IMPLEMENTASI ALGORITMA PERCEPTRON UNTUK PENGENALAN POLA MASUKAN BINER MAUPUN BIPOLAR MENGGUNAKAN BORLAND DELPHI - Andi Harmin (PROGRESS, 2014)
Aplikasi pelatihan pengenalan pola masukan baik yang berbentuk biner maupun bipolar menggunakan metode perceptron merupakan solusi terbaik untuk mengenali bentuk berdasarkan geometri ruang tiga dimensi yaitu memiliki panjang, lebar maupun tinggi. Sehingga diharapkan metode perceptron dapat mengenali gambar dengan bentuk aslinya dengan cepat dan akurat. Pada penelitian ini metode jaringan saraf tiruan yang digunakan adalah metode perceptron yang merupakan metode kecerdasan buatan modern untuk mengenali pola masukan baik berbentuk biner maupun bipolar. Objek yang akan dijadikan sebagai masukan dalam aplikasi pelatihan perceptron ini adalah pengenalan huruf kapital. Dan untuk mengimplementasikan algoritma perceptron ini peneliti menggunakan aplikasi borland delphi. Hasil yang diharapkan melalui penelitian ini adalah aplikasi pengenalan pola huruf kapital bisa lebih akurat dalam membedakan masukan dengan aslinya. Prosentase pengenalan pola huruf kapital diharapkan menghasilkan rate antara 75.50% hingga 93.70% dengan prosentase akurat hingga 90.00%.