%I Universitas Kristen Duta Wacana
%X Manusia mempunyai kemampuan untuk mengolah dan mengenali berbagai bentuk benda secara cepat namun komputer sangat sulit menyebutkan hal itu tanpa adanya proses pengenalan terlebih dahulu untuk mengidentifikasi sebuah objek. Komputer mengalami kesulitan dalam proses analisis karena banyaknya variabel yang harus diolah. Untuk itu diperlukan adanya mekanisme dalam pengenalan pola agar komputer dapat mengenali sebuah objek yang akan diproses. Penulis dalam tugas akhir ini menggunakan dua metode yaitu menggunakan metode GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix) sebagai metode ekstraksi ciri dan metode jaringan syaraf tiruan backpropagation untuk proses pengenalan menggunakan data hasil ekstraksi ciri GLCM. Data pengujian menghasilkan akurasi sebesar 100% untuk pengujian menggunakan 40 data yang sudah dilatih dan sebesar 67,5% untuk data yang belum dilatih dengan menggunakan parameter input node= 16, learning rate= 0,5, error rate= 0,01, dan hidden node= 12
%A Yohanes Baptista Ago Patria 71120135
%D 2016
%L katalog1661
%K Uang Koin, Ekstraksi Ciri, Gray Level Co-occurrence Matrix, Backpropagation
%T IMPLEMENTASI METODE GLCM DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DALAM PENGENALAN CITRA KOIN