IMPLEMENTASI DAN ANALISA JARINGAN SARAF TIRUAN DENGAN FEATURE NORMALIZATION DAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS UNTUK DIGIT CLASSIFIER - Nur Abdul Wahid; Sarwo Sarwo; Adi Wahyu Setiawan (Sekolah Tinggi Teknik - PLN, 2015)
Digit classifier yang dikembangkan, digunakan untuk mengklasifikasikan angka dari tulisantangan. Sudah banyak sekali digit classifier yang dikembangkan dengan berbagai algoritmamachine learning, salah satu yang populer dan terus berkembang adalah jaringan saraf tiruan.Dengan motivasi tersebut, penulis juga membangun digit classifier menggunakan jaringan saraftiruan yang dipadukan dengan teknik optimisasi. Jenis arsitektur jaringan saraf tiruan yang akandigunakan adalah feedforward dan back propagation. Teknik optimisasi feature normalization danprincipal component analysis (PCA) juga akan digunakan untuk meningkatkan performa model.Set data yang digunakan untuk melatih model merupakan data Mixed National Institute ofStandards and Technology (MNIST). Dengan memadukan jaringan saraf tiruan dan teknik-teknikoptimisasi tersebut diharapkan dapat meningkatkan performa dan akurasi untukmengklasifikasikan angka serta memberikan pemahaman baru bagi penulis.