Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika (JITEKI)
Ardi Pujianta
Universitas Ahmad Dahlan
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Pengenalan Pola Sidik Jari Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan Perambatan Balik Rahmawati Husen; Tole Sutikno; Ardi Pujianta
Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika Vol 1, No 1 (2015)
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (318.723 KB) | DOI: 10.26555/jiteki.v1i1.2259

Abstract

Pengenalan huruf, tanda tangan, ucapan, objek gambar dan sidik jari merupakan masalah kompleks yang sulit ditelusuri algoritmanya. Hal ini dikarenakan masalah tersebut tidak memiliki model matematis yang jelas dan pasti. Untuk itu dibutuhkan suatu teknik komputasi yang memiliki kemampuan untuk mempelajari dan mengenali sesuatu berdasarkan karakteristik yang dimiliki oleh masing-masing benda yang akan dikenali. Jaringan syaraf tiruan (JST) adalah teknik komputasi yang tepat karena teknik komputasi ini dikembangkan berdasarkan cara kerja sistem syaraf biologis manusia sehingga memiliki kemampuan untuk mempelajari dan mengenali sesuatu, sekalipun terdapat penyimpangan (noise). Subjek penelitian ini adalah pengenalan pola sidik jari dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan perambatan balik. Perangkat lunak (software) yang digunakan dalam pembuatan aplikasi ini adalah borland delphi 7.0. Proses pengenalan yaitu dengan melatih pola sidik jari yang didapat dari hasil scan berukuran 80 * 80 piksel diambil dari sidik jari jempol tangan kanan. Pengenalan pola dilakukan per piksel pada citra pola input dan output. Prosentase yang diperoleh dari pelatihan jaringan syaraf tiruan untuk file citra yang sudah dilatih di atas 75 % sedangkan untuk file citra yang belum dilatih di bawah 75 %.
Co-Authors Rahmawati Husen Tole Sutikno