Pengertian Pengenalan Pola dalam Informatika dan Tahapannya

Pengertian Pengenalan Pola dalam Informatika. Foto: Unsplash

Pengertian pengenalan pola dalam informatika mesti kamu pahami jika kamu mendalami ilmu komputer. Pengenalan pola atau pattern recognition memang termasuk salah satu bidang studi dalam ilmu komputer.

Agar kamu bisa mengerti apa yang dimaksud dengan pengenalan pola, simak penjelasan selengkapnya di bawah ini.

Apa Itu Pengenalan Pola?

Apa Itu Pengenalan Pola. Foto: Unsplash

Dikutip dari buku Kemometrika oleh Rochman, Irnawati, dan Riswanto (2021), pengenalan pola terkait dengan mengelompokkan (klasifikasi) dan diskriminasi.

Kamus daring komputer menyatakan bahwa pengenalan pola ditujukan untuk mengelompokkan data (pola), baik berdasarkan pada pengenalan sebelumnya maupun berdasarkan pada informasi statistik yang diekstraksi dari suatu pola tertentu.

Agar mudah memahami pengenalan pola, kamu bisa bayangkan manusia yang dapat mengenali objek tertentu karena otaknya telah belajar mengklasifikasi objek tersebut. Jadi manusia tidak salah membedakan sendok dan garpu, merah dan biru, dan lain-lain.

Kemampuan sistem visual manusia tersebut itulah yang coba ditiru sebuah mesin. Komputer menerima masukan, yaitu berupa citra objek yang akan diidentifikasi, kemudian memproses citra tersebut dan memberikan output berupa informasi atau deskripsi objek di dalam citra.

Contoh pengenalan pola dalam informatika dapat dilihat dalam kehidupan sehari-hari seperti smartphone yang bisa mengenali wajah dan suara penggunanya.

Baca Juga: Jenis-Jenis Firewall pada Jaringan Komputer beserta Fungsinya

Tahapan Pengenalan Pola

Tahapan Pengenalan Pola. Foto: Unsplash

Komputer dapat melakukan pengenalan pola dengan melakukan beberapa tahapan, yaitu sensing (penginderaan), segmentasi, ekstraksi ciri, inferensi (klasifikasi).

1. Penginderaan

Penginderaan adalah tahap di mana komputer menggunakan berbagai jenis sensor untuk merekam data yang ada di lingkungan sekitar.

Contoh umum sensor yang digunakan komputer untuk keperluan ini adalah sensor citra dan video (kamera), sensor suara (mikrofon), sensor gerakan atau getaran dan sensor arus atau tegangan listrik.

2. Segmentasi

Segmentasi merupakan tahap untuk menentukan keberadaan dari target tertentu yang akan menjadi objek dari pengenalan dalam rekaman data.

Contohnya, hasil tangkapan kamera bisa diolah pada tahap segmentasi untuk menentukan lokasi atau keberadaan wajah manusia.

Hal tersebut serupa dengan rekaman suara menggunakan mikrofon yang bisa disegmentasi untuk menemukan keberadaan maupun waktu munculnya ujaran di dalamnya.

Segmentasi bisa menjadi pekerjaan yang cukup rumit dengan berbagai persoalan yang sulit untuk ditangani apabila pengenalan pola dilakukan di lingkungan yang tak terkontrol.

3. Ekstraksi Ciri

Ekstraksi ciri adalah tahap pengenalan pola, di mana komputer akan mengambil atribut-atribut (deskriptor) dari target yang sudah tersegmentasi.

Contohnya, deskriptor wajah manusia bisa berupa panjang atau lebar wajah, warna kulit wajah, dan panjang atau lebar komponen-komponen wajah lainnya, seperti mata, hidung, dan bibir.

4. Inferensi/ klasifikasi

Selanjutnya deskriptor-deskriptor yang sudah diambil digunakan komputer untuk inferensi/ klasifikasi. Contohnya untuk identifikasi wajah.

Deskriptor yang baik adalah deskriptor yang diskrimatif yang mendukung dilakukannya inferensi atau klasifikasi yang secara lebih simpel.

(DEL)