Tahun 2008
Kode 0902010
Pada penelitian ini telah dirancang suatu struktur jaringan syaraf tiruan (JST) untuk mengenali pola tanda tangan seseorang. Citra tanda tangan diproses awal dengan metode deteksi tepi dan transformasi wavelet. Transformasi wavelet digunakan sebagai metode ekstraksi ciri yang mereduksi dimensi citra masukan. Citra tereduksi yang berukuran 16×16 menjadi basis masukan pada jaringan syaraf tiruan. Arsitektur JST memiliki pola belajar terbimbing yaitu multi layer perseptron dengan metode belajar propagasi balik. Jaringan terdiri dari 4 lapisan yaitu 1 lapisan masukan dengan 16 neuron, 2 lapisan tersembunyi yang terdiri dari 75 neuron pada lapisan tersembunyi pertama dan 100 neuron pada lapisan tersembunyi kedua dan 1 lapisan keluaran dengan 4 neuron. Hasil penelitian menunjukan bahwa jaringan mampu mengenali 100% dari 240 data latih yang diujikan. Sedangkan untuk 240 data uji dengan menggunakan 15 data latih tiap responden, jaringan mampu mengenali 68,74% data uji tersebut.
Perangkat keras komputer berkembang dengnan pesat. Dalam waktu kurang dari satu tahun selalu sudah ditemukan teknologi yang lebih baru. Meskipun demikian masih banyak hal yang tetap belum dapat diselesaikan dengan menggunakan komputer, baik karena algoritmanya yang belum diketahui ataupun meski algoritma penyelesaiannya sudah diketahui namun komputasinya (dengan menggunakan komputer yang berkecepatan tinggi sekalipun) masih sangat lama. Hal ini kemudian mendorong untuk mendapatkan metode lain untuk memecahkan masalah ini. Cara kerja jaringan saraf manusia muncul sebagai inspirasi untuk menyelesaikan masalah-masalah tersebut1).
Jaringan Saraf Tiruan (terjemahan dari Artifisial Neural Network selanjutnya disingkat JST) merupakan alternatif sistem komputasi baru berupa pemodelan sistem saraf biologis sehingga sistem komputasi baru ini mampu beroperasi dan mempunyai sifat-sifat seperti jaringan saraf aslinya.
Aplikasi JST sudah sangat beragam baik dalam bidang teknologi maupun bidang-bidang lain seperti perdagangan, pertahanan, medis, asuransi, dan perbankan. Salah satu aplikasi dalam bidang teknologi adalah dalam bidang pengenalan pola yang lebih jauh berkaitan dengan bidang Visi Komputer (Machine/Computer Vision) yang mencoba meniru kapabilitas mata manusia dan sistem otak untuk membentuk dan menginterpretasikan citra.
