Penerapan Deteksi Sobel Berbasis Algoritma Backpropagation pada Pengenalan Pola Huruf Vokal

Abstract

Pengenalan pola merupakan salah satu bidang dalam pembelajaran mesin yang
menitikberatkan pada metode klasifikasi objek ke dalam kelas-kelas tertentu untuk
menyelesaikan masalah tertentu. Penelitian ini menggunakan pengenalan pola tulisan
tangan pada huruf vokal tulisan tangan anak usia 6-7 tahun. Tujuan penelitian ini untuk  menerapkan metode deteksi tepi Sobel untuk ekstraksi ciri dan jaringan syaraf tiruan backpropagation untuk proses klasifikasi pada aplikasi pengenalan pola huruf vokal tulisan tangan. Sistem pengenalan pola huruf vokal tulisan tangan ini menggunakan data citra huruf vokal sebanyak 480 citra terdiri dari huruf besar dan huruf kecil.  Ekstraksi ciri yang diambil dari citra berupa  nilai matriks deteksi tepi Sobel pada pola huruf vokal. Sebelum dilakukan proses ekstraksi ciri, citra  terlebih dahulu melewati tahap preprocessing yang terdiri dari input citra berukuran 30x30 piksel, pengubahan menjadi grayscale dan citra biner menggunakan thresholding. Parameter yang digunakan untuk mendapatkan nilai akurasi terdiri dari lapisan input 900, lapisan tersembunyi 100, lapisan output 1, fungsi aktifasi sigmoid biner (logsig), minimal error 0,01, iterasi maksimum 1000. Hasil rata-rata akurasi yang diperoleh menggunakan metode backpropagation dengan variasi learning rate 0,1 sampai 0,9 berhasil diidentifikasi dengan benar pada pelatihan dengan data latih sebanyak 380 data sebesar 99.36%, sedangkan pada pengujian dengan 100 data uji sebesar 80,38%.

GS Cited Analysis