eprintid: 4394
rev_number: 12
eprint_status: archive
userid: 52
dir: disk0/00/00/43/94
datestamp: 2021-06-24 01:49:38
lastmod: 2021-06-24 01:49:38
status_changed: 2021-06-24 01:49:38
type: thesis
metadata_visibility: show
contact_email: repository@staff.ukdw.ac.id
creators_name: 22084605, Ephyfania Mahesti
creators_id: hesti06@gmail.com
contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/THS
contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/THS
contributors_name: Suwarno, Sri
contributors_name: Raharjo, Willy Sudiarto
corp_creators: Universitas Kristen Duta Wacana
title: PENERAPAN ALGORITMA BACKPROPAGATION UNTUK PENGENALAN KARAKTER DALAM PEMBUATAN CAPTCHA BREAKER
ispublished: pub
subjects: QA75
subjects: QA76
divisions: tek_informatika
full_text_status: restricted
abstract: Captcha merupakan suatu bentuk tantangan yang digunakan oleh sebuah sistem untuk memastikan apakah pengguna adalah manusia atau komputer. Captcha umunya berupa teks yang diacak dan diberi noise yang kemudian di-generate menjadi sebuah gambar. Captcha seringkali dibuat terlalu sulit sehingga pengguna sulit membaca karakter yang ada pada captcha tersebut. Captcha breaker merupakan sebuah sistem yang dapat membantu pengguna membaca karakter-karakter dalam captcha. Pembuatan captcha breaker meliputi beberapa langkah, diantaranya noise reduction, pemotongan citra menjadi karakter
per karakter dan proses pengenalan. Pengenalan dapat dilakukan dengan beberapa cara, salah satunya adalah dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan Backpropagation. Backpropagation dipilih sebagai algoritma untuk pengenalan
karakter karena backpropagation merupakan salah satu dari jaringan syaraf tiruan dengan metode pembelajaran terbimbing, sehingga data yang dilatihkan pada sistem nantinya akan dapat digunakan untuk mengenali karakter dalam captcha. Pada backpropagation penentuan jumlah neuron hidden layer dan nilai learning rate sangat mempengaruhi hasil pengenalan. Dari hasil percobaan yang telah dilakukan maka ditemukan bahwa hasil terbaik adalah saat pengguna memasukkan nilai 15 pada jumlah neuron hidden layer dan 0.5 pada learning rate. Nilai ini memberikan hasil pengenalan yang cukup baik yaitu 88.9%. Dalam penerapannya untuk pengenalan karakter dalam captcha didapatkan kesimpulan bahwa captcha dengan noise, warna karakter yang beragam serta background dengan motif berwarna-warni membuat karakter dalam captcha sulit dikenali,
date: 2012-11
date_type: published
pages: 59
institution: Universitas Kristen Duta Wacana
department: Informatika
thesis_type: skripsi
thesis_name: other
citation:   22084605, Ephyfania Mahesti  (2012) PENERAPAN ALGORITMA BACKPROPAGATION UNTUK PENGENALAN KARAKTER DALAM PEMBUATAN CAPTCHA BREAKER.  Bachelor thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.   
document_url: https://katalog.ukdw.ac.id/4394/1/22084605_bab1_bab5_daftarpustaka.pdf
document_url: https://katalog.ukdw.ac.id/4394/2/22084605_bab2-sd-bab4_lampiran.pdf