Pengenalan Pola Aksara Batak menggunakan Backpropagation - Sumantri, Ekoliyono Wahyu; Nasution, Ammar Yasir; Suyono, Suyono; Rosnelly, Rika (STMIK PONTIANAK, 2024)
Pengenalan pola adalah proses pengidentifikasian, pemodelan, dan pengklasifikasian pola dalam data. Tujuannya adalah untuk menemukan hubungan atau struktur dalam data yang dapat digunakan untuk memahami, mengklasifikasikan, atau membuat prediksi tentang data yang baru atau tidak terlabel. Ada berbagai jenis teknik dan pendekatan yang digunakan dalam pengenalan pola, termasuk metode statistik, metode pembelajaran mesin, dan jaringan saraf tiruan. Beberapa pendekatan umum dalam pengenalan pola: Jaringan saraf tiruan (artificial neural network) adalah model matematika yang terinspirasi oleh cara kerja otak manusia. Jaringan ini terdiri dari banyak neuron yang terhubung dalam lapisan-lapisan dan dapat belajar melalui proses pelatihan dengan algoritma backpropagation. Jaringan saraf tiruan dapat digunakan untuk mengenali pola dalam data yang kompleks dan menemukan hubungan non-linear antara fitur dan keluaran. Penting untuk dicatat bahwa setiap tugas pengenalan pola memiliki karakteristik dan kebutuhan yang berbeda, dan pendekatan yang tepat dapat bervariasi. Jaringan saraf tiruan memiliki keunggulan dalam kemampuan mereka untuk menangani pola-pola kompleks dan non-linear dalam data. Dalam prakteknya, arsitektur jaringan, fungsi aktivasi, algoritma pembelajaran, dan parameter lainnya harus disesuaikan dengan tugas pengenalan pola yang spesifik. Jaringan saraf tiruan dapat digunakan untuk mengenali pola dalam data. Pengenalan pola adalah tugas yang umum dipecahkan menggunakan jaringan saraf tiruan. Sehingga pada pembahasan ini data – data yang di extrak dari gambar aksara batak akan diubah menjadi pola, sehingga memberikan pendekatan kepada pengolahan data secara kwantitatif dimana, gambar gambar yang telah di tentukan akan di ubah menjadi gambar bentuk bipolar atau bilangan 1 dan -1, karena data bipolar yang telah disesuaikan pada data masukan dan data keluaran yang di sesuaikan dengan target yang telah ditentukan. Dan setelah di lakukan pengujian dengan menggunakan metode Bacpropagation, pola yang ada pada gambar aksara batak di kenali dengan baik dimana hasil pengenalan sampai 97 % dari data gambar yang telah di tentukan.