Perancangan Identifikasi Karakter Seseorang Berdasarkan Tulisan Tangan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan

Kumalasanti, Rosalia Arum and Susanti, Erma and N.U, Akwilius Ferdinandus (2020) Perancangan Identifikasi Karakter Seseorang Berdasarkan Tulisan Tangan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan. In: Seminar Multimedia & Artificial Intelligence (SMAI) 2020, 7 Desember 2020, Universitas Mercu Buana Yogyakarta.

	Text (Peer Review) Peer Review Prosiding SMAI 2020.pdf - Other Download (1MB)
	Text (Dokumen) 201 ProsidingSMAI2020.pdf - Published Version Download (1MB)

Abstract

Komunikasi merupakan inti hubungan sosial manusia sebagai makhluk social yang saling berinteraksi. Komunikasi menjadi jembatan untuk saling bertukar informasi secara efektif. Di era pandemi COVID-19 ini, komunikasi menjadi penting dalam bertukar informasi tanpa bertatap muka secara langsung. Social Distancing pun diterapkan pemerintah untuk memutus mata rantai virus tersebut. Hal ini berimbas pada semua aspek kehidupan terutama pada lapangan pekerjaan. Pendaftaran pegawai via online dilakukan oleh beberapa perusahaan dalam melakukan test, tak terkecuali saat wawancara. Keadaan ini memaksa perusahaan untuk lebih teliti dalam membaca karakter calon pegawai walaupun melalui test online. Karakter seseorang yang berbeda-beda memungkinkan informasi dapat disampaikan dengan karakter yang berbeda pula, namun tak jarang persepsi seseorang terkadang berbeda dengan penyampaiannya. Pada penelitian ini akan dibahas tentang identifikasi tulisan tangan seseorang sehingga dapat memberikan output berupa karakter seseorang. Proses ini terdiri atas dua bagian utama yaitu fase pelatihan dan fase pengujian. Pada tahap pelatihan, citra tanda tangan dikenai beberapa proses yaitu threshold, alihragam wavelet, kemudian akan dilatih dengan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Pada fase pengujian memiliki proses yang sama seperti pada fase pelatihan namun di akhir proses akan dilakukan perbandingan antara data citra yang telah disimpan pada saat pelatihan dengan citra pembanding. JST Backpropagation dapat bekerja secara optimal apabila dilatih dengan menggunakan data input yang sudah dipertimbangkan ukuran, learning rate, parameter, dan jumlah node pada jaringan. Hal ini sangat penting karena berhubungan dengan beban komputasi yang akan berdampak pada kecepatan pemrosesan dan juga kapasitas memori. Teknik-teknik tersebut diharapkan dapat mendukung pencapaian hasil berupa karakter seseorang untuk membantu dalam pemilihan calon pegawai.

Item Type:	Conference or Workshop Item (Paper)
Uncontrolled Keywords:	Backpropagation, Jaringan Syaraf Tiruan, Tulisan tangan, Wavelet
Subjects:	Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources > ZA4050 Electronic information resources
Divisions:	Fakultas Teknologi Informasi & Bisnis > Informatika (S1)
Depositing User:	erma susanti
Date Deposited:	08 Nov 2022 03:38
Last Modified:	08 Nov 2022 03:38
URI:	http://eprints.akprind.ac.id/id/eprint/1275

Actions (login required)

View Item