BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
Bab ini secara garis besar membahas analisis teknikal dalam mengimplementasikan jaringan saraf tiruan backpropagation dalam pengenalan tulisan aksara Batak Toba
pada system dan tahap-tahap. Secara umum skema dasar tahap-tahap pengenalan tulisan aksara Batak Toba yang dibangun dapat dilihat pada gambar 3.1.
Akuisisi Citra Prapengolahan
Citra Klasifikasi
JST Keluaran
Ekstraksi Fitur DBFE
Ekstraksi Fitur Zoning
Nilai Fitur
Gambar 3.1 Skema Dasar Pengenalan Tulisan Tangan Aksara Batak Toba
Tahap-tahap pengenalan tulisan aksara Batak Toba tersebut akan dijelaskan pada bab selanjutnya menjadi tiga bagian, yaitu sebelum eksraksi fitur, ekstraksi fitur
dan setelah ekstraksi fitur.
3.1. Tahap Sebelum Ekstraksi Fitur
Tahap sebelum ekstraksi fitur terdiri dari akuisisi data dan prapengolahan citra. Pada tahap ini dilakukan persiapan data sampel agar dapat digunakan untuk ekstraksi fitur.
Ekstraksi fitur tidak dapat dilakukan sebelum tahap ini diselesaikan. 3.1.1. Akuisisi citra
Data atau sampel yang akan digunakan adalah tulisan aksara Batak Toba yang dibubuhkan pada kertas putih menggunakan tinta warna hitam. Setelah dilakukan
pengambilan data, kemudian dipindahkan dengan menggunakan sebuah scanner Canon dengan resolusi 300 dpi. Citra hasil scanning disimpan dengan format Bmp.
Universitas Sumatera Utara
Suatu citra tulisan aksara Batak Toba yang akan dikenali menggunakan jaringan saraf tiruan, haruslah melalui tahapan-tahapan tertentu terlebih dahulu
sehingga dapat menjadi masukan yang baik bagi jaringan saraf tiruan. Masukan yang dapat diterima dengan baik oleh jaringan saraf tiruan adalah berupa kumpulan data
numerik atau data biner. Dengan demikian, suatu citra tanda tangan perlu dikonversi menjadi kumpulan data numerik atau data biner melalui pengolahan terlebih dahulu.
Data sampel yang digunakan adalah tulisan tangan aksara Batak Toba fokus pada ina ni surat yang dibubuhkan pada kertas putih menggunakan pena tinta warna
hitam. Data sampel dikumpulkan dari 10 mahasiswa Teknologi Informasi USU. Masing-masing menuliskan huruf aksara Batak Toba dari
a sampai u.
penelitian ini tidak dibahas prapengolahan citra untuk objek yang mengalami rotasi atau miring. Dapat dilihat pada Gambar 3.2.
Gambar 3.2 Tinta Warna Hitam
Setelah data sampel dikumpulkan, kemudian dipindai menggunakan scanner. Citra hasil pemindaian disimpan dengan format bitmap .bmp. Setiap tulisan aksara
Batak Toba disimpan pada satu folder. Ukuran setiap citra yang disimpan tidak ditentukan, karena akan diolah pada tahap prapengolahan.
Total seluruh data sampel adalah 190 tulisan tangan aksara Batak Toba. Dari total data tersebut, dibagi penggunaannya untuk data latihan dan data pengujian.
Banyaknya data pelatihan adalah 114 tulisan tangan aksara Batak Toba 6 pola, dan banyaknya data pengujian adalah 76 tulisan tangan aksara Batak Toba 4 pola baru
yang tidak dilatihkan. Data sampel yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada lampiran A.
3.1.2 Prapengolahan citra Tahapan proses pengolahan citra dapat dilihat pada gambar 3.3.
Universitas Sumatera Utara
Binarization Normalization
Thinning
Gambar 3.3 Tahapan Prapengolahan Citra
3.1.2.1. Pembentukan Matriks Biner Binarization
Proses ini akan menghasilkan citra hitam putih yang bersih dari tingkat keabun grayscale, atau dengan kata lain metode ini mengonversi citra gray-level ke citra
bilevel binary image. Pada tahap ini setiap nilai pixel RGB akan diambil nilai rata- ratanya untuk kemudian dicek, jika nilai yang dihasilkan kurang dari nilai threshold
yang dihasilkan maka nilai pixel tersebut diubah menjadi warna hitam, sebaliknya jika lebih besar dari nilai konstan maka akan diubah menjadi warna putih.
Matriks biner dari citra ini dibentuk berdasarkan nilai hitam putih pada citra yang telah didapatkan, jika pixel citra pada koordinat x,y berwarna hitam maka nilai
matrik biner pada baris i dan kolom j adalah 1, sebaliknya 0. Ada pun diagram alir proses dari pembentukan matriks biner dapat dilihat pada gambar 3.4.
Mulai Inisialisasi
tinggi, lebar x= 0
y = 0 y tinggi
x lebar Nilai rata-rata
x,y = R + G + B 3