Jaringan syaraf tiruan backpropagation adalah algoritma supervised learning yang meniru prinsip kerja jaringan syaraf manusia. Algoritma ini menghitung gradien dari fungsi kerugian untuk setiap bobot dengan aturan rantai. Backpropagation adalah inti dari pelatihan jaringan syaraf dan merupakan metode penyetelan bobot jaringan berdasarkan tingkat kesalahan yang diperoleh pada epoch sebelumnya. Penyetelan bobot yang tepat memungkinkan pengurangan tingkat kesalahan dan membuat model lebih dapat diandalkan dengan meningkatkan generalisasi. Jaringan syaraf tiruan backpropagation telah banyak diterapkan pada berbagai bidang pengolahan citra salah satunya untuk pengenalan sandi morse.

Sandi Morse adalah sistem komunikasi yang menggunakan kombinasi dari dua simbol sinyal, yaitu “titik” (dit) dan “garis panjang” (dah), untuk merepresentasikan huruf, angka, atau karakter khusus. Setiap huruf atau karakter memiliki kode unik dalam bentuk rangkaian titik dan garis panjang yang dapat diartikan menjadi teks. Sandi Morse awalnya dikembangkan untuk digunakan dalam telegrafi dan memiliki aplikasi penting dalam komunikasi darurat, militer, serta radio amatir. Keunikan sandi Morse terletak pada kemampuannya untuk mentransmisikan pesan dengan cara yang dapat didengar atau dilihat menggunakan cahaya atau sinyal suara.

Pengenalan sandi Morse memiliki peranan penting dalam komunikasi, terutama dalam situasi darurat atau komunikasi jarak jauh. Dalam era modern, penggunaan teknologi seperti Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dapat mengubah cara kita memproses dan mengenali sandi Morse dari citra. Artikel ini membahas penerapan JST untuk mengenali sandi Morse, sebuah langkah inovatif yang memadukan teknologi komunikasi dan kecerdasan buatan.

Dataset yang digunakan dalam penelitian ini berisi citra-citra berisi sandi Morse dalam berbagai ukuran, posisi, dan kondisi pencahayaan. Dataset ini mencakup berbagai kombinasi titik pendek (dit) dan titik panjang (dah).

Citra-citra sandi Morse akan diolah terlebih dahulu untuk segmentasi dan ekstraksi fitur. Proses segmentasi dilakukan untuk memisahkan sandi dari latar belakang dan mengisolasi setiap titik pendek atau titik panjang. Ekstraksi fitur dilakukan untuk mengambil pola-pola yang khas dari setiap titik sandi.

Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan akan dibentuk untuk mengenali pola-pola sandi Morse dari citra. Arsitektur ini terdiri dari beberapa lapisan, termasuk input layer, hidden layer, dan output layer. Bobot dan bias akan disesuaikan selama proses pelatihan untuk mengoptimalkan pengenalan pola.

Berikut ini adalah pemrograman MATLAB untuk pengenalan sandi Morse menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST).

% Load dataset
load('morse_dataset.mat'); % Replace with your dataset

% Preprocess dataset
data = preprocessDataset(dataset); % Implement your preprocessing function

% Split data into training and testing sets
[trainData, testData] = splitDataset(data);

% Define JST architecture
inputSize = size(trainData{1, 1}, 2); % Adjust according to your data
hiddenSize = 50; % Adjust as needed
outputSize = 2; % For dit and dah

net = feedforwardnet(hiddenSize);
net.layers{1}.transferFcn = 'tansig';

% Train JST
net = train(net, trainData{1, 1}', trainData{1, 2}');

% Test JST
predictions = net(testData{1, 1}');

% Convert predictions to decoded Morse code
decodedMorse = decodeMorse(predictions); % Implement your decoding function

% Evaluate accuracy
accuracy = calculateAccuracy(decodedMorse, testData{1, 2}); % Implement your accuracy function

disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy*100), '%']);

Hasil dari penelitian ini akan mencakup kemampuan JST dalam mengenali pola-pola sandi Morse dari citra. Evaluasi dilakukan berdasarkan akurasi pengenalan sandi dan waktu yang dibutuhkan oleh JST untuk mengenali sandi dari citra. Hasil ini akan dibandingkan dengan metode pengenalan sandi Morse lainnya.

Penerapan teknologi JST dalam pengenalan sandi Morse dari citra memiliki potensi untuk memberikan solusi yang efisien dan cepat dalam situasi darurat atau komunikasi yang memerlukan pengenalan sandi secara real-time. Teknologi ini juga dapat digunakan dalam pendidikan dan pelatihan untuk memperkenalkan sandi Morse kepada masyarakat umum.

Tantangan dan Pengembangan Masa Depan

• Dataset yang Representatif: Memiliki dataset yang mencakup berbagai variasi sandi Morse dan kondisi citra adalah tantangan penting.
• Optimalisasi JST: Pengaturan hyperparameter dalam JST akan mempengaruhi kinerja akhir model.
• Pengenalan Real-time: Pengembangan untuk pengenalan sandi Morse secara real-time adalah tujuan masa depan yang menarik.

Pengolahan citra untuk pengenalan sandi Morse menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) adalah langkah inovatif dalam teknologi komunikasi dan kecerdasan buatan. Dengan memanfaatkan kemampuan JST dalam mengenali pola, teknologi ini memiliki potensi untuk memberikan solusi efisien dan cepat dalam pengenalan sandi Morse.