IMPLEMENTASI ALGORITMA CANNY DAN BACKPROPAGATION DALAM PENGENALAN POLA RUMAH ADAT


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 akan dikenali terlebih dahulu diproses menjadi citra biner, kemudian disimpan dalam bentuk matriks yang nantinya digunakan sebagai masukan untuk pelatihan. Hasil pelatihan akan 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.


LOADING LIST...

LOADING LIST...

Detail Information

Bagian Informasi
Pengarang Meikel Sandy Juerman / 152010062 - Personal Name
Asep Nana Hermana, Ir., MT. - Personal Name
No. Panggil 234IF012015a
Subyek Multimedia
Pengolahan Citra
Rumah Adat
Canny
Backpropagation
Fakultas FTI
Tahun Terbit 2015
Jurusan Teknik Informatika
Deskripsi Fisik
Info Detil Spesifik


Citation

. (2015).IMPLEMENTASI ALGORITMA CANNY DAN BACKPROPAGATION DALAM PENGENALAN POLA RUMAH ADAT().Teknik Informatika:FTI

.IMPLEMENTASI ALGORITMA CANNY DAN BACKPROPAGATION DALAM PENGENALAN POLA RUMAH ADAT().Teknik Informatika:FTI,2015.Text

.IMPLEMENTASI ALGORITMA CANNY DAN BACKPROPAGATION DALAM PENGENALAN POLA RUMAH ADAT().Teknik Informatika:FTI,2015.Text

.IMPLEMENTASI ALGORITMA CANNY DAN BACKPROPAGATION DALAM PENGENALAN POLA RUMAH ADAT().Teknik Informatika:FTI,2015.Text

 



Homepage Info

Koleksi  ETD adalah merupakan Tugas Akhir mahasiswa Itenas dalam menempuh program Sarjana/Magister. Seluruh isi dari Tugas Akhir adalah merupakan tanggung jawab penulis sepenuhnya.

Koleksi


Total ETDs : 20322

Total Kunjungan: 26011 dari Maret 2018

Media Sosial / Kanal

Address

UPT Perpustakaan Itenas
Jl. PKH. Mustopha No.23
Bandung 40124, Indonesia
Phone: +62-22-7272215,
email: libary[at]itenas.ac.id