IMPLEMENTASI JARINGAN SARAF TIRUAN BACKPROPAGATION UNTUK DETEKSI WAJAH DALAM CITRA DIGITAL

Abstract

Sebuah citra adalah kumpulan piksel-piksel yang disusun dalam larik dua-dimensi. Sebuah piksel pada citra digital adalah sampel dari pemandangan yang mengandung intensitas citra yang dinyatakan dalam bilangan bulat. Pendeteksian wajah adalah salah satu bidang kecerdasan buatan yang berguna pada pengolahan data. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengimplementasikan jaringan saraf tiruan pada pendeteksian wajah dalam citra digital dengan menggunakan metode backpropagation. Deteksi wajah dalam citra digital akan dilatih dan diuji menggunakan tahap-tahap pada backpropagation. Vektor input pelatihan dan pendeteksian wajah diperoleh dari hasil pengolahan citra. Metodologi yang digunakan dalam pengembangan perangkat lunak ini adalah Rational Unified Process (RUP) dengan kakas yang digunakan adalah Unified Modelling Language (UML). Aplikasi dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman Matlab 7.0. Berdasarkan hasil pengujian menunjukkan bahwa semua citra wajah yang dilatih berhasil dikenali. Citra wajah yang telah dimodifikasi akan memiliki nilai akurasi pendeteksian yang berbeda dengan citra wajah sebelum dimodifikasi. Hal ini disebabkan karena perbedaan vektor input dari citra-citra tersebut.  Kata kunci: Wajah Citra Digital, Jaringan Saraf Tiruan, Backpropagation.