Year: 2018
Type: article
Abstract: Jaringan syaraf tiruan (JST) telah banyak diaplikasikan dalam berbagai bidang terutama dalam pengenalan pola. Kemampuan JST untuk mentolerir perbedaan antara data pelatihan dan data yang akan diolah diharapkan dapat diaplikasikan untuk mengenali pola karakter yang ada pada lembar formulir nilai matakuliah. Pemrosesan awal citra blanko dibutuhkan sebelum menggunakan JST, pemrosesan yang digunakan adalah traceholding, noise eliminator, thinning, segmentasi dan normalisasi karakter. Hasil penelitian menunjukkan penggunakaan128 node layer tersembunyi pada JST memberikan hasil terbaik dimana 4 buah formulir nilai dapat dikenali dengan baik tanpa kesalahan. Kesalahan pengenalan yang ada masih dapat dihilangkan dengan menambahkan data pembelajaran pada sistem.
Authors: La Surimi, Hendra Hendra, Diaraya Diaraya
Institutions: Japan Science and Technology Agency, Hasanuddin University
Language: Indonesian
Subfield: Computer Vision and Pattern Recognition
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
SDG: Quality education
Open Access status: diamond
OpenAlex ID: W2903763571