Text

Pengenalan Aksara Jawa menggunakan hopfield network

---

PENGENALAN AKSARA JAWA MENGGUNAKAN HOPFIELD NETWORK
ROY ARDHIAN PRIAMBODO

ABSTRAK
Penelitian ini untuk mengetahui apakah dapat dilakukannya pengenalan terhadap karakter huruf Jawa dengan menggunakan jaringan Hopfield. Penelitian ini dilakukan pada bulan Februari 2016 sampai bulan Mei 2016. Hopfield adalah salah satu jaringan saraf tiruan yang digunakan dalam berbagai macam perhitungan yang salah satunya dapat digunakan sebagai pengenalan sebuah pola. Jaringan pada Hopfield bersifat recurent, yaitu sebuah jaringan yang terdapat feedback(umpan balik) di dalam strukturnya. Feedback di sini adalah sebuah keluaran yang dihasilkan pada setiap neuron yang berada pada jaringan Hopfield dan kemudian di teruskan ke neuron masukan sehingga menghasilkan sebuah bentuk putaran. Pada jaringan Hopfield tidak terdapatnya self-feedback yaitu keluaran yang dihasilkan oleh setiap neuron diteruskan dari setiap neuron ke neuron lain kecuali pada dirinya sendiri. Dengan menggunakan pembelajaran Hebb, jaringan Hopfield dapat dimanfaatkan sebagai pengenalan sebuah pola atau yang biasa disebut sebagai associative memories. Pola Jawa sendiri digunakan karena memiliki tingkat kompleksitas yang cukup tinggi dengan adanya karakter dengan bentuk yang hampir serupa satu sama lain. Hal ini menjadi salah satu permasalahan pada pengenalan pola dengan jaringan saraf tiruan di mana pola yang hampir serupa dibandingkan satu sama lain. Penelitian dilakukan dengan menguji algoritma jaringan Hopfield terhadap 2 kombinasi dari ke 20 karakter Jawa serta pemberian noise untuk melihat kinerja jaringan Hopfield dalam pengenalan pola. Pada jaringan Hopfield sendiri ada 4 tahapan utama yaitu memberi masukan, penentuan bobot, melakukan iterasi dan mendapatkan hasil. Setelah penelitian dilakukan didapatkan hasil bahwa jaringan Hopfield mampu mengenali karakter hingga 88% pada beberapa tingkatan noise yang telah diujikan ke jaringan Hopfield. Dengan begitu jaringan ini mampu mengenali pola dalam implementasinya terhadap kombinasi 2 pada karakter Jawa.
Kata kunci: Jaringan Saraf Tiruan, Hopfield Network, Hebb Learning Rule, Huruf Jawa.

Bibliografi : Lembar 60 - 62

---

Ketersediaan

SS00009636

SK 9636

UPT Perpustakaan UNJ (CD.05.2016.002)

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

SK 9636

Penerbit

Jakarta : Prodi Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer FT UNJ., 2016

Deskripsi Fisik

xi, 139 Lembar : il. ; 30 cm.

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

Jaringan Syaraf Tiruan
Hopfield Network

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Roy Ardhian Prambodo

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus login sebelum memberikan komentar