Layanan journal yang disediakan oleh Perpustakaan Universitas Gunadarma
| Judul Artikel | : | APLIKASI PENDETEKSI DAN PENGENALAN NOMINAL UANG KERTAS DENGAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION SEBAGAI ALAT BANTU BAGI PENYANDANG TUNANETRA |
|---|---|---|
| Judul Terbitan | : | Jurnal Institut Teknologi Telkom |
| ISSN | : | 20886861 |
| Bahasa | : | IND |
| Tempat Terbit | : | Bandung |
| Tahun | : | 0000 |
| Volume | : | Vol. 1 Issue 2 0000 |
| Penerbit | : | The Faculty of Electrical and Engineering Institut Teknologi Telkom, Gedung N |
| Frekuensi Penerbitan | : | - |
| Penulis | : | Mediterasanti Anindita , Astri Novianty , M. Syaiful Sabril |
| Abstraksi | : | Indonesia sebagai negara dengan jumlah tunanetra cukup banyak telah menyediakan blind code pada uang kertas untuk kemudahan tunanetra mengetahui nominal uang. Namun pad a kenyataannya, blind code termasuk cukup sulit diakses oleh tunanetra jika uang kertas tidak dalam kondisi baik. Pada penelitian ini dibangun aplikasi untuk mengidentifikasi nilai nominal uang kertas berbasis pengolahan citra digital menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization. Berdasarkan hasil pengujian, diperoleh akurasi rata-rata pengujian seluruh nominal uang adalah 89.39%. Parameter pembangun arsitektur jaringan yang paling optimal dalam tugas akhir ini yaitu menggunakan 50 epoch, learning rate 0.09 dan node hidden layer 32. Sedangkan rata-rata waktu komputasi pengujian 0.151 detik. |
| Kata Kunci | : | Learning Vector Quantization; pengolahan citra; JST. |
| Lokasi | : | P137 |
| Terakreditasi | : | belum |