PENGENALAN POLA TULISAN TANGAN HURUF KATAKANA DENGAN ALGORITMA COUNTERPROPAGATION

22094647, Sonia Kasella (2014) PENGENALAN POLA TULISAN TANGAN HURUF KATAKANA DENGAN ALGORITMA COUNTERPROPAGATION. Bachelor thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.

[img] Text (Skripsi Informatika)
22094647_bab1_bab5_daftarpustaka.pdf

Download (1MB)
[img] Text (Skripsi Informatika)
22094647_bab2-sd-bab4_lampiran.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Pada umumnya orang memerlukan waktu yang tidak sebentar untuk mempelajari huruf Jepang karena huruf Jepang lebih kompleks apabila dibandingkan dengan huruf latin biasa. Biasanya orang mempelajari huruf Jepang dengan cara melihat di kamus. Namun, apabila orang tersebut tidak mengetahui arti, pengucapan, atau cara penulisan huruf tersebut maka akan susah mencari huruf tersebut di kamus karena memerlukan waktu yang lama untuk mencari satu per satu. Solusi yang dapat dilakukan salah satunya dengan membangun aplikasi yang mengimplementasikan jaringan syaraf tiruan Counterpropagation. Tahapan kerja aplikasi meliputi pelatihan, preprocessing dan pengenalan. Tahapan preprocessing terbagi menjadi proses grayscale dan threshold. Tahapan pelatihan dan pengenalan dilakukan menggunakan jaringan syaraf tiruan Counterpropagation. Eksperimen pada penelitian ini menunjukkan bahwa kombinasi learning rate sebesar 0,9, learning epoch sebesar 10, jumlah hidden neuron sebesar 46 dengan pembobotan awal yang tidak diacak menghasilkan tingkat pengenalan sebesar 100% atas data latih dan 96% atas data uji.

Item Type: Thesis (Bachelor)
Uncontrolled Keywords: counterpropagation, jaringan syaraf tiruan, katakana
Subjects: Q Science > QA Mathematics
Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions: Fakultas Teknologi Informasi > Prodi Informatika
Depositing User: Ms Nadya Agatha
Date Deposited: 03 Sep 2021 07:51
Last Modified: 03 Sep 2021 07:51
URI: http://katalog.ukdw.ac.id/id/eprint/5750

Actions (login required)

View Item View Item