Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Dalam makalah ni akan dibahas sistem pengenal huruf tulisan tangan (SPHTT) yang terdiri dari sub-siostem pra-pengolahan citra, sub-sistem ekstraksi ciri dan sub-sistem klasifikasi. Sub sistem ekstrakasi ciri menggunakan proses aproksimasi kerangka setiap huruf dan memecah kerangka tersebut menjadi beberapa segmen dengan menentukan sejumlah titik penting dalam kerangka. Dalam sistem ini jaringan syaraf tiruan propadasi balik digunakan sebagai sub-sistem klasifikasi. Setiap segmen huruf tulisan tangan tersebut kemudian dipresentasikan sebagai loop, garis dan kurva dengan beberapa sifat yang berkaitan. Dalam makalah ini dijelaskan pula penggunaan sub-sistem ekstraksi ciri berlogika fuzzy untuk mendapatkan representasi terhadap bentuk yang telah ditetapkan sebelumnya. Eksperimen dilakukan dengan mengujukan data yang dilatihkan, sistem mempunyai akurasi pengenalan sampai dengan 97.69% sementara untuk data yang tidak dilatihkan akurasi pengenalan yang dicapai adalah 84.6%"

"Biometrik adalah proses identifikasi dan autentikasi berdasarkan atribut unik yang dimiliki oleh manusia. Salah satu atribut manusia yang dapat digunakan untuk biometrik adalah iris. Iris adalah bagian dari mata yang mengatur banyaknya cahaya yang masuk mengenai retina. Iris berbentuk lingkaran dan memiliki karakteristik yang unik pada setiap orang. Penelitian ini adalah tentang pengenalan iris untuk biometrik.Dalam penelitian ini pembuatan vektor masukan untuk pengenalan dilakukan dengan cara yang berbeda dari biasanya yaitu dengan melingkar, sesuai bentuk iris. Untuk pengenalannya digunakan metode pattern matching dan jaringan syaraf tiruan. Dengan pembuatan vektor masukan secara melingkar, tingkat pengenalan yang dihasilkan cukup tinggi terutama jika metode pengenalan yang digunakan adalah dengan pattern matching.

---

Biometric is the process of identification and authentication based on many unique attributes of human. One of the usable human attributes for biometric is iris. Iris is a part of the human eye which controls the amount of light going to the retina. Iris is circular and each person has a different iris characteristics. This research is about iris recognition for biometrics.

In this research, the input vector for recognition is created with a different way from the usual. The input vector is created by following iris shape which is circular. The recognition process is done by using pattern matching and artificial neural network. The creation of input vector by circling yields a high recognition rate, especially when pattern matching is used for the recognition process."

"Skripsi ini bertujuan untuk mengoptimalkan korelasi antara Transformasi Paket Wavelet dan jaringan Syaraf Tiruan topologi propagasi-balik umpan-maju dengan menggunakan pendekatan tingkah laku manusia dalam memahami obyek yang diamati. Tingkah laku ini dapat bersifat obyektif maupun subyektif tergantung dari keadaan dan tujuan pengamatan tersebut. Parameter obyektif menggunakan seluruh ciri sebagai dasar dalam melakukan klasiflkasi, sedangkan parsmeter subjektif hanya memanfaatkan ciri-ciri yang sesuai untuk memenuhi klasifikasi.Hasil pengujian yang dilakukan menunjukkan bahwa tingkat keakuratan berkisar antara 92,861% - 97,86% jika digunakan untuk mengklasifikasikan obyek bidang datar. Sedangkan untuk tekstur antara 94,37% - 98,444%. Kemampuan perangkat lunak untuk mengenal obyek yang mengalami gangguan, yaitu maksimum sebesar 96% pada obyek yang tertranslasi, 90% pada obyek terrotasi, dan 92% pada obyek yang mengalami noise. Selain dari pada itu, kecepatan pembelajaran menjadi sangat singkat dengan rata-rata iterasi maksimal sebanyak 9134,8 kali dan waktu rata-rata kurang dari 261,726 detik.Pengujian keseluruhan memberikan kesimpulan bahwa penambahan informasi-informasi tertentu yang berkaitan dengan ciri-ciri obyek, akan membantu dalam menghasilkan pembelajaran yang optimal dan pendeteksian yang maksimal."

"Spam merupakan istilah umum untuk menyebut email komersial maupun non komersial yang tidak diinginkan. Contoh dari email spam adalah antara lain email promosi produk, iklan program investasi, virus, spyware, dan lain-lain. Kehadiran email spam ini selain membuang waktu user untuk membaca dan menghapusnya, juga mengakibatkan melonjaknya pemakaian network bandwidth secara signifikan. Apabila hal ini dibiarkan terus menerus, akan mengakibatkan kerugian yang besar baik bagi user sebagai individu maupun bagi perusahaan yang notabene memerlukan kinerja jaringan yang optimal.Metode yang penulis terapkan untuk menyelesaikan masalah email spam ini adalah penggunaan Jaringan Saraf Tiruan (JST) untuk mengklasifikasikan email tersebut. Penulis memilih JST dikarenakan kemampuannya dalam melakukan generalisasi terhadap suatu problem yang belum pernah muncul sebelumnya. Sehingga diharapkan metode ini dapat mengantisipasi karakteristik email spam yang selalu berubah dari waktu ke waktu. Sebelum melakukan proses klasifikasi dengan JST, dilakukan ekstraksi fitur / ciri dari data email yang ada. Proses ekstraksi dilakukan pada bagian body maupun header dari email. Hal ini dimaksudkan untuk meningkatkan performa dari teknik yang kami kembangkan. Fitur-fitur tersebut kemudian dibobotkan dengan teknik tfc weighting dan menjadi data masukan bagi NN.Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa JST mampu bekerja dengan baik dalam klasifikasi email, terbukti dengan tingkat kesalahan yang rendah (1.85%). Selain itu, disimpulkan pula besaran faktor-faktor yang mempengaruhi kinerja email filter, yaitu ukuran feature set, jumlah neuron pada hidden layer JST serta nilai Mean-squared Error (MSE)."

"Dalam skripsi ini dikembangkan suatu sistem analitis of}-line untuk mengenali tulisan tangan diskrit dengan menggunakanjaringan saraf buatan sebagai pengklasiftkasi. Pendekatan yang diambil adalah dengan melakukan pra-pengolahan terlebih dahuiu terhadap citra masukan, dan mengekstraksi beberapa ciri sebelum dimasukkan ke dalam jaringan saraf. Ciri yang digunakan tidak terlalu banyak yaitu 72 buah, dan diambil dari berbagai jenis kategori yaitu ciri global, lokal, tipografis, dan topologis. Jaringan saraf buatan yang digunakan dalam skripsi ini ada tiga buah yaitu jaringan huruf kecil, jaringan huruf besar, dan jaringan ACON (All Class in One Network) yang merupakan sebuah jaringan tunggal yang menangani semua kelas keluaran baik huruf besar maupun huruf kecil. Setiap node pada ketiga jaringan tersebut menggunakan fungsi aktivasi sigmoid dengan jangkauan keluaran [45, 0.5]. Pelatihan dilakukan dengan algoritma propagasi balik online (online backpropagation) untuk meminimumkan fungsi kesalahan cross-entropy. Dalam skripsi ini akan dibandingkan kemampuan generalisasi antara jaringan ACON dengan jaringan subclass yang terbentuk dari jaringan huruf besar dan jaringan huruf kecil. Pengujian juga dilakukan untuk melihat kemampuan sistem untuk mengenali citra masukan yang telah transformasi skala."