Riset-riset mengenai Jaringan Syaraf Tiruan telah banyak diimplementasikan dalam segala bidang ilmu, kuhususnya dalam bidang ilmu pengetahuan alam atau Sains. Jaringan Syaraf Tiruan (JST) merupakan mesin yang didesain untuk memodelkan cara yang digunakan otak untuk mengerjakan suatu fungsi tertentu. Melihat perkembangan mengenai Jaringan Syaraf Tiruan muncul ide untuk mengaplikasikan Jaringan Syaraf Tiruan ke dalam bidang ilmu Geografi mengenai identifikasi pola warna citra peta untuk membedakan kenampakan geografis pada peta, pengaplikasiannya diterapkan pada peta Google Maps, sebuah jasa peta globe virtual gratis dan online yang disediakan oleh Google yang dapat diakses di http://maps.google.com. Dalam identifikasi pola warna citra dilakukan proses pengolahan citra,yaitu kegiatan memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau mesin (komputer). Teknik pengolahan citra yang digunakan adalah teknik Segmentasi. Metode training yang digunakan pada penelitian ini menggunakan algoritma Levenberg-Marquardt.Dari hasil penelitian pada proses training diperoleh nilai epoch sebanyak 17 iterations dari batas maximum 100 iterations. Sedangkan waktu yang digunakan selama proses training sebanyak 6 detik, nilai performance = 2,06.〖10〗^7, nilai gradient = 8,49. 〖10〗^5, Mu = 1,00. 〖10〗^4, validation check = 6 dan nilai regresi (R) untuk proses training sebesar 0.95889 dan nilai regresi (R) dari seluruh proses secara berturut-turut adalah 0.91483, nilai regresi tersebut menunjukan adanya hubungan kelinieran antara output jaringan dengan target. Identifikasi pola warna citra pada peta Google Maps menggunakan aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan Levenberg Marqurdt telah berhasil membuat pola citra baru yang diidentifikasikan sebagai daerah daratan dan bukan daratan. Secara keseluruhan, aplikasi yang dibuat berhasil memenuhi fungsi yang diinginkan, yaitu untuk membantu penderita buta warna.

Research about Artificial Neural Networks has much implemented in all areas of science, specially in science. Artificial Neural Networks is a machine that designed to show off how the brain do its function. Considering improvement of Artificial Neural Networks, there is an idea to apply Artificial Neural Networks into geography. Talking about identification image colour pattern to distinguish the geographical appearance on the map, itÂ’s application is applied on the Google Maps, a free virtual globe maps services and online that are provided by Google which can be accessed at http://maps.google.com.Identification of image colour pattern using Image Processing , is activity to improve the quality of image so can be easy to interpreted by a human or machine ( computer ). Technique that used is segmentation techniques. Training method used in this study using the Levenberg-Marquardt algorithm.From the results of research on the process of training epoch values obtained by 17 iterations of the maximum limit of 100 iterations. Time used during the training process as much as 6 seconds, performance value = 2,06.〖10〗^7, the gradient value = 8,49. 〖10〗^5, Mu = 1,00. 〖10〗^4, validation check = 6 and regression value (R) of 0.95889 for the training process and the value of regression (R) of the entire process in a row is 0.91483, the value of the regression showed linearity relationship between the network output with the target. Identification of color patterns on a map image using the Google Maps application Levenberg Marqurdt Neural Network has managed to create a new image of the pattern is identified as an area of land and not the land. Overall, the application made successfully fulfill the desired function, which is to help people with color blindness.

https://elib.unikom.ac.id/gdl.php?mod=browse&op=read&id=jbptunikompp-gdl-tulusbangk-31580