Implementasi Algoritma Canny dan Backpropagation dalam Pengenalan Pola Rumah Adat
type: Post
type: BlogPost
modified: 2015-12-10
created: 2015-07-23
link: https://lib.itenas.ac.id/kti/
has creator: account
has container: posts
encoded: Pengenalan pola rumah adat adalah suatu cara yang digunakan untuk membedakan antara satu pola rumah adat dengan pola rumah adat lainnya. Dalam penerapannya digunakan 2 algoritma yaitu algoritma Canny dan Backpropagation. Algoritma Canny digunakan untuk proses pengolahan citra dimana citra rgb akan diubah menjadi citra biner. Sedangkan backpropagation adalah algoritma pembelajaran terawasi yang terdiri dari beberapa layer (multilayer). Citra yang dikenali terlebih dahulu diproses menjadi citra biner, kemudian disimpan dalam bentuk matriks yang digunakan sebagai masukan untuk pelatihan. Hasil pelatihan diuji untuk mengenali pola objek diluar pelatihan. Tingkat keberhasilan pengujian terhadap 125 citra latih sebesar 97.6 %, sedangkan untuk pengujian terhadap 75 citra uji sebesar 50.67 %. Dengan demikian semakin banyak citra latih maka semakin tinggi tingkat keberhasilan dikenali. Dibuat Oleh: Asep Nana Hermana, Meikel Sandy Juerman Alamat E-mail: asep_nana_h@yahoo.com, san.jang10@gmail.com Kata Kunci: Multimedia, Pengolahan Citra, Rumah Adat, Canny , Backpropagation Implementasi Algoritma Canny dan Backpropagation dalam Pengenalan Pola Rumah Adat
content: Pengenalan pola rumah adat adalah suatu cara yang digunakan untuk membedakan antara satu pola rumah adat dengan pola rumah adat lainnya. Dalam penerapannya digunakan 2 algoritma yaitu algoritma Canny dan Backpropagation. Algoritma Canny digunakan untuk proses pengolahan citra dimana citra rgb akan diubah menjadi citra biner. Sedangkan backpropagation adalah algoritma pembelajaran terawasi yang terdiri dari beberapa layer (multilayer). Citra yang dikenali terlebih dahulu diproses menjadi citra biner, kemudian disimpan dalam bentuk matriks yang digunakan sebagai masukan untuk pelatihan. Hasil pelatihan diuji untuk mengenali pola objek diluar pelatihan. Tingkat keberhasilan pengujian terhadap 125 citra latih sebesar 97.6 %, sedangkan untuk pengujian terhadap 75 citra uji sebesar 50.67 %. Dengan demikian semakin banyak citra latih maka semakin tinggi tingkat keberhasilan dikenali. Dibuat Oleh: Asep Nana Hermana, Meikel Sandy Juerman Alamat E-mail: asep_nana_h@yahoo.com, san.jang10@gmail.com Kata Kunci: Multimedia, Pengolahan Citra, Rumah Adat, Canny , Backpropagation Implementasi Algoritma Canny dan Backpropagation dalam Pengenalan Pola Rumah Adat
topic: https://lib.itenas.ac.id/kti/
attachment: Jurnal-Meikel.pdf