IDENTIFIKASI CITRA SKETSA FIGUR MANUSIA DENGAN METODE PULSE COUPLED NEURAL NETWORK (PCNN) UNTUK MEMPREDIKSI DAYA TAHAN TERHADAP STRES
Abstract
Gambar sketsa figur manusia merupakan instrumentasi utama untuk mengetahui kepribadian seseorang. Salah satu sifat kepribadian ialah daya tahan terhadap stres yang ditunjukkan oleh alur guratan pada sketsa figur manusia yang digambar. Sketsa figur manusia dapat diubah dalam bentuk citra digital dengan bantuan piranti tertentu, sehingga data citra sketsa figur manusia dapat dianalisa lebih mendalam dengan image processing.
Dengan menggunakan metode PCNN yang menghasilkan nilai diskrit citra sketsa figur manusia melalui proses DFT. Nilai diskrit tersebut dapat dijadikan vektor masukan jaring saraf tiruan (LVQ) untuk memprediksi kemampuan daya tahan terhadap stres citra tes yang baru. Dengan data 87 (25 data pelatihan dan 62 data uji) perangkat lunak (algoritma) mampu mendeteksi data uji dengan kategori kemampuan terhadap stres yaitu Baik, Cukup, dan Kurang secara berurutan 76.92%, 60.00% dan 82.22% dengan rata-rata kemampuan deteksi dari data pengujian mencapai 73.05%.
Full Text:
PDF (Bahasa Indonesia)References
Fausset, Laurene., 1994, “Fundamentals of Neural Networks”, Prentice Hall, Englewood Cliffs
J. L. Johnson and Mary Lou Padgett, 1999,“PCNN Models and Application” IEEE TRANSACTION AND NEURAL NETWORK, Vol. 10, No. 3, May 1999.
Jun CHEN, Kosei ISHIMURA, Mitsuo WADA, 2004, “Moving object extraction multi-tired Pulse-Coupled Neural Network”, SICE Annual Conference in Sapporo, August 4-6, 2004, Hokkaido Institute of Tecnology, Japan
Machover, Karen., 1987, “Proyeksi kepribadian dalam gambar figur manusia (suatu metode pemeriksaaan kepribadian)”, Universitas Padjadjaran.
Munir, Rinaldi, 2004, “Pengolahan citra digital dengan pendekatan algoritmik”, Infomatika, Bandung.
Muresan, Raul, “Pattern Recognition Using Pulse Coupled Neural Network and Discrete Fourier Transforms”, http://www.raulmuresan.home.ro/
Supatman, 2008, “Identifikasi citra sketsa figur manusia dengan metode PCNN untuk mempredikasi daya tahan terhadap stres”, SITIA2008, ITS Surabaya.
Supatman, Mulyanto, Eko., Mauridhy H.P., 2007, “Identifikasi Tekstur Citra Lidah Menggunakan Metode Gaussian Markov Random Field Untuk Deteksi Dini Penyakit Tifoid”, SITIA 2007, ITS, Surabaya.
T. M. Nazmy, 2004, “Evaluation of the PCNN standard model for image processing purposes”, IJICIS, Vol. 4, No. 2, July 2004
Young Wan Lim, Jin Hee Na, and Jin Young Choi, 2004, “ Role of linking parameters in Pulse-Couped Neural Network for face detection”, ICCAS2004 August
Refbacks
- There are currently no refbacks.