Teks penuh
54
Lampiran 1. Diagram alir penelitian
Fitur ekstaraksi
Selesai
Pre-Processing
Dibangun paradigma sistem
Dirancang struktur jaringan
Diinisialisasi dan ditentukan
Error
Input Data
Output JST
Data eksperimen Dikumpulka
n data Mulai
Data pembelajaran
Update parameter
Pengujian dan analisis parameter
Verifikasi Validasi
Dikumpulkan data gambar
55
Lampiran 2. Diagram Alir JST pada Identifikasi Buah Jambu Biji Merah `
Feed back system Saat pelatihan
Forward system Saat Pengujian
Dokumen terkait
Sampel data hasil keluaran FFT yang akan dijadikan data input untuk proses training diambil data sampel pertama pada percobaan yang ke-3 dari sampel halitosis dan
Dari hasil pengujian dengan arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan pada data training di atas, maka didapatkan beberapa nilai error untuk jumlah mahasiswa sehingga dapat dilihat
Pengolahan ini menghasilkan data yang akan diproses secara pembelajaran dengan jaringan syaraf tiruan ( artificial neural network ) kemudian diolah dengan
Sampel data hasil keluaran FFT yang akan dijadikan data input untuk proses training diambil data sampel pertama pada percobaan yang ke-3 dari sampel halitosis dan
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode eksperimen yaitu untuk melihat bagaimana hasil perekaman yang menghasilkan spektrum warna yang lebih
Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi kematangan buah mentimun berbasis citra digital menggunakan algoritma jaringan syaraf tiruan backpropagation berdasarkan tekstur
Pada penelitian ini dalam mengklasifikasikan suatu kualitas buah apel yang bagus dan rusak/busuk berbasis citra thermal menggunakan ekstraksi fitur Gray Level
Bobot yang digunakan untuk pelatihan data pada jaringan syaraf tiruan adalah bobot dan bias yang telah di optimasi dengan iterasi JST. 4.4.3
