Perbandingan Antara Metode Kohonen Neural Network dengan Metode Learning Vector Quantization Pada Pengenalan Pola Tandatangan
ABSTRAK: Pengenalan pola
tandatangan dimaksudkan agar komputer dapat mengenali tandatangan dengan cara
mengkonversi gambar, baik
yang dicetak ataupun
ditulis tangan ke
dalam kode. Metode
yang dipilih dalam pengenalan pola tandatangan ini adalah metode
pembelajaran Kohonen Neural Network(Kohonen) dan Learning Vector
Quantization(LVQ). Metode Kohonen mengambil bobot awal secara acak, kemudian
bobot tersebut di-update hingga
dapat mengklasifikasikan diri
sejumlah kelas yang
diinginkan. Pada metode
LVQ bobot awal di-update dengan menggunakan pola yang sudah ada. Dalam
penelitian ini, diberikan hasil pengamatan dan perbandingan tentang tingkat
keakuratan dan waktu yang dibutuhkan
dalam proses pembelajaran
terhadap pola tandatangan
pada metode Kohonen
dan LVQ menggunakan bahasa
pemrograman Microsoft Visual Basic 6.0 Enterprise Edition.
Penulis: Anindito Prabowo, Eko
Adi Sarwoko dan Djalal Er Riyanto
Kode Jurnal: jpmatematikadd060002
