b. Form Pelatihan PELATIHAN JARINGAN
Masukkan Jumlah Epoch : Masukkan batas toleransi :
Masukkan Laju Pemahaman : Jumlah Hidden Layer
Masukkan jumlah unit hidden layer :
Gambar 1 Gambar2
Gambar3
Menu Utama Bobot Latih Jaringan
Gambar 3.7. Perancangan Form Pelatihan
Form pelatihan jaringan terdiri dari :
a. 6 buah static text 6 buah Static text disini hanya digunakan untuk menampilkan
kalimat. b.
edit text Masing-masing edit text digunakan untuk nama file data yang akan
ditraining. c.
Pop up Pop up digunakan untuk pilihan masukan jumlah epoch, batas
toleransi kesalahan, laju pemahaman, jumlah hidden layer dan jumlah unit hidden layer
d. Push button
Tombol Beberapa buah tombol yaitu tombol ambil gambar, tombol keluar,
tombol train, dan tombol kembali. Tombol gambar digunakan PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
untuk mengambil citra yang ingin di latih dari file. Tombol ini akan disesuaikan dengan banyaknya masukan data dari user. Jika
user memasukkan data 3, maka tombol gambar akan mucul sebanyak 3 buah. Tombol train digunakan untuk melatih jaringan.
Setiap citra yang akan dilatih harus melewati proses ini, tombol keluar digunakan jika user ingin keluar dari form pelatihan dan
tombol kembali digunakan untuk kembali ke menu utama.
c. Form Hasil Training HASIL TRAINING
Listbox 1
Listbox3 Listbox4
Listbox2
close
Gambar 3.8. Perancangan form hasil training
Form hasil training, yang terdiri dari 4 buah listbox, dimana masing-masing listbox berisikan nilai modifikasi bobot untuk
setiap layar dan nilai bias untuk setiap layar. Sebuah tombol close, digunakan untuk menutup form.
5. Perancangan Form Testing
TESTING JARINGAN
Images Pilih data
ambil gambar
Lihat bobot Uji Jaringan
Menu Utama
Gambar 3.9. Perancangan Form Testing
Form testing terdiri dari :
a. 2 buah static text, digunakan untuk menampilkan text kalimat
b. 4 buah push buttontombol, terdiri dari tombol ambil gambar, lihat
bobot, uji jaringan dan tombol keluar. c.
1 buah axes, yaitu grafik yang digunakan untuk menampilkan citra yang dipilih user untuk dikenakan testing dan citra yang ditampilkan
sudah dikenakan proses preprocessing.
masukan nama file tanda tangan, dan text 2 digunakan untuk menampilkan nama
file gambar foto. masukan nama file tanda tangan, dan text 2 digunakan untuk
6. Perancangan Form Keputusan
FORM KEPUTUSAN
Berdasarkan hasil pelatihan dan pengujian diperoleh keputusan
Kode : Nama :
Alamat : Pekerjaan :
No. Telp : Edit text1
Edit Text2 Edit Text3
Edit Text4 Edit Text5
Image 1
Tutup
Image 2
Gambar TTD yang diuji Hasil Keputusan :
Gambar 3.10. Perancangan form keputusan
Gambar 3.10. merupakan rancangan dari form keputusan, dimana didalamnya terdapat :
a. 8 buah static text, digunakan untuk menampilkan kalimat form
keputusan, gambar tanda tangan yang diuji, hasil keputusan, berdasarkan hasil pelatihan dan pengujian, kode, nama, alamat,
pekerjaan, dan no. Telp. b.
6 buah edit text, digunakan untuk menampilkan hasil keluaran dari kode, nama, alamat, pekerjaan, dan no. Telp.
c. 1 buah pushbutton yaitu tombol tutup, yang digunakan untuk menutup
form PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
d. 2 buah axes, digunakan untuk menampilkan tanda tangan yang
diujikan dan biodata hasil pelatihan dan pengujian.
D. Perancangan Arsitektur Jaringan
Arsitektur jaringan
yang digunakan dalam pengenalan tanda tangan ini adalah arsitektur jaringan dengan banyak lapisan multilayer net. Jaringan yang
dibentuk terdiri dari sebuah layar masukan input layer, sebuah layar tersembunyi hidden layer
dan sebuah layar keluaran output layer. a. Layar Input
Layar input terdiri dari 2500 elemen x
1
, x
2
, ..., x
2500
dan sebuah bias b. b. Layar tersembunyi
Layar tersembunyi yang digunakan pada sistem ini hanya 1 lapis yang terdiri dari 5 neuron y
1
, y
2
, y
3
, y
4
, dan y
5
dan sebuah bias. Jumlah hidden layer ini ditentukan sendiri karena belum ada ketentuan mengenai jumlah
hidden layer dan jumlah neuron pada hidden layer. c. Layar Output
Layar output terdiri dari 5 buah neuron yang merupakan keluaran dari jaringan.
Jaringan ini memiliki 50 buah pola masukan tanda tangan dimana setiap pola memiliki ukuran matriks 50 x 50. Bentuk pola masukan berupa matriks
dimana baris menyatakan banyaknya variabel dan kolom menyatakan banyaknya PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
pola masukan, sehingga bentuk pola masukan adalah sebuah matriks dengan ukuran 2500 x 50.
gggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggggg
Gambar 3.11 . Arsitektur Jaringan
E. Perancangan Struktur Data geeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeesssssssssssssssssss
Data untuk input sistem yang dipakai dalam program ini berupa file gambar. Dari bentuk gambar dilakukan proses binerisasi, pemotongan gambar dan
pengubahan ukuran gambar. Data dalam bentuk biner ini ditampung dalam sebuah matriks dengan ukuran 2501 yang berasal dari ukuran gambar 50 x 50 dan 1 untuk
menampung bias. Matriks yang bertipe biner ini digunakan sebagai masukan pada layar input.