REALIZATION OF THE APPLICATION OF LAMPUNG HANDWRITTEN RECOGNITION WITH TOUCHSCREEN INPUT USING BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS RANCANG BANGUN APLIKASI PENGENALAN TULISAN TANGAN AKSARA LAMPUNG DENGAN MASUKAN LAYAR SENTUH MENGGUNAKAN JARINGAN SYA

ABSTRACT
REALIZATION OF THE APPLICATION OF LAMPUNG
HANDWRITTEN RECOGNITION WITH TOUCHSCREEN INPUT
USING BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
By
HENDRI SETIAWAN
Lampung language is language used by people who live in southern Sumatera. It
is written in Lampung characters known as ”kaganga”. Currently, Lampung
language is rarely used so it is necessary to preserve it. The aim of this research is
to make an application which able to recognize and translate Lampung characters
handwritten into bahasa. In contrast to previous research that used scanned paper
as a medium for writing, in this research the user can write characters directly on
this application using touchscreen input. So that, the use of paper can be reduced.
The system is designed by applying the Artificial Neural Network (ANN) and
image processing techniques. System design consist two systems, they are training
system and testing system. Training system is conducted to train the neural
network to be able to recognize characters. Some characters have similarity so that
those are trained repeatedly. All of characters training generates an average error
below of 10%. While the testing system is a application used to test the network.
The application is able to read the Lampung characters handwritten and translate
it into bahasa.

Average recognition error obtained from the testing system is 12% of the 50
samples of handwritten testing. The recognition errors affected by several things,
they are structure of characters, image processing techniques, handwritten
variation, the parameters determination of artificial neural networks.
Kata kunci:

Lampung characters, handwritten recognition, artificial neural
network, Backpropagation and image processing.

ABSTRAK
RANCANG BANGUN APLIKASI PENGENALAN TULISAN TANGAN
AKSARA LAMPUNG DENGAN MASUKAN LAYAR SENTUH
MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN
BACKPROPAGATION
Oleh
HENDRI SETIAWAN
Bahasa dan aksara Lampung merupakan bahasa/tulisan yang digunakan
sejak dahulu oleh penduduk asli Lampung untuk saling berkomunikasi. Saat ini
bahasa dan aksara Lampung sudah jarang digunakan sehingga diperlukan upaya
untuk melestarikannya. Penelitian ini bertujuan untuk membuat aplikasi yang

dapat mengenali aksara Lampung dan menerjemahkannya ke dalam bahasa
Indonesia. Berbeda dengan penelitian sebelumnya yang menggunakan kertas yang
di-scan sebagai media untuk menulis, pada penelitian ini pengguna dapat
menuliskan aksara secara langsung pada aplikasi. Dengan demikian penggunaan
kertas dapat dikurangi.
Perancangan aplikasi ini dibuat dengan menerapkan ilmu Jaringan Syaraf
Tiruan (JST) dan teknik pengolahan citra. Sistem ini terdiri dari dua perangkat,
yaitu perangkat pelatihan dan perangkat aplikasi. Perangkat pelatihan digunakan
untuk membuat dan melatih jaringan syaraf tiruan agar mampu mengenali pola
aksara. Pelatihan jaringan dilakukan secara bertingkat untuk mendapatkan
pengenalan yang lebih baik karena beberapa karakter aksara Lampung memiliki
kemiripan. Hasil yang diperoleh dari perangkat pelatihan ini berupa nilai bobot
dan bias yang akan digunakan pada perangkat aplikasi. Dari pelatihan karakter
didapatkan persentase kesalahan di bawah 10%. Sedangkan perangkat aplikasi
merupakan perangkat yang digunakan untuk melakukan pengujian jaringan.
Perangkat ini mampu membaca aksara Lampung dan menerjemahkannya ke
dalam bahasa Indonesia. Perangkat aplikasi sudah dilengkapi dengan fasilitas
yang memungkinkan bagi pengguna untuk menulis langsung pada aplikasi
tersebut.
Dari hasil pengujian perangkat aplikasi diperoleh persentase kesalahan

pengenalan sebesar 12% dari 50 kali pengujian. Kesalahan pengenalan pada
perangkat aplikasi dipengaruhi oleh beberapa hal yaitu bentuk karakter aksara,
proses pengolahan citra, keberagaman bentuk tulisan tangan dan penentuan
algoritma dan parameter pada jaringan syaraf tiruan.
Kata kunci:

aksara Lampung, pengenalan tulisan tangan, jaringan syaraf tiruan,
backpropagation dan pengolahan citra.

RANCANG BANGUN APLIKASI PENGENALAN TULISAN TANGAN
AKSARA LAMPUNG DENGAN MASUKAN LAYAR SENTUH
MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN
BACKPROPAGATION

(Skripsi)

Oleh
HENDRI SETIAWAN

FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS LAMPUNG
BANDAR LAMPUNG
2014

RIWAYAT HIDUP

Penulis dilahirkan di Adiluwih pada tanggal 21 Februari
1991, sebagai anak kedua dari tiga bersaudara, dari Bapak
Tukimin dan Ibu Hayunah.
Riwayat pendidikan penulis dimulai dari SDN 1 Tampang
(1996
SDN 4 Kuripan Tanggamus (2000--2002), MTsN 1
Pematang Sawa (1996-2000),
2005) hingga menamatkan jenjang sekolah menengah atas di
Kotaagung (2002-2005)
SMAN 1 Kotaagung Tanggamus pada tahun 2008.
Penulis terdaftar sebagai mahasiswa Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik
Universitas Lampung melalui
melalui jalur SNMPTN (sekarang SBMPTN) pada tahun
2009. Selama menjadi mahasiswa Penulis pernah menjadi asisten Laboratorium

Pengukuran Besaran Elektrik (PBE) pada tahun 2010 sampai 2011 dan
201
Laboratorium Teknik Kendali Universitas Lampung pada 2011 sampai 2014.
Penulis sempat terdaftar sebagai anggota organisasi intra kampus Himpunan
Mahasiswa Teknik Elektro (HIMATRO) Universitas Lampung. Pada semester 5
penulis konsentrasi Sistem Isyarat Elektronik (SIE) sebagai fokus dalam
enulis melaksanakan kerja praktik
perkuliahan dan penelitian. Pada Januari 2012 penulis
di PT. Krakatau Steel Divisi Billet Steel Plant (BSP) Cilegon Banten.

i

MOTTO
“Hidup terasa lebih indah jika kita selalu
bersyukur”
“Menunda pekerjaan hari ini adalah
menambah pekerjaan hari esok”
“Knowing is not enough, we must apply,
Willing is not enough, we must do”
(Bruce Lee)

i

DENGAN BANGGA KUPERSEMBAHKAN
KARYA SEDERHANA INI UNTUK
AYAHANDA DAN IBUNDA TERCINTA:

TUKIMIN DAN HAYUNAH
KAKAK DAN ADIKKU TERSAYANG:

BANG DEDI DAN ADEK ANDI

i

SANWACANA

Alhamdulillahirobbil’alamiin, penulis memanjatkan puji syukur kehadirat Alloh SWT
yang telah memberikan rahmat dan hidayah-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan
penelitian Tugas Akhir ini tepat pada waktunya.
Tugas akhir dengan judul “Rancang Bangun Aplikasi Pengenalan Tulisan tangan

Aksara Lampung Dengan Masukan Layar Sentuh Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan
Backpropagation” ini merupakan salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana
Teknik pada Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Lampung.
Dalam kesempatan ini penulis mengucapkan terimakasih kepada:
1.

Prof. Suharno, M.Sc, Ph.D. selaku Dekan Fakultas Teknik Universitas Lampung.

2. Bapak Agus Trisanto, Ph.D. selaku Ketua Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik
Universitas Lampung.

3. Dr.Eng. Helmy Fitriawan, S.T., M.Sc. selaku Pembantu Dekan (PD) I FT Unila
sekaligus pembimbing utama skripsi yang telah dengan sabar memberikan bimbingan
dan arahannya di sela-sela kesibukan sebagai PD I.
4.

Dr. Ir. Sri Ratna Sulistiyanti, M.T. selaku pembimbing pendamping yang telah
memberikan bimbingan, arahan serta sarannya.

5. Bapak Ageng Sadnowo Repelianto, S.T., M.T selaku dosen penguji skripsi yang telah

memberikan saran dan krikitikan yang sangat membangun dalam penyusunan skripsi.

ii

6. Segenap dosen dan pegawai di Jurusan Teknik Elektro yang telah memberikan ilmu
dan wawasan yang tak terlupakan oleh penulis.

7. Ayahanda Tukimin (Bapak), ibunda Hayunah (Emak), Abang Dedi dan Adek Andi
yang selama ini telah memberikan kasih sayang, semangat, doa, nasihat serta
dukungan.

8. Teman-teman Elektro angkatan 2009: Ibnu Nadhir, M. Wahidi, M. Thaha, M.
Syafruddin, Hanang Priambodo, Luqvi Rizki S, Rifqi Annora M, Linggom Gultom,
Supriyadi, Hendi Setiawan, Hadi Prayogo, M. Cahyonyo, Aris Aditama, Dedy Irawan,
Eko Susanto, Layla Febri H, Ranny D dan lain-lain atas kebersamaan yang selama ini
kita lalui. Semoga kebersamaan ini akan tetap terjaga selamanya. Kita Luar Biasa..!!
9.

Seluruh penghuni Laboratorium Terpadu Teknik Elektro khususnya Teknik Kendali,
Syuhada, Cipo, Koko, Haki, Dani, Pras, Ryan Penceng, Restu, Dirya, Grienda, Habib,

Yayan, Ardi dan lain-lain atas bantuannya baik secara langsung ataupun tidak.

10. Semua pihak yang tidak dapat penulis sebutkan satu per satu atas bantuan dan
dukungannya dalam menyelesaikan penyusunan skripsi ini.
Penulis meminta maaf atas segala kesalahan dan ketidaksempurnaan dalam
penyusunan tugas akhir ini. Saran dan kritik membangun sangat diharapkan penulis demi
kebaikan di masa yang akan datang. Sekali lagi penulis ucapkan terimakasih dan semoga
Alloh SWT membalas kebaikan Anda semua dan diberi kemudahan dalam segala
urusannya. Aamiin.
Bandar Lampung, 25 Juni 2014
Penulis,

Hendri Setiawan

v

DAFTAR ISI

Halaman
DAFTAR TABEL ......................................................................................... vii

DAFTAR GAMBAR..................................................................................... viii
I.

PENDAHULUAN
1.1
1.2
1.3
1.4
1.5
1.6

Latar Belakang ....................................................................................
Tujuan Penelitian ................................................................................
Manfaat Penelitian ...............................................................................
Perumusan Masalah ............................................................................
Batasan Masalah .................................................................................
Hipotesis .............................................................................................

1
3

3
4
4
5

II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Bahasa dan Aksara Lampung ............................................................... 6
2.1.1 Induk Huruf (Kelabai Sukhat) .................................................. 6
2.1.2 Anak Huruf (Anak Sukhat) ....................................................... 7
2.1.3 Penggabungan Induk Huruf dan Anak Huruf ............................ 10
2.2 Pengolahan Citra Digital ..................................................................... 11
2.2.1 Jenis-jenis Citra ....................................................................... 12
2.2.2 Metode-metode Pengolahan Citra Digital ................................. 14
a. Binerisasi Citra .................................................................. 14
b. Slicing ................................................................................ 14
c. Inverting ............................................................................ 15
d. Cropping ............................................................................ 16
e. Dilasi ................................................................................. 16
f. Resizing ............................................................................. 17
2.3 Jaringan Syaraf Tiruan ......................................................................... 18
2.3.1 Pengertian Jaringan Syaraf Tiruan ........................................... 18
2.3.2 Model Neuron ......................................................................... 20
a. Arsitektur Jaringan ............................................................. 21
b. Fungsi Aktivasi .................................................................. 23
c. Bias dan Threshold ............................................................ 24
2.3.3 Agoritma Pelatihan Backpropagation ...................................... 24
2.4 Teknologi Layar Sentuh (Touch Screen) .............................................. 29

vi

2.4.1 Layar Sentuh Resistif ............................................................... 29
2.4.2 Layar Sentuh Kapasitif ............................................................ 31
III. METODE PENELITIAN
3.1 Waktu dan Tempat Penelitian ............................................................... 33
3.2 Alat dan Bahan..................................................................................... 33
3.3 Tahap-tahap dalam Penelitian............................................................... 34
3.3.1 Studi Literatur .......................................................................... 34
3.3.2 Penentuan Kriteria Desain ........................................................ 35
3.3.3 Perancangan Sistem ................................................................. 39
3.3.4 Pengumpulan Data Sampel ...................................................... 42
3.3.5 Pembuatan sistem .................................................................... 43
a. Perangkat Pelatihan ............................................................ 44
b. Perangkat Aplikasi ............................................................. 62
3.3.6 Pengujian Sistem ..................................................................... 67
3.3.7 Analisa dan Kesimpulan .......................................................... 67
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil ................................................................................................... 68
4.1.1 Hasil Pelatihan Data ................................................................. 69
4.1.2 Hasil dan Perbandingan Cara Kerja Perangkat Aplikasi ........... 84
4.1.3 Hasil Pengujian Sistem (Perangkat Aplikasi) ........................... 89
4.2 Pembahasan ..................................................................................... 91
4.2.1 Pengaruh Bentuk Karakter Aksara ........................................ 92
4.2.2 Pengaruh Pengolahan Citra ................................................... 93
4.2.3 Keragaman Bentuk Tulisan Tangan ...................................... 95
4.2.4 Pengaruh Penentuan Algoritma dan Parameter JST ............... 96
4.3 Kekurangan-kekurangan pada Aplikasi yang Dibuat ........................ 98
V. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan ...................................................................................... 99
5.2 Saran ................................................................................................ 100
DAFTAR PUSTAKA
LAMPIRAN

vii

DAFTAR TABEL
Tabel

Halaman

1.1 Rekam jejak penelitian ............................................................................

3

2.1 Anak huruf di atas induk huruf ................................................................

7

2.2 Anak huruf yang terletak di bawah induk huruf .......................................

8

2.3 Anak huruf yang terletak di depan induk huruf ........................................

9

2.4 Penggabungan induk huruf dan anak huruf .............................................. 11
3.1 Kosakata yang mampu diterjemahkan oleh sistem ................................... 36
3.2 Pengkodean karakter induk huruf dan anak huruf .................................... 65
4.1 Nilai kesalahan rata-rata pelatihan data ................................................... 84
4.2 Hasil pengujian sistem ............................................................................ 89
4.3 Keragaman bentuk karakter ka dan nga ................................................... 96

viii

DAFTAR GAMBAR
Gambar

Halaman

2.1

Induk huruf aksara Lampung ................................................................

6

2.2

Contoh proses pengolahan citra ............................................................. 12

2.3

Binerisasi citra ...................................................................................... 14

2.4

Slicing citra ........................................................................................... 15

2.5

Inverting citra ....................................................................................... 15

2.6

Cropping citra ....................................................................................... 16

2.7

Proses dilasi .......................................................................................... 17

2.8

Contoh hasil dilasi citra ........................................................................ 17

2.9

Arsitektur jaringan syaraf tiruan ............................................................ 19

2.10 Arsitektur single layer network ............................................................. 21
2.11 Arsitektur multi layer network .............................................................. 22
2.12 Arsitektur recurrent network ................................................................. 22
2.13 Diagram alir pelatihan propagasi balik .................................................. 26
2.14 Bagian-bagian layar sentuh resistif ........................................................ 30
3.1

Proses perancangan hingga pengujian sistem ........................................ 35

3.2

Diagram alir perancangan cara kerja sistem .......................................... 41

3.3

Contoh angket data pelatihan ................................................................ 43

3.4

Proses kerja perangkat pelatihan ........................................................... 45

3.5

Proses pengolahan citra aksara ka ......................................................... 48

ix

3.6

Contoh vektorisasi citra ........................................................................ 49

3.7

Tahapan pelatihan bertingkat (ganda) .................................................... 51

3.8

Diagram alir proses kerja program pengolahan citra .............................. 54

3.9

Diagram alir proses kerja program vektorisasi citra ............................... 57

3.10 Diagram alir proses kerja program jaringan syaraf tiruan ...................... 60
3.11 Proses kerja perangkat aplikasi ............................................................. 63
3.12 Pengkodean karakter pa ....................................................................... 66
4.1

Hasil dari pelatihan 21 karakter induk huruf .......................................... 69

4.2

Hasil dari pelatihan 7 karakter anak huruf di atas .................................. 70

4.3

Hasil dari pelatihan 4 karakter anak huruf di bawah .............................. 71

4.4

Hasil dari pelatihan 4 karakter anak huruf di depan ............................... 72

4.5

Hasil dari pelatihan 2 karakter anak huruf di depan (ah & ai) ............... 73

4.6

Hasil dari pelatihan 5 karakter induk huruf (a, la, na, nga & nya) ......... 74

4.7

Hasil dari pelatihan 2 karakter induk huruf (ba & pa) ........................... 75

4.8

Hasil dari pelatihan 2 karakter induk huruf (ga & sa) ............................ 76

4.9

Hasil dari pelatihan 3 karakter induk huruf (ra, ta & wa) ...................... 77

4.10 Hasil dari pelatihan 3 karakter induk huruf (ca, gha & ha) .................... 78
4.11 Hasil dari pelatihan 2 karakter induk huruf (la & na) ............................ 79
4.12 Hasil dari pelatihan 2 karakter induk huruf (la & nga) .......................... 80
4.13 Hasil dari pelatihan 2 karakter induk huruf (ta & wa) ............................ 81
4.14 Hasil dari pelatihan 2 karakter induk huruf (ka & ga) ............................ 82
4.15 Hasil dari pelatihan 2 karakter induk huruf (ja & sa) ............................. 83
4.16 Tampilan jendela perangkat aplikasi ..................................................... 85
4.17 Diagram blok cara kerja sistem (penulisan pada kertas) ........................ 86

x

4.18 Diagram blok cara kerja sistem (penulisan pada layar sentuh) ............... 87
4.19 Perangkat aplikasi yang telah diisi ........................................................ 88
4.20 Karakter nga dan la .............................................................................. 92
4.21 Karakter ha dan gha .............................................................................. 93
4.22 Karakter anak huruf atas e dan ang ....................................................... 94

I. PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang
Indonesia terdiri dari beberapa pulau besar dan ribuan pulau kecil. Oleh karena
itu, Indonesia dikenal sebagai negara yang memiliki banyak ragam suku dan
kebudayaan. Selain itu, Indonesia juga memiliki keragaman bahasa dan aksara.
Keragaman bahasa dan aksara ini menjadi suatu kebanggaan sekaligus sebagai
tantangan untuk mempertahankan dan mewariskannya kepada generasi-genarasi
selanjutnya. Salah satu di antara sekian banyak bahasa dan aksara yang ada di
Indonesia yaitu bahasa dan aksara Lampung.
Bahasa dan aksara Lampung merupakan bahasa/tulisan yang digunakan oleh
penduduk asli Lampung untuk berkomunikasi antara sesama yang termasuk
rumpun bahasa Austronesia (Junaiyah, 2001). Bahasa dan aksara Lampung
memegang peranan penting sebagai salah satu identitas diri bagi provinsi
Lampung. Sebagai identitas diri, maka penggunaan bahasa dan aksara Lampung
tidak boleh hilang dan harus terus dilestarikan.
Saat ini Provinsi Lampung tidak lagi didominasi oleh masyarakat bersuku
Lampung, justru pendatang. Sehingga secara tidak langsung hal ini membuat
bahasa dan aksara Lampung tidak lagi menjadi pilihan. Apabila hal ini terus
menerus terjadi, tidak menutup kemungkinan bahwa beberapa tahun yang akan
datang kita tidak bisa mendengar bahasa Lampung lagi. Saat ini saja, banyak

2

masyarakat asli Lampung yang tidak mengerti bahasa dan aksara Lampung
dikarenakan tidak terbiasa menggunakannya. Oleh karena itu diperlukan upayaupaya agar bahasa dan aksara Lampung tetap terjaga kelestariannya.
Salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk melestarikan bahasa dan aksara
Lampung yaitu dengan memanfaatkan teknologi yang sedang populer di
masyarakat. Di antaranya adalah dengan memanfaatkan komputer tablet. Kita
mengetahui bahwa perangkat tersebut sudah sangat banyak digunakan oleh
masyarakat dengan berbagai macam kelebihannya. Salah satu kelebihan yang
dimiliki adalah karena menggunakan teknologi layar sentuh sebagai perangkat
masukan utama yang memungkinkan pengguna dapat berinteraksi langsung
tersebut tanpa memerlukan perangkat tambahan.
Penelitian ini nantinya akan menggunakan jaringan syaraf tiruan di mana
memerlukan data sampel untuk melatih jaringan tersebut. Jaringan syaraf tiruan
(JST) adalah sistem pemrosesan informasi yang memiliki karaktertik yang mirip
dengan jaringan syaraf biologi (JJ Siang, 2009). Pada penelitian sebelumnya
(Ariyanto, 2010) pengambilan sampel dilakukan dengan menggunakan kertas.
Penggunaan kertas ini menjadi tidak efisien ketika data sampel yang dibutuhkan
sangat banyak sedangkan persediaan kertas terbatas.
Berdasarkan hal-hal tersebut di atas, penulis bermaksud untuk membuat aplikasi
komputer yang dapat mengenali tulisan tangan aksara Lampung di mana aplikasi
tersebut akan menggunakan metode masukan dan pengambilan data dengan
memanfaatkan layar sentuh pada komputer tablet.

3

Dengan cara seperti itu, diharapkan agar kelestarian bahasa dan aksara Lampung
dapat terjaga seiring dengan kemajuan teknologi.
Penelitian ini merupakan pengembangan dari penelitian-penelitian yang telah
dilakukan sebelumnya. Rekam jejak dari penelitian yang berkaitan dapat dilihat
pada Tabel 1.1.
Tabel 1.1 Rekam jejak penelitian
No

Nama (NPM)

1

Ariyanto
(0515031007)

2

M. Arif
Proklamasi
(0715031054)

3

Hendri Setiawan
(0915031044)

Tahun

Judul Penelitian

2010

Rancang Bangun Sistem Pengenalan Tulisan Tangan
dan Penerjemah Kosakata Bahasa Lampung
Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan

2012

Rancang Bangun Sistem Pengenalan dan Penerjemah
Tulisan Tangan Aksara Lampung dengan metode
Histogram Citra Menggunakan Jaringan Syaraf
Tiruan

2014

Rancang Bangun Aplikasi Pengenalan Tulisan
Tangan Aksara Lampung Dengan Dengan Masukan
Layar Sentuh Menggunakan Jaringan Syarat Tiruan
Backpropagation

1.2 Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah membuat aplikasi komputer (software) yang
dapat mengenali pola tulisan tangan aksara Lampung dan menerjemahkannya ke
dalam bahasa Indonesia dengan menggunakan masukan layar sentuh sehingga
penggunaan kertas dapat dikurangi.

1.3 Manfaat Penelitian
Manfaat yang diharapkan penulis dari penelitian ini antara lain adalah:
1.

Membantu mengenali serta menerjemahkan aksara dan bahasa Lampung ke
dalam bahasa Indonesia.

4

2.

Membantu melestarikan penggunaan bahasa dan aksara Lampung dalam
kehidupan

sehari-hari,

misalnya

dapat

diaplikasikan

sebagai

media

pembelajaran di sekolah-sekolah.
3.

Menghemat penggunaan kertas karena pada penelitian ini data sampel
diambil menggunakan layar sentuh yang memungkinkan untuk menulis
langsung pada komputer tablet tanpa menggunakan kertas.

1.4 Perumusan Masalah
Rumusan masalah pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1.

Bagaimana merancang sebuah aplikasi yang dapat mengenali pola tulisan
tangan aksara Lampung, menerjemahkannya serta mengelompokkannya ke
dalam dialek “A” atau “O”.

2.

Bagaimana merancang aplikasi penerjemah tersebut agar dapat bekerja pada
teknologi layar sentuh.

1.5 Batasan Masalah
Dalam penelitian ini terdapat pembatasan terhadap masalah yang akan dibahas,
yaitu:
1.

Dalam penelitian ini tidak membuat perangkat keras. Perangkat keras berupa
komputer tablet digunakan sebagai media untuk pengambilan sampel dan
pengujian aplikasi.

2.

Aplikasi hanya dapat menerjemahkan kosakata sebanyak 200 buah yang
terdiri dari 150 kosakata berdialek “A” dan 50 kosakata berdialek “O”.

5

1.6 Hipotesis
Hipotesis yang diharapkan dari penelitian ini antara lain adalah:
1. Hasil pelatihan dengan jaringan syaraf tiruan metode backpropagation
menunjukkan tingkat kesalahan pengenalan karakter kurang dari 10%.
2. Hasil

pengujian

perangkat

aplikasi

menunjukkan

tingkat

kesalahan

penerjemahan kata sekitar 10%.
3. Pengguna dapat menuliskan kata dalam aksara Lampung secara langsung pada
perangkat aplikasi.

II. TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Bahasa dan Aksara Lampung
2.1.1 Induk Huruf (Kelabai Sukhat)
Dalam penulisan aksara Lampung terdapat 20 huruf induk, yaitu: ‘ka’, ‘ga’, ‘nga’,
‘pa’, ‘ba’, ‘ma’, ‘ta’, ‘da’, ‘na’, ‘ca’, ‘ja’, ‘nya’, ‘ya’, ‘a’, ‘la’, ‘ra’, ‘sa’, ‘wa’,
‘ha’, dan ‘gha’. Bentuk induk huruf (Noeh, M dan Harisfadilah, 1979) tersebut
diperlihatkan pada Gambar 2.1.

KA

GA

NGA

PA

BA

MA

TA

DA

NA

CA

JA

NYA

YA

A

LA

RA

SA

WA

HA

GHA

Gambar 2.1 Induk huruf aksara Lampung

7

2.1.2 Anak Huruf (Anak Sukhat)
Dalam aksara Lampung terdiri dari 12 anak huruf yang terletak di atas, di bawah
dan samping kanan induk huruf.
a. Anak Huruf yang Terletak di Atas Induk Huruf
Anak huruf yang terletak di atas induk huruf terdiri dari 6 (enam) anak huruf
seperti diperlihatkan pada Tabel 2.1.
Tabel 2.1 Anak huruf di atas induk huruf
Nama ‘bunyi’

Simbol

Ulan ‘i’
Ulan ‘e’
Bicek ‘e’
Rejunjung ‘r’
Tekelubang ‘ng’
Datas ‘an’

 Ulan adalah anak huruf yang berbentuk setengah lingkaran kecil yang
terletak di atas induk huruf. Ulan terdiri atas dua macam, ulan yang
menghadap ke atas melambangkan bunyi ‘i’, sedangkan ulan yang
menghadap ke bawah melambangkan bunyi ‘e’ seperti pada kata ‘bebek’.
 Bicek adalah anak huruf yang berbentuk garis tegak yang terletak di atas
induk huruf. Bicek melambangkan bunyi ’e’ seperti pada kata ’pepaya’.

8

 Tekelubang adalah anak huruf yang berbentuk garis mendatar (seperti tanda
hubung dalam ejaan bahasa Indonesia) yang terletak di atas induk huruf.
Tekelubang melambangkan bunyi ’ng’.
 Rejenjung adalah anak huruf yang berbentuk spiral yang terletak di atas
induk huruf. Rejunjung melambangkan bunyi ’r’.
 Datas adalah anak huruf yang berbentuk dua garis mendatar (seperti simbol
sama-dengan) yang terletak di atas induk huruf. Datas melambangkan bunyi
’n’.
b. Anak Huruf yang Terletak di Bawah Induk Huruf
Anak huruf yang terletak di bawah induk huruf terdiri dari 3 (tiga) anak huruf
seperti diperlihatkan pada Tabel 2.2.
Tabel 2.2 Anak Huruf yang Terletak di Bawah Induk Huruf
Nama ‘bunyi’

Simbol

Bitan ‘o’
Bitan ‘u’
Tekelungau ‘au’

 Bitan adalah anak huruf yang terletak di bawah induk huruf. Bitan terdiri
atas dua macam. Bitan yang berupa garis pendek mendatar melambangkan
bunyi ’u’ dan bitan yang berupa garis tegak melambangkan bunyi ’o’.
 Tekelungau adalah anak huruf yang berbentuk setengah lingkaran kecil
yang terletak di bawah induk huruf. Tekelungau melambangkan bunyi ’au’.

9

c. Anak Huruf yang Terletak di Depan Induk Huruf
Anak huruf yang terletak di depan induk huruf terdiri dari 3 (tiga) anak huruf
seperti diperlihatkan pada Tabel 2.3.
Tabel 2.3 Anak Huruf yang Terletak di Depan Induk Huruf
Nama ‘bunyi’

Simbol

Tekelingai ‘ai’
Keleniah ‘ah’
Nengen

 Tekelingai adalah anak huruf yang berbentuk garis tegak yang terletak di
depan induk huruf. Tekelingai melambangkan bunyi ’ai’.
 Keleniah adalah anak huruf yang berbentuk seperti huruf ha, tetapi kecil
yang terletak di depan induk huruf. Keleniah melambangkan bunyi ’h’.
 Nengen adalah anak huruf yang berbentuk garis miring yang terletak di
depan induk huruf. Nengen melambangkan huruf yang berada di belakang
nengen menjadi huruf mati. Akan tetapi, untuk melambangkan bunyi ’ng’,
’r’, ’n’, ’y’, ’h’ atau ’w’ nengen tidak digunakan. Bunyi-bunyi itu
dilambangkan dengan menggunakan anak huruf berikut ini.


Bunyi ‘ng’ menggunakan tekelubang



Bunyi ‘r’ menggunakan rejenjung



Bunyi ‘n’ menggunakan datas



Bunyi ‘y’ menggunakan tekelingai



Bunyi ‘h’ menggunakan keleniah

10



Bunyi ‘w’ menggunakan tekelungau

2.1.3 Penggabungan Induk Huruf dan Anak Huruf
Jika suatu induk huruf bertemu dengan anak huruf dengan bunyi huruf vokal
tunggal seperti ‘i’, ‘u’, ‘e’, dan ‘o’ maka huruf vokal pada induk huruf yaitu ‘a’
berubah menjadi bunyi pada anak huruf, misal jika induk huruf ‘da’ bertemu
dengan anak huruf ‘e’ maka penggabungan tersebut dibaca ‘de’. Tetapi jika selain
itu maka penggabungan dilakukan tanpa mengubah huruf, hanya saja harus
menghilangkan salah satu dari dua huruf vokal yang bertemu, misal jika induk
huruf ‘wa’ bertemu dengan anak huruf ‘ar’, penggabungan tersebut bukan dibaca
‘waar’ tetapi ‘war’. Jika ada dua atau lebih induk hurufyang digabungkan maka
digabungkan tanpa ada perubahan bunyi, misal penggabungan induk huruf ‘sa’
dan ‘ka’ maka dibaca ‘saka’. Begitu juga jika induk huruftersebut telah dibubuhi
anak huruf, misal induk hurufyang telah dibubuhi anak huruf seperti ‘de’
digabungkan dengan induk huruf ‘ka’, maka dibaca ‘deka’. Jika ingin mematikan
bunyi suatu huruf induk, maka dilakukan dengan membubuhi anak huruf nengen
di depan huruf induk, misal jika anak huruf ‘ka’ dibubuhi nengen maka dibaca ‘k’.
Jika huruf yang telah dibubuhi nengen ingin digabung dengan anak huruf maka
huruf yang telah diberi nengen diurutkan di urutan terakhir penggabungan, misal
jika menggabungkan induk huruf ‘sa’ dengan huruf ‘ka’ yang telah diberi nengen,
maka penggabungan tersebut dibaca ‘sak’.
Tabel 2.4 menunjukkan beberapa contoh penggabungan induk huruf dan anak
huruf seperti penjelasan di atas.

11

Tabel 2.4 Penggabungan induk hurufdan anak huruf
Dengan Anak
Huruf di Atas
Akasara

Latin

Dengan Anak
Huruf di Bawah
Aksara

Latin

Dengan Anak Huruf
di Depan
Aksara

Latin

Anak Huruf
Ganda
Aksara

Latin

de

mu

bai

jen

ji

mo

jah

pung

re

cah

sak

boh

wah

gih

nang
pan

2.2 Pengolahan Citra Digital
Gonzalez (2002) menyatakan bahwa kata citra atau yang sering kita kenal dengan
kata “gambar” dapat diartikan sebagai suatu fungsi intensitas cahaya dua dimensi,
yang dinyatakan oleh f(x,y), di mana nilai atau amplitudo dari f pada koordinat
spasial (x,y) menyatakan intensitas (kecerahan)
(kecera
citra pada titik tersebut.
Agar citra yang mengalami gangguan mudah diinterpretasi (baik oleh manusia
maupun mesin), maka citra tersebut perlu dimanipulasi menjadi citra lain yang
kualitasnya lebih baik. Bidang studi yang menyangkut hal ini adalah pengolahan
image processing).
citra (image
processing
Pengolahan citra adalah ilmu untuk memanipulasi gambar, yang melingkupi
teknik-teknik
teknik untuk memperbaiki atau mengurangi kualitas gambar, menampilkan

12

bagian tertentu dari gambar, membuat sebuah gambar yang baru dari beberapa
bagian gambar yang sudah ada, dan beberapa teknik manipulasi gambar lainnya
Pengolahan citra adalah pemrosesan citra, khususnya dengan menggunakan
komputer, menjadi citra yang kualitasnya lebih baik. Gambar 2.2 merupakan
contoh pengolahan citra. Pada Gambar 2.2(a) memperlihatkan citra burung nuri
yang agak gelap. Setelah dilakukan perbaikan kontras, citra burung nuri menjadi
lebih terang seperti yang terlihat pada Gambar 2.2(b).

(a)

(b)
Gambar 2.2 Contoh proses pengolahan citra
a)Citra asli
b)Citra setelah dilakukan perbaikan kontras

2.2.1 Jenis-jenis Citra
Terdapat beberapa jenis citra yang umum digunakan dalam pengolahan citra,
yaitu:
a. Citra Biner
Citra biner adalah citra digital yang hanya memiliki dua kemungkinan nilai
piksel yaitu hitam dan putih. Citra biner juga disebut sebagai citra B &W
(black and white) atau citra monokrom. Hanya dibutuhkan 1 bit untuk

13

mewakili nilai setiap piksel dari citra biner. Citra biner seringkali muncul
sebagai hasil dari proses pengolahan seperti segmentasi, pengambangan,
morfologi ataupun dithering.
b. Citra Grayscale
Citra grayscale merupakan citra digital yang hanya memiliki satu nilai kanal
pada

setiap

piksel-nya,

dengan

kata

lain

nilai

pada

bagian

RED=GREEN=BLUE. Nilai tersebut digunakan untuk menunjukkan tingkat
intensitas. Warna yang dimiliki adalah warna dari hitam, keabuan dan putih.
Tingkat keabuan di sini merupakan warna abu dengan berbagai tingkatan dari
hitam hingga mendekati putih.
c. Citra Warna
Citra warna yaitu citra yang nilai pikselnya mempresentasikan warna tertentu.
Banyaknya warna yang mungkin digunakan bergantung pada kedalaman piksel
citra yang bersangkutan. Citra warna dipresentasikan dalam beberapa kanal
yang menyatakan komponen-komponen warna penyusunnya. Banyaknya kanal
yang digunakan bergantung pada model warna yang digunakan pada citra
tersebut.
Intensitas warna suatu titik pada citra warna merupakan kombinasi dari tiga
intensitas derajat keabuan, yaitu merah, hijau dan biru.

14

2.2.2 Metode-metode Pengolahan Citra Digital
Adapun metode pengolahan citra digital yang digunakan pada penelitian ini
adalah binerisasi, slicing, cropping, inverting, dilasi dan resizing.
a. Binerisasi Citra
Binerisasi citra adalah salah satu proses penting yang biasanya dilakukan
dalam pengolahan citra. Binerisasi citra merupakan proses merubah citra ke
dalam bentuk biner (0 ata 1). Proses ini menyebabkan citra hanya memiliki 2
warna yaitu hitam dan putih.
Gambar 2.3 merupakan contoh beberapa karakter aksara yang telah mengalami
proses binerisasi.

Gambar 2.3 Binerisasi citra
b. Slicing
Slicing merupakan proses pemotongan sebuah citra menjadi beberapa bagian
untuk mendapatkan informasi yang diinginkan. Pada penelitian ini, fungsi
slicing yaitu untuk memisahkan citra aksara yang terdapat dalam lembar data

15

pelatihan. Gambar 2.4 menyatakan proses slicing untuk memotong karakter
aksara.

Gambar 2.4 Slicing citra
c. Inverting
Inverting image adalah mengubah nilai grayscale tiap-tiap piksel citra menjadi
nilai invers nya atau kebalikannya. Misalnya piksel yang aslinya gelap, nanti
akan dijadikan piksel terang, dan sebaliknya. Contoh inverting citra salah satu
karakter aksara ditunjukkan oleh Gambar 2.5.

Gambar 2.5 Inverting citra

16

d. Cropping
Cropping adalah proses pemotongan citra pada koordinat tertentu pada area
citra. Untuk memotong bagian dari citra digunakan dua koordinat, yaitu
koordinat awal yang merupakan awal koordinat bagi citra hasil pemotongan
dan koordinat akhir yang merupakan titik koordinat akhir dari citra hasil
pemotongan. Sehingga akan membentuk bangun segi empat yang mana tiaptiap piksel yang ada pada area koordinat tertentu akan disimpan dalam citra
yang baru. Gambar 2.6 memperlihatkan salah satu karakter aksara yang
mengalami proses cropping.

Gambar 2.6 Cropping citra
e. Dilasi
Dilasi adalah operasi perubahan bentuk yang akan menambahkan piksel pada
batas antar objek dalam suatu citra digital. Atau secara rinci dilasi merupakan
suatu proses menambahkan piksel pada batasan dari objek dalam suatu citra
sehingga nantinya apabila dilakukan operasi ini maka citra hasilnya lebih besar
ukurannya dibandingkan dengan citra aslinya. Proses dilasi atau penebalan
citra dapat dilihat pada Gambar 2.7. Sedangkan Gambar 2.8 memperlihatkan
salah satu karakter aksara yang telah dilakukan penebalan.

17

(S)
(A)

(B)
Gambar 2.7 Proses dilasi
Citra B merupakan hasil citra setelah dilakukan proses dilasi dari citra asli (A)
dengan stucturing element (suatu objek yang memiliki berbagai macam
bentuk) S yang telah ditentukan di atas. Warna hijau pada gambar B
merupakan piksel tambahan setelah dilakukan dilasi.

Gambar 2.8 Contoh hasil dilasi citra
f. Resizing
Pada saat kita melakukan proses pengolahan citra, adakalanya ukurannya
berubah menjadi lebih kecil dari file aslinya dan adakalanya sebaliknya.
Resizing merupakan proses untuk merubah ukuran piksel pada suatu citra.
Pengubahan ukuran citra dilakukan dengan metode interpolasi. Interpolasi

18

adalah sebuah metode pencitraan untuk meningkatkan atau mengurangi jumlah
piksel pada suatu citra digital. Interpolasi bekerja dengan menggunakan data
yang diketahui untuk memperkirakan nilai-nilai pada titik yang tidak diketahui.

2.3 Jaringan Syaraf Tiruan
2.3.1 Pengertian Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan saraf tiruan (JST) (Bahasa Inggris: artificial neural network (ANN), atau
juga disebut simulated neural network (SNN), atau umumnya hanya disebut
neural network (NN)), adalah jaringan dari sekelompok unit pemroses kecil yang
dimodelkan berdasarkan jaringan saraf manusia. JST merupakan sistem adaptif
yang dapat mengubah strukturnya untuk memecahkan masalah berdasarkan
informasi eksternal maupun internal yang mengalir melalui jaringan tersebut.
Secara sederhana, JST adalah sebuah alat pemodelan data statistik non-linier. JST
dapat digunakan untuk memodelkan hubungan yang kompleks antara masukan
dan keluaran untuk menemukan pola-pola pada data.
Menurut Jong Jek Siang (2009) JST dibentuk sebagai generalisasi model
matematika dari jaringan syaraf biologi, dengan asumsi bahwa:
1. Pemrosesan informasi terjadi pada banyak elemen sederhana (neuron)
2. Sinyal dikirimkan diantara neuron-neuron melalui penghubung-penghubung.
3. Penghubung antar neuron memiliki bobot yang akan memperkuat atau
memperlemah sinyal.

19

4. Untuk menentukan keluaran, setiap neuron menggunakan fungsi aktivasi
(biasanya bukan fungsi linear) yang dikenakan pada jumlahan masukan yang
diterima. Besarnya keluaran ini selanjutnya dibandingkan dengan suatu batas
ambang.
Dalam bukunya, Jong Jek Siang juga menuliskan bahwa jaringan syaraf tiruan
(JST) ditentukan oleh 3 hal, yaitu:
1. Pola hubungan antar neuron (disebut arsitektur jaringan).
2. Metode untuk menentukan bobot penghubung (disebut metode training/
learning/ algoritma).
3. Fungsi aktivasi
Secara sederhana, jaringan syaraf tiruan diilustrasikan seperti pada Gambar 2.9:

x1

x2

w1
w2

y

w3
x3

Gambar 2.9 Arsitektur jaringan syaraf tiruan
Berdasarkan gambar di atas, y menerima masukan dari neuron x1, x2, dan x3
dengan bobot hubungan w1, w2, dan w3. Ketiga impuls neuron yang ada
dijumlahkan.
net = x1 w1 + x2 w2 + x3 w3

20

Besarnya impuls yang diterima oleh y mengikuti fungsi aktivasi y = f(net).
Apabila nilai fungsi aktivasi cukup kuat, maka sinyal akan diteruskan. Nilai
fungsi aktivasi (keluaran model jaringan) juga dapat dipakai sebagai dasar untuk
merubah bobot (Jong Jek Siang, 2009).

2.3.2 Model Neuron
Jong Jek Siang (2009) mengatakan bahwa neuron adalah unit pemroses informasi
yang menjadi dasar dalam pengoperasian jaringan syaraf tiruan. Neuron terdiri
dari tiga elemen pembentuk:
1. Himpunan unit-unit yang dihubungkan dengan jalur koneksi. Jalur-jalur
tersebut memiliki bobot/kekuatan yang berbeda-beda. Bobot yang bernilai
positif akan memperkuat sinyal dan yang bernilai negatif akan memperlemah
sinyal yang dibawanya. Jumlah, struktur dan pola hubungan antar unit-unit
tersebut akan membentuk arsitektur jaringan (dan juga model jaringan yang
terbentuk).
2. Suatu unit penjumlah yang akan menjumlahkan masukan-masukan sinyal yang
sudah dikalikan dengan bobotnya. Misalkan x1, x2, … , xm adalah unit-unit
masukan dan wj1, wj2, … , wjm adalah bobot penghubung dari unit-unit tersebut
ke unit keluaran yj, maka unit penjumlah akan memberikan keluaran sebesar uj
= x1 wj1 + x2 wj2 + … + xm wjm.
3. Fungsi aktivasi yang akan menentukan apakah sinyal dari masukan neuron
akan diteruskan ke neuron lain atau tidak.

21

Fungsi aktivasi akan dijelaskan lebih rinci pada sub-bab berikutnya.
a. Arsitektur Jaringan
Ada beberapa arsitektur jaringan yang sering dipakai dalam jaringan syaraf
tiruan. Menurut Jong Jek Siang beberapa diantaranya adalah:
1. Jaringan Lapisan Tunggal (Single Layer Network)
Jaringan lapisan tunggal seperti ditunjukkan pada Gambar 2.10. Dalam
jaringan ini, sekumpulan masukan neuron dihubungkan langsung dengan
sekumpulan keluaran-nya. Dalam beberapa model (misal perceptron),
hanya ada sebuah unit neuron keluaran.

Gambar 2.10 Arsitektur single layer network
Gambar 2.10. menunjukkan arsitektur jaringan dengan n unit masukan (x1,
x2, … , xn) dan m buah unit keluaran (y1, y2, … , ym).
2. Jaringan Lapisan Jamak (Multi Layer Network)
Jaringan lapisan jamak merupakan perluasan dari lapisan tunggal. Dalam
jaringan ini, selain unit masukan dan keluaran, ada unit-unit lain (sering
disebut lapisan tersembunyi atau hidden layer). Dimungkinkan pula ada
beberapa lapisan tersembunyi. Sama seperti pada unit masukan dan

22

keluaran, unit-unit dalam satu lapisan tidak saling berhubungan. Gambar
2.11 menunjukkan arsitektur jaringan multi layer.

Gambar 2.11 Arsitektur multi layer network
3. Jaringan Reccurent
Model jaringan recurrent mirip dengan jaringan lapisan tunggal ataupun
jamak. Hanya saja, ada neuron keluaran yang memberikan sinyal pada unit
masukan (sering disebut feedback loop). Gambar 2.12 menunjukkan
arsitektur recurrent network
x1
z1
x2
z2

y1

x3
z3

D1
D2
D3

Gambar 2.12 Arsitektur recurrent network

23

b. Fungsi Aktivasi
Fungsi aktivasi diperlukan untuk menentukan keluaran suatu neuron.
Argument fungsi aktivasi adalah net masukan (kombinasi linear masukan dan
bobotnya). Jika
(

=∑

) = (∑

maka fungsi aktivasinya

)

(2.1)

Beberapa fungsi aktivasi yang sering dipakai adalah antara lain:
1. Fungsi threshold (batas ambang)
( )=

1,
0,

≥
<

(2.2)

Fungsi threshold juga dapat berharga -1 dan 1 atau sering disebut threshold
bipolar, seperti:
( )=

1,
−1,

2. Fungsi sigmoid

≥
<

( )=

(2.3)

(2.4)

Fungsi ini sering digunakan karena nilai fungsinya terletak antara 0 dan 1.
Fungsi ini dapat diturunkan dengan mudah.
( )= ( ) 1− ( )

(2.5)

3. Fungsi identitas
( )=

(2.6)

Fungsi identitas sering dipakai apabila kita menginginkan keluaran jaringan
berupa sembarang bilangan riil (bukan hanya pada range [0,1] atau [-1,1]).

24

c. Bias dan Threshold
Dalam mendesain jaringan, terkadang ditambahkan sebuah unit masukan yang
nilainya selalu =1. Unit itulah yag dinamakan dengan bias. Bias berfungsi
untuk mengubah nilai threshold menjadi =0. Jika melibatkan bias, keluaran
unit penjumlah menjadi
=

(2.8)

+∑

Fungsi aktivasi threshold menjadi:
(

)=

1,
−1,

≥0