Praktkum Jaringan Syaraf Tiruan - Pengenalan Pola Huruf

JARINGAN SYARAF TIRUAN

UAS

PRAKTIKUM JARINGAN SYARAF TIRUAN

DINA AMRIYANI HASIBUAN

121421017

GRUP JST 1

PROGRAM STUDI S1 EKSTENSI ILMU KOMPUTER

FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

2013

KLD403 | Praktikum Jaringan Syaraf Tiruan

Program Studi S1 Ekstensi Ilmu Komputer Fasilkom-TI Universitas Sumatera Utara 1

I. JUDUL

Pengenalan Pola Huruf.

II. TUJUAN

1. Praktikan mampu membuat pengenalan pola huruf menggunakan

Perceptron/Backpropagation/Adaline.

III. TUGAS

3.1 Soal

Buatlah pengenalan pola huruf sesuai nama Anda menggunakan

Perceptron/Backpropagation/Adaline.

3.2 Jawaban

Nama : DINA AMRIYANI HASIBUAN

Pola : D I N A M R Y H S B U

Jumlah huruf= 11.

Jumlah neuron disesuaikan dengan jumlah huruf (k



12. %Huruf Y=[1 0 0 0] 13. %Huruf H=[1 0 0 1] 14. %Huruf S=[1 0 1 0] 15. %Huruf B=[1 1 0 0] 16. %Huruf U=[1 1 1 1] 17. 18. %Huruf D : 19. %1 1 1 1 0 20. %1 0 0 0 1 21. %1 0 0 0 1 22. %1 0 0 0 1 23. %1 0 0 0 1 24. %1 1 1 1 0 25. 26. %Huruf I : 27. %0 1 1 0 0 28. %0 1 1 0 0 29. %0 1 1 0 0 30. %0 1 1 0 0 31. %0 1 1 0 0 32. %0 1 1 0 0 33. 34. %Huruf N : 35. %1 0 0 0 1 36. %1 1 0 0 1 37. %1 0 1 0 1 38. %1 0 0 1 1 39. %1 0 0 1 1 40. %1 0 0 1 1 41. 42. %Huruf A : 43. %0 0 1 0 0 44. %0 1 0 1 0 45. %1 1 1 1 1 46. %1 1 1 1 1 47. %1 0 0 0 1 48. %1 0 0 0 1 49. 50. %Huruf M : 51. %1 1 0 1 1 52. %1 1 0 1 1 53. %1 1 1 1 1 54. %1 0 1 0 1 55. %1 0 0 0 1 56. %1 1 0 1 1 57. 58. %Huruf R : 59. %1 1 1 1 0 60. %1 0 0 0 1 61. %1 0 0 0 1 62. %1 1 1 1 0 63. %1 0 0 1 0



64. %1 0 0 1 1 65. 66. %Huruf Y : 67. %1 0 0 0 1 68. %0 1 0 1 0 69. %0 0 1 0 0 70. %0 0 1 0 0 71. %0 0 1 0 0 72. %0 1 1 1 0 73. 74. %Huruf H : 75. %1 0 0 0 1 76. %1 0 0 0 1 77. %1 1 1 1 1 78. %1 1 1 1 1 79. %1 0 0 0 1 80. %1 0 0 0 1 81. 82. %Huruf S : 83. %1 1 1 1 1 84. %1 0 0 0 0 85. %1 1 1 1 1 86. %0 0 0 0 1 87. %1 0 0 0 1 88. %1 1 1 1 1 89. 90. %Huruf B : 91. %1 1 1 1 1 92. %1 0 0 0 1 93. %1 1 1 1 1 94. %1 1 1 1 1 95. %1 0 0 0 1 96. %1 1 1 1 1 97. 98. %Huruf U : 99. %1 0 0 0 1 100. %1 0 0 0 1 101. %1 0 0 0 1 102. %1 0 0 0 1 103. %1 0 0 0 1 104. %1 1 1 1 1 105. 106. 107. clc;clear; 108. %input masing-masing huruf dalam matriks kolom 109. D=[1;1;1;1;0; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1;

1;0;0;0;1; 1;1;1;1;0];

110. I=[0;1;1;0;0; 0;1;1;0;0; 0;1;1;0;0; 0;1;1;0;0; 0;1;1;0;0; 0;1;1;0;0];

111. N=[1;0;0;0;1; 1;1;0;0;1; 1;0;1;0;1; 1;0;0;1;1; 1;0;0;1;1; 1;0;0;1;1];

112. A=[0;0;1;0;0; 0;1;0;1;0; 1;1;1;1;1; 1;1;1;1;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1];



113. M=[1;1;0;1;1; 1;1;0;1;1; 1;1;1;1;1; 1;0;1;0;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1];

114. R=[1;1;1;1;0; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;1;1;1;0; 1;0;0;1;0; 1;0;0;1;1];

115. Y=[1;0;0;0;1; 0;1;0;1;0; 0;0;1;0;0; 0;0;1;0;0; 0;0;1;0;0; 0;1;1;1;0];

116. H=[1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;1;1;1;1; 1;1;1;1;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1];

117. S=[1;1;1;1;1; 1;0;0;0;0; 1;1;1;1;1; 0;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;1;1;1;1];

118. B=[1;1;1;1;1; 1;0;0;0;1; 1;1;1;1;1; 1;1;1;1;1; 1;0;0;0;1; 1;1;1;1;1];

119. U=[1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;1;1;1;1];

120. DINAMRYHSBU=[D I N A M R Y H S B U]; 121. %target untuk masing-masing neuron 122. t1=[0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1]; 123. t2=[0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1]; 124. t3=[0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1]; 125. t4=[0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 1]; 126. %pembuatan jaringan utk 30 input tiap-tiap neuron 127. net1=newp([0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;

0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1; 0 1;0 1;0 1;0

1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1], 1);

128. net2=newp([0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1; 0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1; 0 1;0 1;0 1;0

1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1], 1);

129. net3=newp([0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1; 0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1; 0 1;0 1;0 1;0

1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1], 1);

130. net4=newp([0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1; 0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1; 0 1;0 1;0 1;0

1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1], 1);

131. %bobot dan bias dipakai nilai 0 secara default 132. %tran tiap-tiap neuron 133. net1=train(net1,DINAMRYHSBU,t1); 134. net2=train(net2,DINAMRYHSBU,t2); 135. net3=train(net3,DINAMRYHSBU,t3); 136. net4=train(net4,DINAMRYHSBU,t4); 137. %tampilkan hasil akhir dari ketiga neuron untuk

masing-masing huruf

138. HurufD=[sim(net1,D) sim(net2,D) sim(net3,D) sim(net4,D)]

139. HurufI=[sim(net1,I) sim(net2,I) sim(net3,I) sim(net4,I)]

140. HurufN=[sim(net1,N) sim(net2,N) sim(net3,N) sim(net4,N)]

141. HurufA=[sim(net1,A) sim(net2,A) sim(net3,A) sim(net4,A)]

142. HurufM=[sim(net1,M) sim(net2,M) sim(net3,M) sim(net4,M)]

143. HurufR=[sim(net1,R) sim(net2,R) sim(net3,R) sim(net4,R)]

144. HurufY=[sim(net1,Y) sim(net2,Y) sim(net3,Y) sim(net4,Y)]



145. HurufH=[sim(net1,H) sim(net2,H) sim(net3,H) sim(net4,H)]

146. HurufS=[sim(net1,S) sim(net2,S) sim(net3,S) sim(net4,S)]

147. HurufB=[sim(net1,B) sim(net2,B) sim(net3,B) sim(net4,B)]

148. HurufU=[sim(net1,U) sim(net2,U) sim(net3,U) sim(net4,U)]

149.

2. pengujianhurufDINAMRYHSBU_perceptron.m

1. %Huruf "DINAMRYHSBU" yang sudah didefenisikan sebelumnya

2. %Huruf D=[0 0 0 0] 3. %Huruf I=[0 0 0 1] 4. %Huruf N=[0 0 1 1] 5. %Huruf A=[0 1 0 0] 6. %Huruf M=[0 1 0 1] 7. %Huruf R=[0 1 1 0] 8. %Huruf Y=[1 0 0 0] 9. %Huruf H=[1 0 0 1] 10. %Huruf S=[1 0 1 0] 11. %Huruf B=[1 1 0 0] 12. %Huruf U=[1 1 1 1] 13. 14. %Huruf D2 : 15. %1 1 1 0 0 16. %1 0 0 1 0 17. %1 0 0 0 1 18. %1 0 0 0 1 19. %1 0 0 1 0 20. %1 1 1 0 0 21. 22. %Huruf I2 : 23. %0 0 1 0 0 24. %0 0 1 0 0 25. %0 0 1 0 0 26. %0 0 1 0 0 27. %0 0 1 0 0 28. %0 0 1 0 0 29. 30. %Huruf N2 : 31. %1 0 0 0 1 32. %1 1 0 0 1 33. %1 0 1 0 1 34. %1 0 0 1 1 35. %1 0 0 0 1 36. %1 0 0 0 1 37.



38. %Huruf A2 : 39. %0 0 1 0 0 40. %0 1 0 1 0 41. %1 1 1 1 1 42. %1 0 0 0 1 43. %1 0 0 0 1 44. %1 0 0 0 1 45. 46. %Huruf M2 : 47. %1 0 0 0 1 48. %1 1 0 1 1 49. %1 0 1 0 1 50. %1 0 0 0 1 51. %1 0 0 0 1 52. %1 0 0 0 1 53. 54. %Huruf R2 : 55. %1 1 1 1 0 56. %1 0 0 0 1 57. %1 0 0 0 1 58. %1 1 1 1 0 59. %1 0 0 1 0 60. %1 0 0 0 1 61. 62. %Huruf Y2 : 63. %1 0 0 0 1 64. %0 1 0 1 0 65. %0 0 1 0 0 66. %0 0 1 0 0 67. %0 0 1 0 0 68. %0 0 1 0 0 69. 70. %Huruf H2 : 71. %1 0 0 0 1 72. %1 0 0 0 1 73. %1 0 0 0 1 74. %1 1 1 1 1 75. %1 0 0 0 1 76. %1 0 0 0 1 77. 78. %Huruf S2 : 79. %1 1 1 1 1 80. %1 0 0 0 0 81. %1 1 1 1 1 82. %0 0 0 0 1 83. %1 1 1 1 1 84. %0 0 0 0 0 85. 86. %Huruf B2 : 87. %1 1 1 1 1 88. %1 0 0 0 1 89. %1 1 1 1 1



90. %1 0 0 0 1 91. %1 0 0 0 1 92. %1 1 1 1 1 93. 94. %Huruf U2 : 95. %0 0 0 0 0 96. %1 0 0 0 1 97. %1 0 0 0 1 98. %1 0 0 0 1 99. %1 0 0 0 1 100. %1 1 1 1 1 101. 102. %input masing-masing huruf dalam matriks kolom 103. D2=[1;1;1;0;0; 1;0;0;1;0; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1;

1;0;0;1;0; 1;1;1;0;0];

104. I2=[0;0;1;0;0; 0;0;1;0;0; 0;0;1;0;0; 0;0;1;0;0; 0;0;1;0;0; 0;0;1;0;0];

105. N2=[1;0;0;0;1; 1;1;0;0;1; 1;0;1;0;1; 1;0;0;1;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1];

106. A2=[0;0;1;0;0; 0;1;0;1;0; 1;1;1;1;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1];

107. M2=[1;0;0;0;1; 1;1;0;1;1; 1;0;1;0;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1];

108. R2=[1;1;1;1;0; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;1;1;1;0; 1;0;0;1;0; 1;0;0;0;1];

109. Y2=[1;0;0;0;1; 0;1;0;1;0; 0;0;1;0;0; 0;0;1;0;0; 0;0;1;0;0; 0;0;1;0;0];

110. H2=[1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;1;1;1;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1];

111. S2=[1;1;1;1;1; 1;0;0;0;0; 1;1;1;1;1; 0;0;0;0;1; 1;1;1;1;1; 0;0;0;0;0];

112. B2=[1;1;1;1;1; 1;0;0;0;1; 1;1;1;1;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;1;1;1;1];

113. U2=[0;0;0;0;0; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;1;1;1;1];

114. DINAMRYHSBU=[D2 I2 N2 A2 M2 R2 Y2 H2 S2 B2 U2]; 115. %target untuk masing-masing neuron 116. t1=[0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1]; 117. t2=[0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1]; 118. t3=[0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1]; 119. t4=[0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 1]; 120. %tampilkan hasil akhir dari ketiga neuron untuk

masing-masing huruf

121. %net1 net2 net3 net4 nilainya diambil dari pengenalanhurufDINAMRYHSBU_perceptron.m

122. HurufD2=[sim(net1,D2) sim(net2,D2) sim(net3,D2) sim(net4,D2)]

123. HurufI2=[sim(net1,I2) sim(net2,I2) sim(net3,I2) sim(net4,I2)]

124. HurufN2=[sim(net1,N2) sim(net2,N2) sim(net3,N2) sim(net4,N2)]

125. HurufA2=[sim(net1,A2) sim(net2,A2) sim(net3,A2) sim(net4,A2)]

126. HurufM2=[sim(net1,M2) sim(net2,M2) sim(net3,M2) sim(net4,M2)]



127. HurufR2=[sim(net1,R2) sim(net2,R2) sim(net3,R2) sim(net4,R2)]

128. HurufY2=[sim(net1,Y2) sim(net2,Y2) sim(net3,Y2) sim(net4,Y2)]

129. HurufH2=[sim(net1,H2) sim(net2,H2) sim(net3,H2) sim(net4,H2)]

130. HurufS2=[sim(net1,S2) sim(net2,S2) sim(net3,S2) sim(net4,S2)]

131. HurufB2=[sim(net1,B2) sim(net2,B2) sim(net3,B2) sim(net4,B2)]

132. HurufU2=[sim(net1,U2) sim(net2,U2) sim(net3,U2) sim(net4,U2)]

3. pengujianhurufDINAMRYHSBU2_perceptron.m

1. %Huruf "DINAMRYHSBU" pertama didefenisikan terlebih dahulu (4 neuron)

2. %Huruf D=[0 0 0 0] 3. %Huruf I=[0 0 0 1] 4. %Huruf N=[0 0 1 1] 5. %Huruf A=[0 1 0 0] 6. %Huruf M=[0 1 0 1] 7. %Huruf R=[0 1 1 0] 8. %Huruf Y=[1 0 0 0] 9. %Huruf H=[1 0 0 1] 10. %Huruf S=[1 0 1 0] 11. %Huruf B=[1 1 0 0] 12. %Huruf U=[1 1 1 1] 13. 14. %Huruf D3 : 15. %1 1 1 0 0 16. %1 0 0 1 0 17. %1 0 0 1 0 18. %1 0 0 1 0 19. %1 0 0 1 0 20. %1 1 1 0 0 21. 22. %Huruf I3 : 23. %0 1 1 1 0 24. %0 0 1 0 0 25. %0 0 1 0 0 26. %0 0 1 0 0 27. %0 0 1 0 0 28. %0 1 1 1 0 29. 30. %Huruf N3 : 31. %1 0 0 0 1 32. %1 1 0 0 1 33. %1 0 1 0 1 34. %1 0 0 1 1



35. %1 0 0 0 1 36. %0 0 0 0 0 37. 38. %Huruf A3 : 39. %0 0 1 0 0 40. %0 1 0 1 0 41. %1 1 1 1 1 42. %1 0 0 0 1 43. %1 0 0 0 1 44. %0 0 0 0 0 45. 46. %Huruf M3 : 47. %1 0 0 0 1 48. %1 1 0 1 1 49. %1 0 1 0 1 50. %1 0 0 0 1 51. %1 0 0 0 1 52. %0 0 0 0 0 53. 54. %Huruf R3 : 55. %1 1 1 1 0 56. %1 0 0 0 1 57. %1 1 1 1 0 58. %1 0 1 0 0 59. %1 0 0 1 0 60. %1 0 0 0 1 61. 62. %Huruf Y3 : 63. %1 0 0 0 1 64. %0 1 0 1 0 65. %0 0 1 0 0 66. %0 0 1 0 0 67. %0 0 1 0 0 68. %0 0 0 0 0 69. 70. %Huruf H3 : 71. %1 0 0 0 1 72. %1 0 0 0 1 73. %1 1 1 1 1 74. %1 0 0 0 1 75. %1 0 0 0 1 76. %1 0 0 0 1 77. 78. %Huruf S3 : 79. %0 1 1 1 1 80. %1 0 0 0 0 81. %0 1 1 1 0 82. %0 0 0 0 1 83. %1 0 0 0 1 84. %0 1 1 1 0 85. 86. %Huruf B3 :



87. %1 1 1 1 0 88. %1 0 0 0 1 89. %1 1 1 1 0 90. %1 0 0 0 1 91. %1 0 0 0 1 92. %1 1 1 1 0 93. 94. %Huruf U3 : 95. %0 0 0 0 0 96. %1 0 0 0 1 97. %1 0 0 0 1 98. %1 0 0 0 1 99. %1 0 0 0 1 100. %0 1 1 1 0 101. 102. %input masing-masing huruf dalam matriks kolom 103. D3=[1;1;1;0;0; 1;0;0;1;0; 1;0;0;1;0; 1;0;0;1;0;

1;0;0;1;0; 1;1;1;0;0];

104. I3=[0;1;1;1;0; 0;0;1;0;0; 0;0;1;0;0; 0;0;1;0;0; 0;0;1;0;0; 0;1;1;1;0];

105. N3=[1;0;0;0;1; 1;1;0;0;1; 1;0;1;0;1; 1;0;0;1;1; 1;0;0;0;1; 0;0;0;0;0];

106. A3=[0;0;1;0;0; 0;1;0;1;0; 1;1;1;1;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 0;0;0;0;0];

107. M3=[1;0;0;0;1; 1;1;0;1;1; 1;0;1;0;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 0;0;0;0;0];

108. R3=[1;1;1;1;0; 1;0;0;0;1; 1;1;1;1;0; 1;0;1;0;0; 1;0;0;1;0; 1;0;0;0;1];

109. Y3=[1;0;0;0;1; 0;1;0;1;0; 0;0;1;0;0; 0;0;1;0;0; 0;0;1;0;0; 0;0;0;0;0];

110. H3=[1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;1;1;1;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1];

111. S3=[0;1;1;1;1; 1;0;0;0;0; 0;1;1;1;0; 0;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 0;1;1;1;0];

112. B3=[1;1;1;1;0; 1;0;0;0;1; 1;1;1;1;0; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;1;1;1;0];

113. U3=[1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 0;1;1;1;0];

114. DINAMRYHSBU=[D3 I3 N3 A3 M3 R3 Y3 H3 S3 B3 U3]; 115. %target untuk masing-masing neuron 116. t1=[0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1]; 117. t2=[0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1]; 118. t3=[0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1]; 119. t4=[0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 1]; 120. %tampilkan hasil akhir dari ketiga neuron untuk

masing-masing huruf

121. %net1 net2 net3 net4 nilainya diambil dari pengenalanhurufDINAMRYHSBU_perceptron.m

122. HurufD3=[sim(net1,D3) sim(net2,D3) sim(net3,D3) sim(net4,D3)]

123. HurufI3=[sim(net1,I3) sim(net2,I3) sim(net3,I3) sim(net4,I3)]

124. HurufN3=[sim(net1,N3) sim(net2,N3) sim(net3,N3) sim(net4,N3)]



125. HurufA3=[sim(net1,A3) sim(net2,A3) sim(net3,A3) sim(net4,A3)]

126. HurufM3=[sim(net1,M3) sim(net2,M3) sim(net3,M3) sim(net4,M3)]

127. HurufR3=[sim(net1,R3) sim(net2,R3) sim(net3,R3) sim(net4,R3)]

128. HurufY3=[sim(net1,Y3) sim(net2,Y3) sim(net3,Y3) sim(net4,Y3)]

129. HurufH3=[sim(net1,H3) sim(net2,H3) sim(net3,H3) sim(net4,H3)]

130. HurufS3=[sim(net1,S3) sim(net2,S3) sim(net3,S3) sim(net4,S3)]

131. HurufB3=[sim(net1,B3) sim(net2,B3) sim(net3,B3) sim(net4,B3)]

132. HurufU3=[sim(net1,U3) sim(net2,U3) sim(net3,U3) sim(net4,U3)]

3.2.2 Print Screen



Tampilan di Command MATLAB

1. pengenalanhurufDINAMRYHSBU_perceptron.m

TRAINC, Epoch 0/100

TRAINC, Epoch 11/100

TRAINC, Performance goal met.

TRAINC, Epoch 0/100




TRAINC, Epoch 0/100

TRAINC, Epoch 5/100


TRAINC, Epoch 0/100

TRAINC, Epoch 6/100


HurufD =

0 0 0 0

HurufI =

0 0 0 1

HurufN =

0 0 1 1

HurufA =

0 1 0 0

HurufM =

0 1 0 1



HurufR =

0 1 1 0

HurufY =

1 0 0 0

HurufH =

1 0 0 1

HurufS =

1 0 1 0

HurufB =

1 1 0 0

HurufU =

1 1 1 1

2. pengujianhurufDINAMRYHSBU_perceptron.m

HurufD2 =

0 0 1 0

HurufI2 =

0 0 0 1



HurufN2 =

0 0 1 1

HurufA2 =

0 1 0 0

HurufM2 =

0 0 1 1

HurufR2 =

0 1 1 0

HurufY2 =

1 0 0 1

HurufH2 =

1 1 1 1

HurufS2 =

1 0 1 1



HurufB2 =

1 1 1 0

HurufU2 =

0 1 1 1

3. pengujianhurufDINAMRYHSBU2_perceptron.m

HurufD3 =

0 0 1 0

HurufI3 =

0 0 0 0

HurufN3 =

0 0 1 1

HurufA3 =

0 0 0 0



HurufM3 =

0 0 0 1

HurufR3 =

0 0 1 0

HurufY3 =

1 0 0 1

HurufH3 =

1 0 1 1

HurufS3 =

1 0 0 0

HurufB3 =

0 0 0 0

HurufU3 =

1 0 1 1



IV.DAFTAR PUSTAKA

-

V.KRITIK DAN SARAN

Penyampaian materi agak cepat dikarenakan waktu yang singkat.

VI. PERNYATAAN

Saya menyatakan bahwa tugas praktikum ini adalah hasil kerja saya sendiri dan

apabila terdapat kutipan/saduran dalam jurnal praktikum ini telah disertai dengan

sumber/referensi yang dapat saya pertanggungjawabkan. Apabila saya

melanggar pernyataan ini maka saya bersedia tidak di-ACC atau bahkan

digagalkan dan mendapat nilai E dalam praktikum.

Medan, 19 Januari 2013

Saya yang membuat pernyataan

Dina Amriyani Hasibuan

NIM.121421017

Praktkum Jaringan Syaraf Tiruan - Pengenalan Pola Huruf

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