MENGUKUR KEMAMPUAN PCA PADA BACKPROPAGATION DAN SELF ORGANIZING MAP DALAM KASUS PENGENALAN HURUF KOREA

22094667, BRIAN WINDU PRAJA (2014) MENGUKUR KEMAMPUAN PCA PADA BACKPROPAGATION DAN SELF ORGANIZING MAP DALAM KASUS PENGENALAN HURUF KOREA. Bachelor thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.

[img] Text (Skripsi Informatika)
22094667_Bab1_Bab5_Daftarpustaka.pdf

Download (3MB)
[img] Text (Skripsi Informatika)
22094667_Bab2-sd-Bab4_Lampiran.pdf
Restricted to Registered users only

Download (5MB) | Request a copy

Abstract

Proses komputasi yang lambat menjadi masalah dalam pengenalan pola dengan data yang komplek. Huruf Korea merupakan contoh kasus yang terdiri dari 40 karakter yang mempunyai tingkat kemiripan yang tinggi. Dengan preprocessing PCA (Principal Component Analysis) data yang mempunyai kemiripan akan dihilangkan, dengan harapan data menjadi lebih sederhana untuk diolah lebih lanjut. PCA sebagai preprocessing akan dikombinasikan dengan Backpropagation dan SOM (Self Organizing Map) untuk melakukan pelatihan agar pola dapat dikenali. Tahap pertama dalam pengenalan huruf Korea adalah tahap normalisasi, yang terdiri dari pengubahan citra ke citra grayscale dan black and white kemudian resize. Pengenalan huruf Korea ini menggunakan beberapa metode, yaitu : preprocessing PCA untuk mengurangi dimensi citra latih, SOM untuk melakukan pelatihan terhadap pola uji berdasarkan clustering, Backpropagation untuk melakukan metode pelatihan dengan target. Uji coba sistem dilakukan dengan 2 macam percobaan. Pertama, pengujian dilakukan dengan data yang pernah dilatih untuk memastikan sistem berjalan dengan benar. Kedua, pengujian dilakukan dengan data uji yang belum pernah mendapatkan pelatihan sebelumnya. Hasil dari penelitian ini, preprocessing PCA berpengaruh terhadap waktu pelatihan yang menjadi lebih cepat. Namun demikan dalam hal akurasi kombinasi yang terbaik adalah PCA dengan Backpropagation. Hal ini terjadi karena adanya beberapa faktor, seperti : terlalu banyak kemiripan yang tidak bisa diatasi oleh clustering SOM dan varian data latih yang terbatas.

Item Type: Thesis (Bachelor)
Uncontrolled Keywords: Principal Component Analysis, Self Organizing Map, Backpropagation, citra grayscale, citra black and white, eigen value, eigen vecktor.
Subjects: Q Ilmu Pengetahuan > QA Matematika > QA75 Komputer Elektronik. Ilmu Komputer
Q Ilmu Pengetahuan > QA Matematika > QA76 Perangkat Lunak (Software) Komputer
Divisions: Fakultas Teknologi Informasi > Prodi Informatika
Depositing User: Mr Brayen Samuel Paendong
Date Deposited: 11 Nov 2020 06:53
Last Modified: 11 Nov 2020 06:53
URI: http://katalog.ukdw.ac.id/id/eprint/3359

Actions (login required)

View Item View Item