• Document: ALGORITMA LEARNING VECTOR QUANTIZATION UNTUK PENGENALAN BARCODE BUKU DI PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS GALUH CIAMIS
  • Size: 201.58 KB
  • Uploaded: 2019-03-14 05:50:50
  • Status: Successfully converted


Some snippets from your converted document:

Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2016 ISSN : 2302-3805 STMIK AMIKOM Yogyakarta, 6-7 Februari 2016 ALGORITMA LEARNING VECTOR QUANTIZATION UNTUK PENGENALAN BARCODE BUKU DI PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS GALUH CIAMIS Egi Badar Sambani1), Neneng Sri Uryani2), Rifki Agung Kusuma Putra3) Jurusan Teknik Informatika, STMIK Tasikmalaya Jl. RE. Martadinata No.272 A Lantai III, telp(0265)310830 - 342627 Tasikmalaya-Indonesia e-mail: 1, neneng_sri_u@yahoo.com, Rifkiagungkp92@gmail.com Abstrak kita jumpai bahwa kode barcode tersebut mengalami Barcode digunakan untuk menyandikan sejumlah goresan atau kerusakan akibat gesekan dengan benda data secara unik. Data yang disandikan biasanya lain yang mengakibatkan alat pembaca barcode tidak data yang berhubungan dengan informasi suatu dapat mengenali dengan baik 1]}. barang sehingga sangat memudahkan dalam proses Dalam penelitian ini akan mengimplementasikan pemeriksaan. Perangkat input yang digunakan untuk sebuah program yang dapat mengenali barcode membaca barcode membutuhkan posisi sudut sehingga dapat meminimalisir kekurangan yang ada barcode yang tepat agar dapat dibaca dan sering pada perangkat input yang sering digunakan selama juga dijumpai bahwa kode barcode tersebut ini. mengalami goresan atau noise yang mengakibatkan Salah satu metode yang dapat digunakan untuk alat pembaca barcode yang biasa tidak dapat identifikasi pola citra adalah jaringan syarap tiruan. mengenali barcode tersebut. Banyak aplikasi-aplikasi yang telah dihasilkan Pada penelitian ini, dibuat sebuah sistem yang seiring berkembangnya teknologi. Penelitian yang mampu mengenali barcode dengan menggunakan berhubungan dengan Pengenalan pola adalah yang metode jaringan syaraf tiruan yang terdiri dari dilakukan oleh Anindito, dkk tahun 2006 yaitu proses pengenalan citra dan training. Proses Perbandingan antara Metode Kohonen Neural training menggunakan metode LVQ (Learning Network dengan Metode Learning Vector Vector Quantization). Berdasarkan hasil pengujian Quantization pada Pengenalan Pola Tanda tangan. metode LVQ dapat digunakan untuk pengenalan foto Hal ini dapat dimanfaatkan untuk membantu barcode dengan kinerja yang baik. meyelesaikan masalah yang akan dikaji dalam penelitian ini yaitu membuat suatu sistem yang dapat Kata Kunci : mengenali citra barcode. Barcode, Learning Vector Quantization, Jaringan Terdapat 2 jenis metode pembelajaran pada jaringan Syaraf Tiruan syaraf tiruan, yaitu pembelajaran terawasi (supervised learning) dan pembelajaran tak terawasi (unsupervised learning). Metode pembelajaran pada 1. PENDAHULUAN jaringan syaraf disebut terawasi jika output yang Barcode adalah salah satu cara yang digunakan diharapkan sudah diketahui sebelumnya [ manusia dalam menjadikan sejumlah data secara HYPERLINK \l "Muh13" 1 ]. Pada metode khas meliputi nama barang, jenis barang, jumlah, pembelajaran yang tak terawasi ini tidak harga, periode suatu barang, dan lain sebagainya. memerlukan target output. Untuk melakukan Semua informasi yang dibutuhkan untuk keperluan pengenalan barcode, pembelajaran terawasi lebih tertentu mengenai suatu barang akan dijadikan suatu cocok karena menggunakan target keluaran, kode yang mempunyai bentuk batang dengan warna diantaranya yang termasuk metode pembelajaran hitam/gelap. terawasi adalah backpropagation dan learning vector Aplikasi dari barcode selain untuk penyandian suatu quantization. Backpropagation melatih jaringan barang juga dapat digunakan untuk penyandian untuk mendapatkan keseimbangan antara sistem keamanan, seperti doorlock system. Aplikasi kemampuan jaringan untuk mengenali pola yang yang biasa dijumpai yaitu pada supermarket, dimana digunakan selama pelatihan serta kemapuan jaringan kode barcode yang tertera pada barang mengandung untuk memberikan respon yang benar terhadap pola kode jenis barang, dan kode produsen [ HYPERLINK masukan yang serupa (tetapi tidak sama) dengan \l "Muh13" 1 ]. Perangkat input yang digunakan pola yang dipakai selama pelatihan[2]. Learning untuk membaca barcode membutuhkan posisi sudut vector quantization merupakan metode pembelajaran barcode yang tepat agar dapat dibaca dan ser

Recently converted files (publicly available):