1. Home
  2. Lainnya

Pengujian Satu Jenis Inputan karekter dengan 2 Layer 15 Neuron dan 20 Neuron

= ∑ ∑ ℎ 100 = 102 237 100 = 43,038

4.3.2.7 Pengujian Satu Jenis Inputan karekter dengan 2 Layer 15 Neuron dan 20 Neuron

Tabel 4.11 Pengujian dengan 20 Neuron dan 2 Layer No Gambar Asli Plat Motor RGB Keterangan Hasil PreprocessingBW Hasil dalam bentuk text Banyaknya Karekter 1 Dengan minimal bwarea 50000 P0 3337 LA 5 2 Dengan minimal bwarea 0 80 G601 SN 1 3 Dengan minimal bwarea 0 4B NB6G FF 4 4 Dengan miniman bwarea 5000 FB 00Z5 LY 4 5 Dengan minimal bwarea 5000 2B 57ZA X0 3 6 Dengan minimal bwarea 5000 JB 0055 L0 4 7 Dengan minimal bwarea 10000 WB 0135 TI 4 8 Dengan minimal bwarea 10000 4B 8408 XD 5 9 Dengan minimal bwarea 10000 4B ZG77 MA 5 10 Dengan minimal bwarea 10000 20 POPU GG 2 11 Dengan minimal bwarea 10000 AB 5765 Z 6 12 Dengan minimal bwarea 10000 OB 633G IN 3 13 Dengan minimal bwarea 10000 H0 CG75 0Z 3 14 Dengan minimal bwarea 10000 HB G351 N2 3 15 Dengan minimal bwarea 10000 GB 6365 GM 6 16 Dengan minimal bwarea 1600 40 3G35 NT 4 17 Dengan minimal bwarea 1600 AB 70B5 KQ 4 18 Dengan minimal bwarea 3500 AB 679Z CS 5 19 Dengan minimal bwarea 3500 AB 373E NH 4 20 Dengan minimal bwarea 3500 J0 G45G BJ 2 21 Dengan minimal bwarea 4500 AB 673A AY 5 22 Dengan minimal bwarea 6500 RB 4V37 JH 4 23 Dengan minimal bwarea 6500 AB Z003 TG 5 24 Dengan minimal bwarea 6500 1B 534S KN 4 25 Dengan minimal bwarea 6500 MB 2550 UD 3 26 Dengan minima bwarea 31000 4B 60J4 U UV 3 27 Dengan minimal bwarea 10000 ABXZSY5Y50M 4 28 Dengan minimal bwarea 12000 AB 577J C BN 5 29 Dengan minimal bwarea 12000 AB 333G 50 4 30 Dengan minimal bwarea 12000 AB B G135 F 4 Ketepatan Hasil = 118237 =49,789 Tabel 4.12 Confusion Matrix dengan 20 Neuron dan 2 Layer A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 A 16 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 4 0 0 0 1 0 B 0 15 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 C 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 D 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 E 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 F 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 G 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 H 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 I 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 J 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 K 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 L 0 1 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 M 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 N 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 O 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 P 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Q 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 R 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 S 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 T 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 U 0 0 0 0 0 0 1 0 1 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 V 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 W 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 X 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Y 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 Z 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 1 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 1 0 0 0 1 0 0 2 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 6 1 0 1 4 0 0 0 1 1 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 14 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 17 0 0 0 0 6 1 0 0 0 0 11 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 1 0 7 0 0 0 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 10 0 0 8 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 1 0 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 = ∑ ∑ ℎ 100 = 121 234 100 = 51.709

4.3.2.8 Pengujian Satu Jenis Inputan karekter dengan 2 Layer 15 Neuron dan 25 Neuron

Dokumen yang terkait

Identifikasi Plat Nomor Dengan Principal Component Analysis Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik

0 2 33

PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN DENGAN METODE KOHONEN SOM.

0 8 8

Pengenalan Pola Plat Nomor Kendaraan Berbasis Chain Code.

1 14 6

EKSTRAKSI DAN PENGENALAN PLAT NOMOR EKSTRAKSI DAN PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN BERMOTOR DI INDONESIA.

0 3 13

PENDAHULUAN EKSTRAKSI DAN PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN BERMOTOR DI INDONESIA.

0 4 8

TUGAS AKHIR APLIKASI PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN DENGAN Aplikasi Pengenalan Plat Nomor Kendaraan Dengan Metode Optical Character Recognition (OCR).

0 1 14

Implementasi Metode Neural Network Pada Perancangan Pengenalan Pola Plat Nomor Kendaraan

0 0 6

PENGENALAN POLA PLAT NOMOR KENDARAAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION

0 0 10

PENGENALAN KARAKTER PLAT NOMOR KENDARAAN BERMOTOR DENGAN MENGGUNAKAN METODE FCM - Binus e-Thesis

0 0 16

PENGENALAN POLA PLAT NOMOR KENDARAAN BERMOTOR DENGAN MENGGUNAKAN PCA DAN METODE PROPAGASI BALIK

0 0 164