Dokumen tersebut membahas tentang pengenalan pola, yang merupakan proses mengklasifikasikan objek berdasarkan ciri-cirinya. Terdapat beberapa pendekatan pengenalan pola seperti statistik, sintaktik, dan jaringan saraf tiruan. Contoh aplikasi pengenalan pola yang dibahas adalah deteksi nama binatang berdasarkan fitur seperti jenis dan jumlah kaki.

1. Dhanar Intan Surya Saputra, M.Kom
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
2014

2.  Pola adalah Objek, Proses, atau Kejadian yang
dapat diberi nama (identitas).
 Pola adalah himpunan pengukuran yang
menggambarkan sebuah objek.

3.  Kelas Pola / Kategori merupakan himpunan
pola yang memiliki atribut tertentu.
 Kumpulan dari beberapa objek yang identik
(kemiripan data).
 Selama proses pengenalan, objek dimasukkan
ke dalam kelas yang ditentukan.

4.  Manusia telah dianugerahi kemampuan untuk
menerima rangsangan (indera) dari lingkungan
dan memberikan aksi terhadap apa yang diamati.
 Mengenali wajah
 Memahami kata yang diucapkan
 Membaca tulisan tangan
 Membedakan makanan segar dari baunya
 Tugas kita :
 Menjadikan mesin (komputer) memiliki
kemampuan yang mirip dengan manusia.

5.  Pengenalan pola merupakan langkah perantaraan
bagi proses lebih lanjut.
 Langkah ini biasanya merupakan :
a. input data (gambar, bunyi, teks, dll) untuk
dikelaskan dan dikategorikan.
b. pre-proses untuk menghilangkan gangguan atau
menormalkan gambar. (menggunakan cara
tertentu seperti : image processing, teks
filtering, dll).
c. pengambilan ciri-ciri.
d. post-proses berdasarkan kelas pengenalan dan
kategori yang akhirnya menghasilkan deskripsi.

6.  Pengenalan pola bertujuan menentukan
kelompok atau kategori pola berdasarkan ciri-
ciri yang dimiliki oleh pola tersebut.
 Pengenalan pola membedakan suatu objek
dengan objek lain.

7.  Struktur Sistem Pengenalan Pola dasar terdiri
dari :

8. a. Pengenalan Pola secara Statistik
 Pendekatan ini menggunakan teori-teori ilmu
peluang dan statistik.
 Ciri-ciri yang dimiliki oleh suatu pola
ditentukan distribusi statistiknya.
 Pola yang berbeda memiliki distribusi yang
berbeda pula. Dengan menggunakan teori
keputusan di dalam statistik, kita
menggunakan distribusi ciri untuk
mengklasifikasikan pola.

9. a. Pengenalan Pola secara Statistik

10. a. Pengenalan Pola secara Statistik

11. a. Pengenalan Pola secara Statistik

12. b. Pengenalan Pola secara Sintaktik
 Pendekatan ini menggunakan teori bahasa formal.
 Ciri-ciri yang terdapat pada suatu pola ditentukan
primitif dan hubungan struktural antara primitif
kemudian menyusun tata bahasanya. Dari aturan
produksi pada tata bahasa tersebut kita dapat
menentukan kelompok pola.
 Pengenalan pola secara sintaktik lebih dekat ke
strategi pengenalan pola yang dilakukan manusia.

13. b. Pengenalan Pola secara Sintaktik

14. b. Pengenalan Pola secara Sintaktik
 Classification (Kategori/ Label kelasnya
diketahui).
 Clustering (Kategori/ Label kelompoknya tidak
diketahui dan biasanya dinamai dengan kelas
pertama, kedua dst)

15. c. Pengenalan Pola secara Jaringan Saraf Tiruan
(JST)
 Metode pengenalan pola yang menggabungkan
metode sintaks dan statistik, yaitu mengenali objek
berdasarkan ciri-ciri fisik yg jelas kemudian
mengambil keputusan berdasarkan data statistik.
 Pendekatan dengan cara ini akan menyimpan
semua fakta dari objek. Sehingga semakin sering
sistem dilatih maka semakin cerdas pula sistem
yang dihasilkan.
 Sistem kerja JST seolah-olah meniru otak manusia.

16. c. Pengenalan Pola secara Jaringan Saraf Tiruan
(JST)

17.  Carilah contoh kasus di dunia nyata yang dapat
dijadikan topik pengenalan pola oleh mesin
(komputer) !
 Tentukan fitur-fiturnya dan kategori (kelas)nya !
Nama fitur
Nama kelas
Contoh datanya

18. Aplikasi Pengenalan Pola Untuk Deteksi Nama
Binatang
 Kelas Data : Binatang
Nama Binatang Jenis Jumlah Kaki
2 4
Kambing
Mamalia
V
Sapi V
Kuda V
Bebek
Unggas
V
Ayam V
Angsa V

19. Sekian
 
