SISTEM IDENTIFIKASI DAN PENGENALAN POLA CITRA TANDA-TANGAN MENGGUNAKAN SISTEM JARINGAN SARAF TIRUAN (ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS) DENGAN METODE BACKPROPAGATION

Zaitun, 0917041017 (2014) SISTEM IDENTIFIKASI DAN PENGENALAN POLA CITRA TANDA-TANGAN MENGGUNAKAN SISTEM JARINGAN SARAF TIRUAN (ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS) DENGAN METODE BACKPROPAGATION. Fakultas MIPA, Universitas Lampung.

Preview	File PDF 1-Abstrak.pdf Download (86Kb) | Preview
Preview	File PDF 2-Abstract.pdf Download (160Kb) | Preview
Preview	File PDF 3-Cover Dalam.pdf Download (22Kb) | Preview
Preview	File PDF 4-Halaman Persetujuan.pdf Download (7Mb) | Preview
Preview	File PDF 5-Halaman Pengesahan.pdf Download (7Mb) | Preview
Preview	File PDF 6-Halaman Pernyataan.pdf Download (4Mb) | Preview
Preview	File PDF 7-Riwayat Hidup.pdf Download (172Kb) | Preview
Preview	File PDF 8-Persembahan.pdf Download (103Kb) | Preview
Preview	File PDF 9-Moto.pdf Download (106Kb) | Preview
Preview	File PDF 10-Kata Pengantar.pdf Download (225Kb) | Preview
Preview	File PDF 11-Sanwacana.pdf Download (225Kb) | Preview
Preview	File PDF 12-Daftar Isi.pdf Download (92Kb) | Preview
Preview	File PDF 13-Daftar Tabel.pdf Download (84Kb) | Preview
Preview	File PDF 14-Daftar Gambar.pdf Download (173Kb) | Preview
Preview	File PDF 15-Bab I.pdf Download (97Kb) | Preview
Preview	File PDF 16-Bab II.pdf Download (989Kb) | Preview
Preview	File PDF 17-Bab III.pdf Download (433Kb) | Preview
	File PDF 18-Bab IV.pdf Restricted to Hanya pengguna terdaftar Download (1273Kb)
Preview	File PDF 19-Bab V.pdf Download (88Kb) | Preview
Preview	File PDF 20-Daftar Pustaka.pdf Download (12Kb) | Preview

Abstrak (Berisi Bastraknya saja, Judul dan Nama Tidak Boleh di Masukan)

Sistem pengenalan citra pola tanda-tangan merupakan salah satu aplikasi dalam ilmu komputer, aplikasi ini dapat membantu proses pengolahan data pola tandatangan. Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan image processing sebagai pembantu (assistance system) yang dapat meningkatkan kinerja dari sistem kontrol dan informasi, khususnya pada bidang perbankkan maupun kenoktarisan serta pada instansi-instansi lain. Ada beberapa tahap dalam sistem pengenalan citra pola tanda-tangan ini yaitu citra pola tanda-tangan dihasilkan melalui proses scanning (pemindaian), kemudian citra tanda-tangan digital yang dihasilkan dipotong secara manual, proses selanjutnya dilakukan threshold, deteksi batas, pembagian citra, dan representasi nilai input. Proses pelatihan dilakukan dengan menggunakan dua perlakuan yaitu pertama dengan nilai laju pemahaman berbeda dan yang kedua pelatihan dengan jumlah unit layar tersembunyi berbeda, pelatihan paling baik didapat dengan laju pemahaman 0.3 dan jumlah unit tersembunyi 10 dengan menghasilkan waktu pelatihan singkat dan error relatif kecil. Pengenalan pola tanda-tangan dilakukan dengan dua percobaan, yaitu berdasarkan 1 jumlah pola pelatihan dan 5 jumlah pola pelatihan. Dari data penelitian, kemampuan sistem dalam mengenali pola luaran semakin besar jika jumlah pola pelatihan semakin banyak, dengan jumlah 1 pola pelatihan maka sistem mampu mengenali pola luaran sebesar 50% sedangkan dengan 5 pola pelatihan sistem mampu mengenali pola luaran sebesar 70%. Image pattern recognition system of human signature is one in the application of computer science, which can help data processing signatures. Data processing with using image processing as assistance system to improve the performance of the control system and information, a specialy on the banking and notary sector or other institutions. There are some steps in the image pattern recognition system of human signature, first image signature resulting from the scanning process then will be cut manually the image of digital signature, the next process performed threshold, the detection of a boundary, subdivision of image and representation of the value inputs. The training process using two treatment, first with different value of learning rate and the second training process with different value unit of hidden layer, The best training obtained at value of learning rate 0.3 and value unit of hidden layer 10 with resulting the time training brief and error minor relatively. Pattern recognition of signatures is performed with two experiment, that is with the one number of training pattern and five number of training pattern. From the research data, the capability of a system to recognize external pattern is improved if the number of training pattern is increasing, with the number of training pattern one system is able to recognize the external pattern 50% while the system with five number of training patterns is able to recognize of patterns external 70%.

Jenis Karya Akhir:	Skripsi
Subyek:	> QC Physics
Program Studi:	FAKULTAS MIPA > Prodi Fisika
Pengguna Deposit:	654632 . Digilib
Date Deposited:	20 Oct 2014 03:47
Terakhir diubah:	16 Mar 2015 03:54
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/4145

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir