DETEKSI ANGKA METER AIR DENGAN MEMBANDINGKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION DAN SINGLE PERCEPTION - Wiwin Windihastuty; Retno Wulandari; Mulyati Mulyati (Sebatik, 2023)
Perusahaan Air Minum (PAM) menggunakan alat meter air untuk mendapatkan jumlah pemakaian air pelanggan. Petugas mengambil foto alat meter air sebagai dasar perhitungan untuk mendapatkan berapa biaya yang harus ditanggung. Proses tersebut memakan waktu cukup lama mengingat pelanggan yang cukup banyak. Teknologi komputer menggunakan Jaringan Saraf Tiruan (JST) dapat membantu Perusahaan Air Minum dalam mengenali angka pada meter air. Foto meter air, dalam hal ini adalah citra karakter angka akan dianalisis untuk diidentifikasikan jenis karakter angka tersebut. JST merupakan salah satu bentuk kecerdasan buatan yang mempunyai kemampuan untuk mengenali pola. Dengan membandingkan 2 (dua) algoritma yaitu single perceptron dan backpropagation pengenalan pola citra dapat lebih akurat. JST akan memproses angka yang tersimpan pada alat meter air. Proses citra dilakukan ekstraksi ciri dengan mengambil fitur garis tepi dari tiap karakter angka. Pengenalan pola dengan bantuan software MATLAB. Dari 15 citra uji, pengenalan citra pengujian menunjukkan 60 % hasil pengenalan cocok. Tingkat kecocokan dan akurasi hasil pengenalan tergantung pada variasi nilai parameter yang digunakan dalam proses pembelajarannya. Dari hasil pengujian, maka didapatkan variasi parameter terbaik dari backpropagation. Pengenalan citra angka pada alat pencatat meter air dengan metode jaringan saraf tiruan backpropagation, tingkat akurasi terbaik yaitu 92% hasil uji coba dengan jumlah training 15x dengan ukuran image 25x25 piksel.