Tambun, Eka Putri ( 0722118 ) (2012) Identifikasi Tanda Tangan Menggunakan Global Feature Extraction, Momen Invarian dan Algoritma Forward-Only Counter Propagation. Undergraduate thesis, Universitas Kristen Maranatha.
|
Text
0722118_Abstract_TOC.pdf - Accepted Version Download (162Kb) | Preview |
|
|
Text
0722118_Appendices.pdf - Accepted Version Download (586Kb) | Preview |
|
|
Text
0722118_Chapter1.pdf - Accepted Version Download (299Kb) | Preview |
|
![[img]](http://repository.maranatha.edu/style/images/fileicons/text.png) |
Text
0722118_Chapter2.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (879Kb) |
|
|
Text
0722118_Chapter3.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (791Kb) |
|
|
Text
0722118_Chapter4.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (1294Kb) |
|
|
Text
0722118_Conclusion.pdf - Accepted Version Download (201Kb) | Preview |
|
|
Text
0722118_Cover.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (146Kb) |
|
|
Text
0722118_References.pdf - Accepted Version Download (135Kb) | Preview |
Abstract
Semakin berkembangnya komputer, para peneliti membuat representasi buatan dari otak manusia agar komputer tersebut dapat mengerjakan tugas yang sederhana bagi manusia. Neural network yang merupakan implementasi model matematika dari proses pembelajaran seperti pada otak manusia, disimulasikan pada komputer sehingga mampu menyelesaikan permasalahan-permasalahan yang diberikan. Artificial neural network atau dalam bahasa Indonesia disebut Jaringan Saraf Tiruan (JST) banyak digunakan dalam berbagai bidang salah satunya adalah pengenalan pola. Pada Tugas Akhir ini dirancang dan direalisasikan perangkat lunak untuk mengidentifikasi kepemilikan tanda tangan 10 orang koresponden dengan melakukan ekstraksi ciri global feature extraction dan momen invarian sebelum data-data tersebut dilatih menggunakan salah satu algoritma pelatihan yaitu Forward-only counter propagation. Perangkat lunak ini direalisasikan menggunakan MATLAB R2007a. Tugas Akhir ini, perangkat lunak pengidentifikasi tanda tangan berhasil direalisasikan dan diperoleh keberhasilan sebesar 100% untuk 40 data dari 10 koresponden (4 tanda tangan dari setiap orang) yang telah dilatih kemudian diujikan kembali dan 100% untuk 20 data dari koresponden yang sama (2 tanda tangan dari setiap orang) tetapi tidak dilatih.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Jaringan Saraf Tiruan, Forward-Only Counter Propagation, Global Feature Extraction. Momen Invarian, Identifikasi Tanda Tangan |
| Subjects: | T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering |
| Divisions: | Faculty of Engineering > 22 Electrical Engineering Department |
| Depositing User: | Perpustakaan Maranatha |
| Date Deposited: | 19 Sep 2013 09:51 |
| Last Modified: | 19 Sep 2013 09:51 |
| URI: | http://repository.maranatha.edu/id/eprint/4106 |
Actions (login required)
 |
View Item |
