Aplikasi pengenalan pola citra karakter menggunakan algoritma propagasi balik dan algoritma perceptron
A Artificial Neural Network (ANN) atau jaringan saraf tiruan (JST) merupakan suatu algoritma yang dikembangkan dan diinspirasi dari sistem sel saraf biologis di dalam otak dalam rangka untuk membangun suatu alat komputasi. Ada beberapa metode yang digunakan dalam membangun sebuah aplikasi yang menggunakan jaringan saraf tiruan, diantaranya propagasi balik dan perceptron. Algoritma propagasi balik dan perceptron merupakan bagian dari algoritma bio-inspired yang dikembangkan untuk menyelesaikan berbagai masalah, seperti pengenalan pola karakter dan masalah optimasi. Untuk itu, penelitian ini difokuskan pada implementasi JST dengan menggunakan algoritma propagasi balik dan perceptron di dalam sebuah sistem pengenalan pola karakter huruf dan angka yang menggunakan data training set berupa image sebagai input. Pengguna aplikasi ini akan mendapatkan gambaran bagaimana proses yang dilakukan oleh algorima propagasi balik dan algoritma perceptron dalam melakukan pengenalan pola citra karakter.
A Artificial Neural Network (ANN) is an algorithm that was developed and inspired from biological nervous system cells in the brain in order to build a computational tool. There are several methods used in building an application that uses artificial neural networks, such as backpropagation algorithm and perceptron algorithm. Backpropagation and perceptron are part of a bio-inspired algorithms and was developed to solve various problems, like a character pattern recognition and optimization problems. Therefore, this study focused for implementation of ANN using backpropagation and perceptron algorithm in character pattern recognition system that using letters and numbers training set of image data as input. Users of this application will get an idea how the process was carried out by back propagation algorithm and perceptron algorithm in performing the character image pattern recognition.