Gambar 4.2 Pelatihan
4.1.1.2.1 Prapengolahan Citra dan Ekstraksi Fitur
Sebelum memulai proses pelatihan, terlebih dahulu citra diolah dan diekstrak agak menghasilkan pola masukan yang diinginkan. Langkah pertama yang dilakukan adalah
membuka citra melalui tombol buka citra. Langkah tersebut dapat dilihat pada gambar 4.3.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.3 Buka citra
Setelah citra dipilih, maka citra pelatihan tampil pada panel citra. Langkah tersebut dapat dilihat pada gambar 4.4.
Gambar 4.4 Citra pelatihan
Citra asli melalui proses binerisasi agar menjadi citra biner. Hasil dari langkah tersebut dapat dilihat pada gambar 4.5.
Gambar 4.5 Binerisasi citra asli
Universitas Sumatera Utara
Setelah dilakukan proses binerisasi, dilakukan proses thinning dengan menekan tombol thinning. Langkah tersebut dapat dilihat pada gambar 4.6.
Gambar 4.6 Thinning pada citra
Setelah itu dilakukan proses pemotongan citra untuk menghilangkan baris dan kolom citra yang tidak memiliki nilai 1 putih. Langkah tersebut dapat dilihat pada gambar
4.7.
Gambar 4.7 Pemotongan citra
Universitas Sumatera Utara
Agar didapatkan nilai – nilai fitur yang menjadi masukan pada jaringan saraf tiruan
dilakukan proses ekstraksi fitur Transformasi Wavelet 2D pada citra. Nilai – nilai fitur
tersebut akan langsung tersimpan pada basis data. Langkah tersebut dapat dilihat pada gambar 4.8.
Gambar 4.8 Proses ekstraksi fitur
Hasil dari proses ekstraksi fitur dapat dilihat pada gambar 4.9.
Gambar 4.9 Hasil ekstraksi fitur
Universitas Sumatera Utara
Citra dapat dihapus jika pengguna ingin mengganti citra yang akan dilatih menggunakan tombol reset citra.
4.1.1.2.2 Pelatihan Jaringan Saraf Tiruan
Citra yang telah diolah dan dihasilkan masukan untuk jaringan saraf tiruan dilatih menggunakan metode Kohonen dan ART1. Pengguna dapat mengisi laju pemahaman
untuk metode Kohonen, parameter vigilance untuk ART1 dan iterasi maksimum untuk proses pelatihan. Untuk rentang nilai yang dapat digunakan, pengguna dapat melihat
menu bantuan pada halaman pelatihan Gambar 4.19. Tombol pelatihan digunakan untuk memulai proses pelatihan. Pelatihan yang selesai akan menghasilkan bobot baru
yang langsung disimpan pada basis data. Waktu pelatihan jaringan saraf tiruan dalam detik tersebut langsung ditampilkan pada halaman pelatihan.
Gambar 4.10 Proses pelatihan
Waktu pelatihan ditampilkan setelah proses pelatihan selesai.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.11 Waktu proses pelatihan
4.1.1.3 Pengujian