Perbandingan Pengklasifikasi Fungsi Jarak dan Jaringan Syaraf Tiruan pada Sistem Pengenalan Wajah - Abdul Fadlil (Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia, 2007)
Pengenalan wajah merupakan topik penelitian yang masih hangat sampai sekarang ini. Para penelititelah berupaya untuk menemukan teknik yang efektif agar diperoleh hasil pengenalan dengan akurasi yangtinggi. Pada dasarnya ada dua hal penting dalam sistem pengenalan yaitu ekstrasi ciri dan teknik klasifikasi.Pada makalah ini akan dikaji efektifitas dua teknik pengklasifikasi yaitu fungsi jarak dan jaringan syaraf tiruan(JST) yang digunakan sebagai pengklasifikasi pada sistem pengenalan wajah. Pada penelitian ini sistempengenalan wajah dilatih dan diuji menggunakan citra wajah 5 orang dengan bentuk ekspresi wajah yangberbeda-beda. Hasil eksperimen dengan menggunakan teknik pengklasifikasi yang berbeda menunjukkan bahwaakurasi hasil pengenalan wajah berturut-turut 95% dan 100% untuk fungsi jarak Manhattan dan fungsi jarakEuclidean (L2). Sedangkan pengenalan wajah dengan menggunakan teknik pengklasifikasi JST denganmemvariasi jumlah neuron pada lapisan tersembunyidiperoleh akurasi hasil 80%, 90% dan100%.Kata kunci: pengenalan wajah, fungsi jarak, jaringan syaraf tiruan