Pengenalan Citra Tulisan Tangan Dengan Metode Backpropagation

  • Alphien Andana Program Studi Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Jakarta
  • Ratna Widiyati Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Jakarta
  • Med Irzal Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Jakarta
Keywords: backpropagation, jaringan syaraf tiruan, kecerdasan buatan, citra tulisan tangan, pengenal citra, GUI matlab, aplikasi pengenalan citra

Abstract

Backpropagation merupakan salah satu metode pada jaringan syaraf tiruan yang sangat baik dalam menangani masalah pengenalan pola-pola kompleks, salah satunya adalah pengenalan citra tulisan tangan. Permasalahan yang diangkat dalam penelitian ini adalah pembuatan sistem dengan menggunakan jaringan metode backpropagation untuk pengenalan citra tulisan tangan, proses analisis masalah yang dilakukan adalah dengan menentukan masalah, studi pustaka, mengumpulkan data-data penelitian, merancang sistem, membuat sistem dan menguji sistem. Dari hasil pengujian sistem diperoleh tingkat akurasi sistem dalam mengenali citra tulisan tangan dengan metode Backpropagation adalah sebesar 96%. Arsitektur jaringan yang digunakan adalah dengan variasi jumlah iterasi 22, learning rate 0,05 dan jumlah neuron hidden layer 40. Untuk kasus yang dibahas, arsitektur jaringan tersebut menghasilkan Mean Square Error (MSE) sebesar 4:48e-14 dengan waktu training 123 detik.

Published
2018-05-29