<![CDATA[Jaringan syaraf tiruan (JST) telah banyak diaplikasikan dalam berbagai bidang terutama dalam pengenalan pola. Kemampuan JST untuk mentolerir perbedaan antara data pelatihan dan data yang akan diolah diharapkan dapat diaplikasikan untuk mengenali pola karakter yang ada pada lembar formulir nilai matakuliah. Pemrosesan awal citra blanko dibutuhkan sebelum menggunakan JST, pemrosesan yang digunakan adalah traceholding, noise eliminator, thinning, segmentasi dan normalisasi karakter. Hasil penelitian menunjukkan penggunakaan128 node layer tersembunyi pada JST memberikan hasil terbaik dimana 4 buah formulir nilai dapat dikenali dengan baik tanpa kesalahan. Kesalahan pengenalan yang ada masih dapat dihilangkan dengan menambahkan data pembelajaran pada sistem.]]>
Copyrights © 2017
