PERBANDINGAN ALGORITMA HAMMING NET DAN MEXICAN HAT DALAM MENGENALI KARAKTER ALFANUMERIK

22094651, DANIEL MULIA (2014) PERBANDINGAN ALGORITMA HAMMING NET DAN MEXICAN HAT DALAM MENGENALI KARAKTER ALFANUMERIK. Final Year Projects (S1) thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.

	Text (Skripsi Informatika) 22094651_Bab1_Bab5_Daftarpustaka.pdf Download (3MB)
	Text (Skripsi Informatika) 22094651_Bab2-sd-Bab4_Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (5MB) | Request a copy

Abstract

Salah satu permasalahan dalam pengenalan pola berbasis jaringan syaraf tiruan adalah proses pemilihan algoritma pelatihan yang akan menentukan tingkat keberhasilan dari suatu pola yang diuji. Salah satu pelatihannya adalah dengan jaringan syaraf tiruan tanpa dibimbing (unsupervised). Beberapa jaringan syaraf tiruan tanpa dibimbing diantaranya adalah model jaringan Hamming Net dan Mexican Hat yang memilki kemampuan mengenali pola yang cukup baik. Berdasarkan hal tersebut, maka dalam penelitian ini akan dilakukan uji coba dan analisis terhadap input karakter user untuk mengetahui manakah dari kedua algoritma tersebut yang dapat mengenali karakter secara akurat dengan pola contoh yang tersedia. Proses pengenalan ini dilakukan dengan 2 tahapan yaitu penyimpanan pola contoh, dan pengenalan pola contoh. Pada kedua tahapan tersebut citra input dan citra contoh akan dikenakan preprocessing awal yang meliputi, thresholding, segmentasi dengan metode connected component labeling, ekstraksi fitur dan proses peritungan dengan metode Hamming Net dan Mexican Hat. Setelah itu, pada tahap pengujian, kedua algoritma akan diuji dengan menggunakan beberapa variasi pola contoh yaitu 124, 248 dan 744 variasi pola contoh. Hasilnya algoritma Hamming Net mampu mengenali karakter input lebih baik (presisi) dibandingkan algoritma Mexican Hat pada dengan persentase keberhasilan yang cukup tinggi yaitu 78.5% dan algoritma Mexican Hat hanya memiliki tingkat keberhasilan mencapai 57.74%.

Actions (login required)

View Item