasilan sebesar 96,5%. Dapat disimpulkan bahwa jaringan syaraf tiruan perceptron dapat mengenali beberapa karakter pada gambar dengan sangat baik.
ENGLISH :
Perceptron method in artificial neural network known as algorithms that are only used to classify whether a pattern into a class or not. But of these properties seems perceptron also capable of being used to classify a pattern into which class, by comparing the pattern into any existing class. Therefore researchers will try to apply it to recognize a few characters in the image.
In this study the input data used in the form of images of the characters, the data is processed and embodied in the process of image processing with the preprocessing and segmentation, then the result of image processing to be included as input units perceptron artificial neural network that functions as decision makers with the aim to recognize characters the image that has previously been carried out the learning process.
From the test results that have been made, a score is the percentage of success of 96.5%, it can be concluded that the perceptron artificial neural network can recognize a few characters in the image very well.
Item Type: | Thesis (Undergraduate) | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Supervisor: | Jamhuri, Mohammad and Nashichuddin, Achmad | |||||||||
Contributors: |
|
|||||||||
Keywords: | Jaringan Syaraf Tiruan Perceptron; Pengolahan Citra Digital; Pengenalan Karakter; Perceptron Artificial Neural Network; Image Processing; Character Recognition | |||||||||
Departement: | Fakultas Sains dan Teknologi > Jurusan Matematika | |||||||||
Depositing User: | Dinda Akromatul Akhadiyah | |||||||||
Date Deposited: | 18 May 2017 14:52 | |||||||||
Last Modified: | 18 May 2017 14:52 | |||||||||
URI: | http://etheses.uin-malang.ac.id/id/eprint/6673 |
Downloads
Downloads per month over past year
Actions (login required)
View Item |