PENGENALAN CITRA OBJEK SEDERHANA DENGAN JARINGAN SARAF TIRUAN METODE PERCEPTRON

Ardi Pujiyanta

Abstract


Konsep bangunan dan benda-benda yang ada di sekeliling didasarkan dan dipengaruhi oleh konsep objek sederhana atau sering disebut geometri ruang tiga dimensi, yaitu memiliki panjang, lebar dan tinggi. Namun, dalam rancangan dan penggambarannya menggunakan gambar berdimensi dua saja. Sehingga pada konsep penggambarannya membutuhkan visualisasi yang lebih detail. Diharapkan jaringan syaraf tiruan metode perceptron dapat mengenali gambar yang sesuai dengan bentuk aslinya.

Pada penelitian ini metode jaringan saraf yang digunakan adalah metode perceptron untuk mengenali citra objek sederhana. Objek yang digunakan yaitu bentuk bangun ruang yang terdiri dari kubus, kerucut, tabung, prisma, dan limas dengan berbagai jenisnya. Perangkat lunak yang digunakan pada pembuatan aplikasi ini adalah Borland Delphi 7.0.

Dari hasil pelatihan dan pengujian jaringan saraf tiruan perceptron dapat mengenali pola dengan rata-rata 75,25 % dengan prosentase terendah yaitu 50,75 % dan prosentase tertinggi yaitu 92,65 %. Dengan prosentase yang cukup baik tersebut, sistem dapat digunakan untuk mengenali citra objek sederhana.

Kata kunci : Objek sederhana, Jaringan syaraf tiruan, Percepton.


Full Text:

PDF

References


Bose, Neural Network Fundamentals With Graph, Algoritms and Application, McGraw Hill, New York, 1996.

. Dayhoff, J.,E.,1992 Neural Network Architectures, An Introduction, Van Nostrad Reinhol, New York.

. Fausett, L., 1994 Fundamentals of Neural Network, Architectures, Algorithm, and Appplications, Preintice-Hall, Inc, New York.

. Foster, George, .,1996 Financial Statement Analysis, Second Edition, Preintice Hall International Inc.

. Haryadi, 2003. Pengenalan Pola Alphabet Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Perseptron. Skripsi Informatika-S1 UAD, Yogyakarta

. Kartalopoulos, stammatios, 1996, Understanding Neural Networks And Fuzzy Logic, IEEE PRESS, New York.

Kusumadewi, Sri. 2004. Membangun Jaringan Syaraf Tiruan menggunakan Matlab dan Excel Link. Graha Ilmu, Yogyakarta.

Schalkof, Robert J., 1992, Pattern Recognition: Statistical, Structural and Neural Approaches, John Wiley and Sons, Inc Canada.

Subiyanto, 2000. Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan sebagai Metode Alternatif Prakiraan Beban Jangka Pendek. Makalah Nomor 29, Tahun VI, Januari 2000. Elektro Indonesia.

Wibowo, Catur. 2004. Pengenalan Objek Pola 2 Dimensi (Planar) dengan Jaringan Syaraf Tiruan. Skripsi Informaika-S1 UAD, Yogyakarta.

www.doc.ic.ac.uk/~nd/surprise_96/ journal/vol4/cs11/report.html [12] http://library.gunadarma.ac.id/files/disk1/2

www.matematika.id.wikiaz.biz/geometri




DOI: http://dx.doi.org/10.26555/jifo.v3i1.a5257

Article Metrics

Abstract view : 691 times
PDF - 182 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2016 Jurnal Informatika

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

____________________________________
JURNAL INFORMATIKA

ISSN : 1978-0524 (print) | 2528-6374 (online)

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

View JIFO stats