ANALISIS VARIASI PARAMETER BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK PADA SISTEM PENGENALAN WAJAH BERBASIS PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS

ikhwannul kholis, Ahmad Rofii

Abstract


Pengenalan wajah dapat dilakukan dengan menggunakan metode Backpropagation Artificial Neural Network (ANN) dan Principal Component Analysis (PCA). ANN dibuat menyerupai sistem syaraf manusia. Dengan beberapa parameter pada Backpropagation, dapat diketahui karakteristik Backpropagation sehingga dapat memperkecil error dan epoch serta memperbesar Recognition Rate. Hasil percobaan menunjukkan hubungan antara parameter eigenvalaue, parameter alpha, dan koefisien momentum terhadap Recognition Rate yang diperoleh.

 

 

Kata kunci : ANN, Backpropagation, JST, Recognition Rate, Face Recognition, PCA.


Full Text:

PDF

References


] Jong Min Kim, Myung-A Kang. "A Study of Face Recognition using the PCA and Error-Backpropagation." IEEE, 2010.

] Kholis, Ikhwannul. "ANALISIS VARIASI PARAMETER BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TERHADAP PENGENALAN POLA DATA IRIS." Jurnal Teknik dan Ilmu Komputer Ukrida, 2015: 1-12.

] Kusumadewi, Sri. "Analisis Jaringan Syaraf Tiruan dengan Metode Backpropagation untuk Mendeteksi Gangguan Psikologi." Media Informatika, 2004: 1-14.

] Kusumoputro, Benyamin. Jaringan Neural Buatan, Ed. 1. Jakarta: Universitas Indonesia, 2001.

] Marzuki. "Multilayer Neural Network and the Backpropagation Algorithm." Lecture Material. Kuala Lumpur: UTM, n.d.




DOI: https://doi.org/10.52447/jkte.v2i1.548

Refbacks

  • There are currently no refbacks.