pengenalan pola. Misalnya, ketika membaca buku, kita mengenali angka, huruf, kata, dan akhirnya pemikiran dan konsep, sinyal visual kemudian diterima oleh otak kita yang diproses
secara alami tanpa tidak kita sadari. Pengenalan pola pattern recognition suatu proses untuk mengenali pola-pola terdapat
pada sekumpulan data dan menggolongkannya lalu dikelompokkan sehingga pola-pola yang berada dalam satu kelompok mempunyai kesamaan yang tinggi dan pola-pola yang berbeda
mempunyai tingkat kemiripan yang rendah. Pengenalan pola bertujuan untuk menentukan kelompok atau kategori pola berdasar
ciri-ciri yang dimiliki pola tersebut. Dengan kata lain, pengenalan pola dapat membedakan suatu objek dengan objek yang lain.[14]
Sistem pengenalan pola memiliki beberapa pendekatan diantaranya yaitu : Pendekatan Template Matching
Pendekatan Statistik Pendekatan Sintatik
Pendekatan Jaringan Syaraf Tiruan
2.14 Template Matching
Tahap perbandingan yaitu salah satu tahap dalam proses pengenalan ucapan. Proses template matching ini akan melakukan perbandingan antara pola data masukan dengan pola
database. Salah satu perbandingan metode yang dilakukan dalam template matching yaitu menggunakan fungsi jarak Euclidean. Data masukan yang akan diproses akan dihitung nilai
jaraknya sehingga dapat dikenali kemiripan yang sesuai dengan database[15].
2.15 Fungsi Jarak Euclidean
Jarak Euclidean adalah jarak antara dua titik yaiu dari titik satu ke titik yang lain dalam satu ruang [16]. Secara umum, yang dimaksud antara dua titik adalah garis terpendek diantara
semua garis yang menghubungkan kedua titik tersebut. Dalam ruang Euclidean , jarak antara ke dua titik P dan Q dapat dirumuskan sebagai berikut :
P = dan =
Maka jarak Euclidean P ke Q adalah : = = √
2.5
2.16 Klasifikasi K-NN
Algoritma yang disebut aturan tetangga terdekat atau biasanya di kenal dengan k- nearest neighbourK-NN. Misal ada vektor x yang tidak diketahui, maka[17]:
Dari vektor pelatihan N, identifikasi k tetangga terdekat, dengan mengabaikan label
kelas. Untuk masalah 2 kelas dipilih nilai k yang ganjil. Secara umum nilai k ini bukan kelipatan dari jumlah kelas M.
Dari sampel k tersebut, identifikasi jumlah vektor, k
i
, yang termasuk masuk dalam kelas
ω
i
, i = 1,2,......,M. Dinyatakan dengan
1
k
i
= k.
Tetapkan x ke kelas
ω
i
dengan maksimal jumlah sampel dari k
i
.
