Pengenalan Sifat Manusia Dari Bentuk Wajah Menggunaakan Metode Backpropagation

DOI: https://doi.org/10.33650/coreai.v4i1.6400

Authors (s)


(1) * Septiyan Kurnia Eka Putra   (Universitas Merdeka Pasuruan)  
        Indonesia
(*) Corresponding Author

Abstract


Ilmu fisiognomi adalah ilmu membaca bentuk-bentuk wajah, mata, dan fitur di sekitar wajah yang secara fisik terlihat dan mudah dilihat. Pengenalan suatu karakter pada manusia dilakukan melalui penelitian yang dilakukan oleh penulis secara lisan, media internet, serta informasi dari pakar. Dikarenakan jumlah pakar yang terbatas maka diperlukan sistem yang dapat mendeteksi karakter manusia khususnya pada bagian wajah. Metode yang digunakan dalam sistem ini adalah Backpropagation Jaringan Saraf Tiruan. Bagian wajah yang akan dideteksi adalah di bagian mata sebagai data input yang akan digunakan pada saat proses pengenalan karakter. Citra bagian wajah akan di klasifikasikan sesuai kelas yang ditentukan yaitu Introvert dan Ekstrovert. Dari hasil data pelathian yang sudah diklasifikasi akan diuji dengan data uji yang akan menyesuaikan ke kelas masing – masing yaitu Introvert dan Ekstrovert.





Full Text: DOWNLOAD PDF



References


Achmalia, A. F., Walid, W., & Sugiman, S. (2020). Peramalan penjualan semen menggunakan backpropagation neural network dan recurrent neural network. UNNES Journal of Mathematics, 9(1), 6-21.Astuti, Fajar (2013). Pengolahan Citra Digital : Konsep & Teori, Andi Offset.

. Afrianto, I. (2012). Perbandingan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Dan Learning Vector Quantization Pada Pengenalan Wajah. Komputa: Jurnal Komputer dan Informatika, 1(1).pamungkas, a. (n.d.). data mining. Retrieved maret 19, 2018, from pemrogramanmatlab: https://pemrogramanmatlab.com/data-mining-menggunakan-matlab/

. Al Fatta, H. (2007). Analisis dan Perancangan Sistem Informasi untuk keunggulan bersaing perusahaan dan organisasi modern. Penerbit Andi..

. Dwanko, Yoyok Seby. (2016) "Implementasi Software Development Life Cycle (SDLC) Dalam Penerapan Pembangunan Aplikasi Perangkat Lunak" Jurnal Teknologi Informasi: Teori,Konsep, dan Implementasi

. Gunawan, I. K. W., Nurkholis, A., Sucipto, A., & Afifudin, A. (2020). Sistem monitoring kelembaban gabah padi berbasis Arduino. Jurnal Teknik Dan Sistem Komputer, 1(1), 1-7.Permana, s. b. (2012, maret 28). pengertian, kelebihan dan kekurangan svm. Retrieved maret 11, 2018, from blogspot.co.id: http://cgeduntuksemua.blogspot.co.id/2012/03/pengertian-kelebihan-dan-kekurangan.html

. Kusmaryanto, S. (2014). Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk Pengenalan Wajah Metode Ekstraksi Fitur Berbasis Histogram. Jurnal EECCIS, 8(2), 193-198.Aditya, Angga (2017). Klasifikasi Kualitas Tanaman Cabai Menggunakan Metode Fuzzy K-Nearest Neighbor (K-NN).

. Kusumadewi, F. (2014). Peramalan Harga Emas Menggunakan Feedforward Neural Network Dengan Algoritma Backpropagation. Yogyakarta: Universitas Negeri Yogyakarta.

. Latifah, L. N. (2016). Jaringan Syaraf Tiruan Algoritma Backpropagation Untuk Peramalan Harga Index Saham Syariah Pada Bursa Efek Indonesia. Skripsi. Fakultas Sains dan Teknologi. Universitas Sunan Kalijaga, Yogyakarta.

. Luqyana ( 2017). Pengenalan Karakter Tulisan Tangan Huruf Jawa Menggunakan Metode Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation.

. Nuralam, H. S. Pembuatan Aplikasi Kids Application Dengan Menggunakan Program Android Studio.

. Parekesit, D. (2009) "Analisis Deteksi Tepi Untuk Mengidentifikasi Pola Wajah Reviuw (Image Edge Detection Based Dan Morphology)." Skripsi. Jurusan Komputer, Universitas Budi Luhur. Jakarta .

. Pratama, A. (2013). Pengenalan MySQL.

. Sahesti, R. (2021). Penerapan Metode Radial Basis Function (rbf) Dan K-means Untuk Menentukan Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan (pkh) (Studi Kasus: Desa Alampanjang) (Doctoral Dissertation, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau).

. Santika, I. G. N., Kartika, I. M., & Wahyuni, N. W. R. (2019). Pendidikan karakter: Studi Kasus Peranan Keluarga Terhadap Pembentukan Karakter Anak Ibu Sunah di Tanjung Benoa. Widya Accarya, 10(1).

. Sari, F. N. (2021). Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Untuk Menentukan Prediksi Jumlah Permintaan Produksi Dodol Apel (Doctoral dissertation, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim).

. Simbolon, I. A. R., Yatussa’ada, F., & Wanto, A. (2018). Penerapan Algoritma Backpropagation dalam Memprediksi Persentase Penduduk Buta Huruf di Indonesia. Jurnal Informatika Upgris, 4(2).

. Susilo, B. (2017). Deteksi Kejujuran dan Kebohongan dari Ekspresi Wajah. Laksana.

. Zuhri, M, & Sihotang, S. F. (2022). Dasar-Dasar Pemograman Matlab. Penerbit P4I.


Article View

Abstract views : 893 times | DOWNLOAD PDF files viewed : 158 times

Dimensions, PlumX, and Google Scholar Metrics

10.33650/coreai.v4i1.6400


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2023 Septiyan Kurnia Eka Putra

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.


Creative Commons License
 
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi

Published by Technic Faculty of Nurul Jadid University, Probolinggo, East Java, Indonesia.