Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Untuk Mendeteksi Pola Gambar Pada Permukaan Yang Memiliki Corak Tertentu

John Adler, Julerman N Panjaitan, Asep Solih Awaludin

Abstract


Dalam hal pengenalan terhadap suatu pola, informasi dan rangsangan dari luar dapat interpretasikan secara berbeda oleh setiap manusia. Hal ini bergantung pada proses berpikir dan kemampuan analisa otak manusia. Sistem komputer dapat dijadikan alat pengenalan pola dengan meniru cara kerja otak manusia. Teknologi ini dikenal sebagai Jaringan Syaraf Tiruan (JST).

Pola yang ada dalam penelitian ini adalah pola kotak, lingkaran dan segitiga. Pola tersebut merupakan hasil foto dari kamera cell phone dengan ukuran 160x120 piksel pada permukaan bercorak yang telah ditentukan. Dengan menggunakan software Matlab, proses pelatihan dilakukan terhadap setiap jenis pola dengan menentukan ciri khususnya. Ekstrak ciri dan deteksi tepi dapat memberikan ciri khusus dalam bentuk bilangan biner pada setiap jenis pola dan dituangkan dalam suatu matriks yang merupakan input bagi JST, kemudian pengolahan input dan pengenalan pola dilakukan dengan menggunakan metode backpropagasi, nilai dan parameter optimum JST.

Dengan nilai dan parameter JST yang optimum, Jaringan Syaraf ini mampu mengenali pola kotak dan pola lingkaran masing-masing 100% serta pola segitiga sebesar 60%, jadi total prosentase pengenalan pola pada penelitian ini sebesar 86,6%.


References


Tim Wikipedia, diakses pada tanggal 9 Mei 2007 dari http://id.wikipedia.org/wiki/Pengolahan_Citra

Kristanto, Andri, "Jaringan Syaraf Tiruan (Konsep dasar, Algoritma, dan Aplikasi)", Gava Media, Yogjakarta, 2004.

Kusumadewi, Sri, "Membangun Jaringan Syaraf Tiruan Menggunakan MATLAB & Excell Link", Graha Ilmu, Yogjakarta, 2004.

Kusumadewi, Sri, "Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya)", Graha Ilmu, Yogjakarta, 2002.

Departemen Teknik Elektro, Institut Teknologi Bandung, Image Processing Research Group Module 4, 2003.

Green, B., "Edge Detection Tutorial", 2002, diakses pada 10 Mei 2007 dari http://www.pages.drexel.edu/%7eweg22/edgetutorial.html

Stergiou, C. dan Siganos, D., Neural Networks, diakses pada tanggal 3 Maret 2007 dari www.doc.ic.ac.uk/~nd/surprise_96/journal/vol4/report.html

Krose, B. dan Smagt, P.V.d., "An Introduction to Neural Network", Eight Edition, 1996.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.