47
7. Bentuk huruf ‘A’, ‘B’, ‘C’, …, atau ‘Z’ mempunyai pengaruh terhadap
tingkat pengenalan jaringan pada tingkat derau yang tinggi. Jaringan syaraf terlihat mulai menampakkan kesensitifan terhadap bentuk huruf ini pada
keadaan tingkat derau 35.
5.2 Saran
1. Jaringan syaraf tiruan yang digunakan dalam penelitian ini, melakukan
pemrosesan terhadap sejumlah 1024 data masukan, di setiap elemen pemroses pada lapis pola. Adanya pemrosesan data yang jumlahnya sangat besar ini
berakibat, bila jaringan syaraf tiruan ini diberikan banyak pola pelatihan, maka jumlah elemen pemrosesnya akan makin banyak. Ini berarti, waktu pelatihan
dan pengujian jaringan akan menjadi makin panjang. Untuk mengatasi hal ini, penelitian ini dapat dikembangkan lebih lanjut dengan menambahkan suatu
pengolah awal yang akan mengekstraksi ciri-ciri pola, sebelum pola tersebut masuk ke jaringan. Dengan cara ini, setiap pola dapat diwakili oleh sederetan
nilai koefisien Chandran et al, 1997. Dengan demikian, akan terjadi pengurangan yang sangat drastis pada ukuran pola-pola ini, yang akan
menaikkan kecepatan jaringan secara signifikan baik dalam pelatihan maupun pengujiannya.
2. Bentuk huruf ‘A’, ‘B’, ‘C’, …, atau ‘Z’ yang digunakan dalam penelitian ini,
mempunyai jarak huruf yang beragam antara huruf yang satu dengan lainnya. Sebagai contoh, huruf ‘B’ mempunyai jarak huruf yang lebih kecil dengan
48
huruf-huruf yang lainnya seperti huruf ‘D’, ‘E’, dan ‘R’, daripada huruf ‘W’. Hal ini berakibat, pada keadaan tingkat derau yang tinggi misalnya 40,
tingkat pengenalan jaringan terhadap huruf ‘B’ lebih rendah daripada huruf ‘W’. Oleh karena itu, tingkat pengenalan jaringan masih dapat ditingkatkan
lagi dengan menggunakan seperangkat huruf masukan yang jarak hurufnya makin berjauhan antara suatu huruf dengan huruf-huruf lainnya.
3. Secara perangkat-lunak, kecepatan pelatihan dapat ditingkatkan lagi dengan
menggunakan algoritma minimisasi fungsi yang lebih cepat. 4.
Secara perangkat-keras, kecepatan pelatihan dan juga pengenalan jaringan dapat ditingkatkan lagi dengan cara menggunakan komputer yang mempunyai
kecepatan lebih tinggi. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
BAB 6 RINGKASAN
Penelitian yang dilakukan dapat diringkas menjadi beberapa topik bahasan seperti di bawah ini.
6.1 Latar Belakang
Pengenalan citra huruf berderau pernah diselidiki oleh beberapa peneliti. Penelitian yang terakhir Watanabe, 1996 menghasilkan suatu jaringan syaraf
tiruan yang mampu mengenali citra huruf berderau ukuran 32x32 piksel dengan kandungan derau sekitar 20 .
Dalam penelitian ini, penulis bermaksud untuk menghasilkan sesuatu yang lebih dari yang pernah ada sebelumnya, yaitu suatu jaringan syaraf tiruan yang
mampu mengenali citra huruf berderau berukuran 32x32 piksel dengan kandungan derau yang lebih dari 30 .
6.2 Tinjauan Pustaka
Jaringan syaraf tiruan adalah suatu jaringan yang dimodelkan berdasarkan ciri organisasi otak manusia, yang mampu melakukan pengolahan secara paralel
dan non-linear, serta mampu pula mengangani informasi-informasi yang kompleks. Dengan berdasar pada hal tersebut, Donald Specht telah
memperkenalkan suatu jaringan syaraf tiruan yang berdasarkan sifat-sifat statistis yang dinamakan jaringan syaraf probabilistis. Dalam penelitian ini, jaringan
