ANALISIS VARIASI PARAMETER BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK PADA SISTEM PENGENALAN WAJAH BERBASIS PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS

  • ikhwannul kholis Universitas 17 Agustus 1945 Jakarta
  • Ahmad Rofii Universitas 17 Agustus 1945 Jakarta

Abstract

Pengenalan wajah dapat dilakukan dengan menggunakan metode Backpropagation Artificial Neural Network (ANN) dan Principal Component Analysis (PCA). ANN dibuat menyerupai sistem syaraf manusia. Dengan beberapa parameter pada Backpropagation, dapat diketahui karakteristik Backpropagation sehingga dapat memperkecil error dan epoch serta memperbesar Recognition Rate. Hasil percobaan menunjukkan hubungan antara parameter eigenvalaue, parameter alpha, dan koefisien momentum terhadap Recognition Rate yang diperoleh.

 

 

Kata kunci : ANN, Backpropagation, JST, Recognition Rate, Face Recognition, PCA.

Published
Mar 15, 2017
How to Cite
KHOLIS, ikhwannul; ROFII, Ahmad. ANALISIS VARIASI PARAMETER BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK PADA SISTEM PENGENALAN WAJAH BERBASIS PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS. Jurnal Kajian Teknik Elektro, [S.l.], v. 2, n. 1, p. 1-12, mar. 2017. ISSN 2502-8464. Available at: <https://ojs3.binainsancerdas.com/index.php/JKTE/article/view/548>. Date accessed: 13 apr. 2026. doi: http://dx.doi.org/10.52447/jkte.v2i1.548.