APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN METODE PERCEPTRON PADA PENGENALAN POLA HURUF HIJAIYAH (HURUF ARAB)

Muqodimah Nur Lestari, Achmad Hamdan, Anik Nur Handayani

Abstract


Jaringan saraf tiruan merupakan salah satu sistem pemrosesan informasi yang didesain dengan menirukan cara kerja otak manusia untuk menyelesaikan masalah dengan melakukan proses pelatihan melalui perubahan bobot. Mengenali pola huruf hijaiyah (huruf arab) bukan menjadi hal yang sulit bagi manusia, akan tetapi berbeda halnya dengan komputer. Komputer harus memiliki algoritma atau cara tersendiri kemampuan komputer dalam mengenali suatu pola mulai banyak digunakan untuk menyelesaikan berbagai persoalan, contohnya pengenalan pola sidik jari pada keamanan informasi, pengenalan pola kardiograf pada bidang kedokteran, pengenalan pola wajah dan pengenalan pola karakter. Dalam penelitian ini penulis bertujuan untuk menerapkan metode Jaringan Syaraf Tiruan atau Artificial Intelligence dengan algoritma perceptron single layer dalam menentukan pengunaan pada pengenalan pola huruf hijaiyah   “ب ”, “ج”, “ث ”, “ل ”, “و” dan menampilkan hasil perhitungan manual dengan hasil aplikasi program. Tahap awal yang dilakukan menginputkan berupa 1 dan -1 yang mana inputan 1 yang akan diproses menjadi pengenalan sebuah pola. Inputan tersebut akan diinisialisasikan dalam bentuk pola 10x10 dikonversi menjadi huruf hijaiyah. Penggunaan perceptron untuk menghitung nilai bobot dengan alpha 1 dan threshold 0. Dari hasil pengujian menunjukkan penggunaan perceptron untuk menghitung nilai bobot dengan alpha 1 dan threshold 0, masing-masing pola huruf hijaiyah jumlah Epoch tidak sama.


Full Text:

PDF

References


David, 2011. Perancangan Perangkat Lunak Pengenalan Pola Karakter Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Perceptron. Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Pontianak.

Fithri, Diana Laily, 2013. Deteksi Penyakit pada Daun Tembakau dengan Menerapkan Algoritma Artificial Neural Network. Universitas Muria Kudus.

Setiawan Arif, Diana Laily Fitri dan Nanik Susanti. 2007.Analisa Sistem Pengenalan Karakter Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan untuk Pembacaan Dokumen yang Rusak Karena Banjir.Universitas Muria Kudus.

Justinus, Toni. 2014.Waterfall model. [Online]

https://tonyjustinus.wordpress.com. [diakses pada tanggal 20 desember 2016].

Hafizah , dkk. 2015. Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Dengan Algoritma Perceptron untuk Mendeteksi STMIK Triguna Dharma.

Rahakbauw, Dorteus Lodewyik. 2014. Analisis Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Terhadap Peramalan Nilai Tukar Mata Uang Rupiah dan Dolar Analysis of Backpropagation Artificial Neural Network to Forecast Rupiah and Dollar. Jurusan Matematika Fakultas Mipa Universitas Pattimura, 8 (2), pp. 27 – 32


Refbacks



Copyright (c) 2017 Prosiding Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi (SAKTI)



Prosiding Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi (SAKTI) Address:
( p-ISSN: 2541-366X | e-ISSN: 2540-7902 )

Organized by: Faculty of Computer Science And Information Technology -  Mulawarman University
Published by: Faculty Of Computer Science and Information Technology (CSIT) 
Jl. Panajam Kampus Gunung Kelua Samarinda 75123 - Kalimantan Timur - Indonesia
Telp : (+62541) 753133 
E-mail: sakti.unmul@gmail.com
OJS: http://e-journals.unmul.ac.id/index.php/SAKTI
Contact Person: Hario Jati Setyadi. (081235436766)


Creative Commons License
SAKTI by http://e-journals.unmul.ac.id/index.php/SAKTI/index is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.