Pengenalan Angka Tulisan Tangan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan

Abstract

Perkembangan teknologi saat ini memacu penerapan pengenalan pola dalam berbagai bidang, seperti pengenalan pola tanda tangan, sidik jari, wajah, dan tulisan tangan. Tulisan tangan manusia memiliki perbedaan antara satu dengan yang lainnya dan sering terjadi tulisan tangan susah terbaca atau susah dikenali dan hal ini dapat menghambat aktivitas sehari-hari, misalnya aktivitas transaksi yang memerlukan tulisan tangan. Bahkan salah satu ciri biometrik pada setiap orang adalah tulisan tangan. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengenali pola tulisan tangan dalam bidang ilmu komputer adalah jaringan syaraf tiruan (JST) dengan algoritma pembelajaran adalah backpropagation. Jaringan syaraf tiruan mampu mengenali sesuatu dengan berbasis masa lalu. Artinya data masa lalu akan dipelajari sehingga mampu memberi keputusan terhadap data baru. Untuk mengenali pola tulisan tangan menggunakan jaringan syaraf tiruan, maka ciri-ciri dari objek tulisan tangan diekstrak menggunakan moment invariant. Hasil pelatihan menggunakan jaringan syaraf tiruan menunjukkan bahwa nilai koefisien korelasi didapatkan pada jumlah neuron hidden layer sebesar 30. Nilai koefisien korelasi tertinggi sebesar 0,61382. Hasil pengujian pada data uji didapatkan tingkat akurasi sebesar 11,67% dari total data uji. Kata kunci: pola tulisan tangan, jaringan syaraf tiruan, angka, moment invariant

Pengenalan Pola Garis Telapak Tangan Menggunakan Metode Fuzzy K-Nearest Neighbor

“…Kemajuan dalam bidang komputer, pengolahan citra, kecerdasan buatan, dan statistik telah membuka peluang baru dalam memahami dan memanfaatkan pola-pola kompleks yang terkandung dalam data. Penggunaan teknologi yang terus berkembang mendorong pengaplikasian pengenalan pola pada berbagai bidang [1]. Penelitian dalam bidang pengenalan pola bertujuan untuk mengembangkan metode dan algoritma yang dapat mengenali dan mengklasifikasikan pola-pola ini dengan tingkat akurasi yang tinggi dan efisiensi yang baik.…”

Pengenalan Ekspresi Raut Wajah Berbasis Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Dengan Metode Principal Component Analysis

“…Jaringan saraf tiruan mampu mengenali sesuatu dengan berbasis masa lalu. Hal ini berarti data masa lalu akan dipelajari sehingga mampu memberi keputusan terhadap data baru [9] [10]. Objek penelitiannya berupa jaringan saraf tiruan bertujuan untuk memahami dan mengembangkan sistem pengenalan rumus dan simbol matematika.…”

Application of Neural Network in Letter Recognition Using the Perceptron Method

“…An artificial neural network (ANN) is one of the machine learning algorithms that imitates the workings of the neural network of living things. An artificial neural network is a network of many small processing units (called neurons) each of which perform simple processes, which when combined produce complex behavior [18]. Characteristics of Artificial Neural Networks In general, the characteristics of an artificial neural network are as follows:…”