Penelitian ini mengembangkan sebuah perangkat lunak untuk pengenalan isyarat tangan dengan mengimplementasikan model jaringan syaraf tiruan propagasi balik (JSTPB). Data masukan isyarat tangan yang diambil dari setiap orang disimpan sebagai sebuah citra dengan format .JPG. Citra terlebih dahulu harus melalui tahap prapengolahan dan ekstraksi fitur. Metode ekstraksi fitur yang digunakan adalah H…
Pengklasifikasian sidik jari sangat penting dalam mempercepat pencarian kepemilikan sidik jari dalam database sidik jari, salah satunya dengan mengelompokkan berdasarkan jenis kelamin. Pada penelitian ini dibangun sebuah perangkat lunak yang dapat mengidentifikasi jenis kelamin berdasarkan sidik jari dengan jaringan syaraf tiruan propagasi balik. Citra sidik jari diekstraksi ciri dengan menggun…