Article Sidebar
Download
Main Article Content
Abstract
Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ) memiliki kemampuan untuk melatih pola-pola
yang merupakan neural network based on competition. Untuk itu, dalam penelitian ini, akan dibuktikan
kemampuan JST LVQ tersebut dengan mengembangkan aplikasi untuk mengidentifikasi pola tanda tangan.
Pada penelitian ini, digunakan pula metode deteksi tepi (edge detection) untuk mengolah citra yang digunakan
sebagai masukan jaringan syaraf tiruan ini agar diperoleh garis tepi dari citra tanda tangan. Ini akan
membantu menandai bagian yang menjadi detil citra. Dari hasil uji coba program menunjukkan bahwa JST
LVQ dapat mengenali pola tanda tangan dengan ketepatan 98% pada data uji. Kemungkinan ketidaktepatan ini
disebabkan posisi image uji berbeda agak jauh dengan citra-citra yang dilatih.
Kata Kunci: Jaringan Syaraf Tiruan, Learning Vector Quantization, pengenalan tanda tangan
yang merupakan neural network based on competition. Untuk itu, dalam penelitian ini, akan dibuktikan
kemampuan JST LVQ tersebut dengan mengembangkan aplikasi untuk mengidentifikasi pola tanda tangan.
Pada penelitian ini, digunakan pula metode deteksi tepi (edge detection) untuk mengolah citra yang digunakan
sebagai masukan jaringan syaraf tiruan ini agar diperoleh garis tepi dari citra tanda tangan. Ini akan
membantu menandai bagian yang menjadi detil citra. Dari hasil uji coba program menunjukkan bahwa JST
LVQ dapat mengenali pola tanda tangan dengan ketepatan 98% pada data uji. Kemungkinan ketidaktepatan ini
disebabkan posisi image uji berbeda agak jauh dengan citra-citra yang dilatih.
Kata Kunci: Jaringan Syaraf Tiruan, Learning Vector Quantization, pengenalan tanda tangan