• Tidak ada hasil yang ditemukan

S KOM 1001126 Bibliography

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "S KOM 1001126 Bibliography"

Copied!
3
0
0

Teks penuh

(1)

Ratih Pujihati , 2014

Penerapan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (lvq) Untuk Pengenalan Wajah Dengan Citra Wajah Gaussian Blur

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

DAFTAR PUSTAKA

Putri, Novia R. 2012.

Learning Vector Quantization Dengan Logika Fuzzy untuk

Pengenalan Wajah Berspektrum Caha ya Ta mpak Dengan Va riasi

Cahaya

.Skripsi. Universitas Indonesia.

Heranurweni, S. 2010.

Pengenalan Wajah Menggunakan Learning Vector

Quantization (LVQ).

Semarang: Jurusan Teknik Elektro Universitas

Semarang.

Wuryandari, Maharani Dessy., Afrianto, Irawan. 2012.

Perbandingan Metode

Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dan Learning Vector

Quantization Pada Pengenalan Wajah

. Universitas Komputer Indonesia.

Jurnal Komputer dan Informatika, Edisi. I Volume 1, Maret 2012.

Maru’ao, Dini Oktaviani. 2010.

Neural Netwok Implementation in Foreign

Exchange Kurs Prediction

. Gunadarma University.

Humaira. 2009

. Deteksi Wajah Manusia Pada Cira Berwa rna Menggunakan

Fuzzy

. Politeknik Negeri Padang Kampus Unand Limau Manis Padang.

Poli Rekayasa, Volume 5, Nomor 1, Oktober 2012, ISSN 1858-3709.

Mirawanti, Yenita dkk. 2010.

Neural Network

. Surabaya: Institut Teknologi

Sepuluh November.

Rosmalinda, Safrina., Yustisia, Difla. 2010.

Jaringan Syaraf Tiruan Learning

(2)

Ratih Pujihati , 2014

Penerapan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (lvq) Untuk Pengenalan Wajah Dengan Citra Wajah Gaussian Blur

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

Universitas Islam Indonesia. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi

Informasi (SNATI 2010), Yogyakarta, 19 Juni 2010, ISSN 1907-5022.

Anosa, Ayu Febri. 2013.

Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Seleksi

Penerima Jaminan Kesehatan Masyara kat Dengan Kombinasi Metode

Analythical Hierarchy Process Dan Logika Fuzzy Tsukamoto

. Skripsi.

Universitas Pendidikan Indonesia.

Kusumadewi, Sri., Purnomo, Hari. 2010.

Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung

Keputusan

. Yogyakarta:Graha Ilmu.

Abdurrahman, Ginanjar. 2011.

Penerapan Metode Tsukamoto (Logika Fuzzy)

Dalam Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Jumlah Produksi

Barang Berdasarkan Data Persediaan Dan Jumlah Permintaan

. Skripsi.

Universitas Negeri Yogyakarta.

Mulyawan, Hendi.

Identifikasi dan Tracking Objek Berbasis Image Processing

Secara Real Time

. Tugas Akhir Jurusan Telekomunikasi Politeknik

Elektronika Negeri Surabaya ITS, Surabaya.

Achmad., K. Firdausy. 2010.

Teknik Pengolaha n Citra Digital Menggunaka n

Delphi

. Ardhi Publishing. Yogyakarta.

Putri, Ferdaria Zahrah., Andrizal., Devianto Dodi.

Aplikasi Webcam da n

Pengolahan Citra untuk Identifikasi Kecaca tan Kemasan Kaleng

.

Universitas Andalas. Padang.

Cahyaningsih, Sri. 2010.

Deteksi Osteoporosis dengan Tresholding Metode Otsu

Pada Citra X-Ray Tulang Rahang

. Skripsi. Universitas Islam Negeri,

(3)

Ratih Pujihati , 2014

Penerapan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (lvq) Untuk Pengenalan Wajah Dengan Citra Wajah Gaussian Blur

Referensi

Dokumen terkait

Implementasi mel frequency ceptral coefficient dan vector quantization pada pengenalan suara untuk permainan pesawat arcade berbasis android.. Universitas Pendidikan Indonesia |

Tesis penulis yang berjudul :“ Modifikasi Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization Pada Pengenalan Wajah ” merupakan salah satu syarat akademik

Perbandingan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dan Learning Vector Quantization Pada Pengenalan Wajah .Jurnal Komputer dan Informatika 1(1): 45-51.

Jaringan Backpropagation dan Learning Vector Quantization (LVQ) merupakan algoritme jaringan syaraf tiruan yang paling sering digunakan untuk menyelesaikan

Untuk menyelesaikan masalah pengenalan pola wajah dalam JST, akan digunakan Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (JSTLVQ) sebagai solusi alternatif untuk

Learning Vector Quantization (LVQ) merupakan jaringan syaraf tiruan terawasi dengan arsitektur jaringan lapis-tunggal umpan-maju (Single Layer FeedForward). LVQ mampu

Hasil penelitian ini adalah Perbandingan metode jaringan syaraf tiruan backpropagation dan learning vector quantization pada pengenalan wajah yang digunakan untuk

Dessy WM, “Perbandingan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dan Learning Vector Quantization Pada Pengenalan Wajah,” Jurnal Komputer dan Informatika KOMPUTA,