JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION UNTUK APLIKASI PENGENALAN TANDA TANGAN

Difla Yustisia Qur’ani (Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri,Universitas Islam Indonesia)
Safrina Rosmalinda (Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri,Universitas Islam Indonesia)

Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI)
2010

Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ) memiliki kemampuan untuk melatih pola-polayang merupakan neural network based on competition. Untuk itu, dalam penelitian ini, akan dibuktikankemampuan JST LVQ tersebut dengan mengembangkan aplikasi untuk mengidentifikasi pola tanda tangan.Pada penelitian ini, digunakan pula metode deteksi tepi (edge detection) untuk mengolah citra yang digunakansebagai masukan jaringan syaraf tiruan ini agar diperoleh garis tepi dari citra tanda tangan. Ini akanmembantu menandai bagian yang menjadi detil citra. Dari hasil uji coba program menunjukkan bahwa JSTLVQ dapat mengenali pola tanda tangan dengan ketepatan 98% pada data uji. Kemungkinan ketidaktepatan inidisebabkan posisi image uji berbeda agak jauh dengan citra-citra yang dilatih.Kata Kunci: Jaringan Syaraf Tiruan, Learning Vector Quantization, pengenalan tanda tangan