PENERAPAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TERHADAP IDENTIFIKASI WAJAH POLA RGB (Red, Green, Blue) MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION

Backpropagation merupakan salah satu metode pelatihan terawasi yang menimbulkan error pada output yang dihasilkan. Jaringan syaraf tiruan backpropagation akan dilakukan dengan 3 tahapan yaitu feedforward dari pola pelatihan input, backpropagation dari kesalahan terkait penyesuaian dari bobot. Updating bobot dilakukan ketika hasil pelatihan yang diperoleh belum konvergen. Nilai error goal (MSE) sebesar 0.0070579 yang tercapai pada epochs ke 99994 dari ketetapan 100000 iterasi. Berdasarkan plot regression, pada training data yang dilakukan menghasilkan nilai koefisien korelasi hingga mencapai 0.55321. Nilai koefisien korelasi tersebut disimpulkan bahwa semakin besar nilai R yang dihasilkan maka tingkat keakuratan pada identifikasi wajah yang dilakukan pada penelitian ini akan semakin baik.

Kata Kunci: Artificial Neural Network, Backpropagation, Identifikasi Wajah.