1. Home
  2. Lainnya

Pengujian dengan Satu Jenis Inputan karekter dengan 10 Neuron dan 1 Layer

4.3.2.2 Pengujian dengan Satu Jenis Inputan karekter dengan 10 Neuron dan 1 Layer

Tabel 4.1 Pengujian dengan 10 Neuron dan 1 Layer No Gambar Asli Plat Motor RGB Keterangan Hasil PreprocessingBW Hasil dalam bentuk text Banyaknya Karekter 1 Dengan minimal bwarea 50000 JB 1337 LA 6 2 Dengan minimal bwarea 0 40 0707 RS 1 3 Dengan minimal bwarea 0 S3 GFGG FF 2 4 Dengan miniman bwarea 5000 JBGG25LX 4 5 Dengan minimal bwarea 5000 JB 5FE0 S3 2 6 Dengan minimal bwarea 5000 JB E05E L6 4 7 Dengan minimal bwarea 10000 4B P115 W1 4 8 Dengan minimal bwarea 10000 EG Z400 XN 4 9 Dengan minimal bwarea 10000 SB JG77 PA 4 10 Dengan minimal bwarea 10000 M0 ZGZ3 GG 2 11 Dengan minimal bwarea 10000 2B 53X5 Z 4 12 Dengan minimal bwarea 10000 AB 6O3B 5U 4 13 Dengan minimal bwarea 10000 R0 ZG75 0Z 3 14 Dengan minimal bwarea 10000 2B 0051 NY 4 15 Dengan minimal bwarea 10000 2B 6365 GU 7 16 Dengan minimal bwarea 1600 RB 3G35 NT 5 17 Dengan minimal bwarea 3500 40 3005 XQ 3 18 Dengan minimal bwarea 3500 AO 679Z L0 5 19 Dengan minimal bwarea 3500 JB 3797 JP 3 20 Dengan minimal bwarea 3500 2B E45E BT 3 21 Dengan minimal bwarea 4500 AB GY33 AD 4 22 Dengan minimal bwarea 6500 KB T73J QH 3 23 Dengan minimal bwarea 6500 HB 8083 TE 5 24 Dengan minimal bwarea 6500 4B 534K PN 4 25 Dengan minima bwarea 6500 9B Z550 KC 2 26 Dengan minima bwarea 31000 A8 0044 N WV 3 27 Dengan minimal bwarea 10000 ABFUT7L0BFL 3 28 Dengan minimal bwarea 12000 AB 5774 C PV 6 29 Dengan minimal bwarea 12000 AB 3337 MQ 5 30 Dengan minimal bwarea 6500 AB J 7J35 0 3 Ketepatan Hasil = 106237 = 44,725 Tabel 4.2 Confusion Matrix dengan 10 Neuron dan 1 Layer A B C L 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 13 0 0 0 1 0 0 0 0 5 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 4 0 0 0 0 1 B 0 22 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 1 0 0 0 0 1 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 0 0 0 0 0 0 0 L 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 E 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 0 0 0 0 0 0 0 F 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 1 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 G 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 0 0 0 0 0 0 0 0 H 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 I 0 0 1 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 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 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 0 0 0 0 0 0 0 L 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 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 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 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 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 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 0 0 0 0 0 0 0 Q 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 2 0 0 1 0 0 1 0 0 0 R 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 0 0 0 0 0 0 0 S 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 0 0 0 0 0 0 0 T 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 U 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 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 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 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 X 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 2 0 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 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 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 0 0 0 0 0 0 2 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 0 0 0 0 1 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 3 0 1 0 0 2 0 0 0 2 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 0 1 2 3 0 1 0 0 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 0 0 0 0 0 0 12 0 1 0 0 0 0 4 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 5 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 0 0 0 0 0 0 0 13 0 0 0 0 6 0 2 0 0 4 1 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 2 2 0 0 7 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 1 0 0 0 9 0 0 8 0 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 5 0 0 0 0 0 0 0 1 0 9 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 2 0 0 1 0 2 0 0 0 1 = ∑ ∑ ℎ 100 = 108 220 100 = 49,09

4.3.2.3 Pengujian Satu Jenis Inputan karekter dengan 15 Neuron dan 1 Layer

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