Pengenalan Pola Tulisan Tangan Bahasa Jepang Katakana Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan

PENGENALAN POLA TULISAN TANGAN BAHASA JEPANG

KATAKANA MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN

TUGAS AKHIR

Disusun Untuk Memenuhi Syarat Kelulusan pada

Program Studi Strata Satu Sistem Komputer di Jurusan Teknik Komputer

Oleh

Yoga Triargono Nugroho

10208091

Pembimbing

John Adler, S.Si, M.Si

JURUSAN TEKNIK KOMPUTER

FAKULTAR TEKNIK DAN ILMU KOMPUTER

UNIVERSITAS KOMPUTER INDONESIA

vii

DAFTAR ISI

LEMBAR PERNYATAAN ……… ii

ABSTRAK ………... iii

ABSTRACT ……… iv

KATA PENGANTAR ……… v

DAFTAR ISI ……… vi

DAFTAR TABEL ………... vii

DAFTAR GAMBAR ……… viii

BAB I PENDAHULUAN ……….. 1

1.1 Latar Belakang ………. 1

1.2 Rumusan Masalah………. 2

1.3 Maksud dan Tujuan ………. 2

1.4 Batasan Masalah ……….. 2

1.5 Metode Penelitian……….. 3

1.6 Sistematika Penulisan……… 4

BAB II TEORI PENUNJANG ……….. 6

2.1 Aksara Jepang Katakana………. 6

2.2 Definisi Citra dan Pengolahan Citra ……… 7

2.3 Aplikasi Pengolahan Citra dan Pengenalan Pola ………. 12

2.4 Citra Digital ………. 13

2.4.1 Citra Biner ………... 14

2.4.2 Citra Abu-Abu ………. 15

2.4.3 Citra warna Red, Green, Blue (RGB) ………. 15

2.5 Teknik Grayscaling………... 17

2.6 Segmentasi Citra………... 18

2.6.1 Deteksi Tepi ………. 18

2.6.2 Teknik Thresholding (Pengambang-batasan) ……….. 19

2.6.2.1 Pengambang-batasan Tunggal ……….. 20

viii

2.6.2.3 Terapan Pengambang-batasan ……….. 22

2.7 Morfologi Citra ………... 22

2.8 Cropping, Normalisasi dan Ekstraksi Ciri ……….. 25

2.9 Jaringan Syaraf Tiruan ……… 28

2.9.1 Fungsi Aktivasi ………... 28

2.9.2 Arsitektur Jaringan ……….. 29

2.9.3 Standard Backpropagation…...………... 30

2.10 Pemrograman Matlab ……….. 33

BAB III PERANCANGAN SISTEM ……… 36

3.1 Perangkat Keras ………... 36

3.2 Perangkat Lunak ……….. 36

3.3 Diagram Blok ……….. 37

3.4 Diagram Alir ……… 38

3.5 Pembuatan Tulisan Tangan Katakana ... 41

3.6 Merancang InterfaceMatlab ……… 44

3.7 Memanggil Citra pada Matlab ………. 50

3.8 Merancang Pengolahan Citra pada Matlab ……….. 51

3.9 Croppingdan Normalisasi pada Matlab ……….. 55

3.10 Learning dan Training pada Matlab ………. 57

3.11 Menampilkan plain textpada Matlab ………... 59

BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA ……… 60

4.1 Pengujian bagian-bagian Sistem ……….. 60

4.1.1 Memanggil Citra ……….. 61

4.2 Pengujian pengolahan Citra ………. 63

4.2.1 Grayscaling……….. 63

4.2.2 Thresholding (Pengambang-batasan) ………... 63

4.2.3 Segmentasi Citra (Deteksi Tepi) ……….. 64

4.2.4 Morfologi (Dilasi) ……… 65

4.2.5 Croppingdan Normalisasi ……… 66

4.2.6 Ekstraksi Ciri ……… 66

ix

4,4 Analisis ………. 69

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ……….. 79

5.1 Kesimpulan ………... 79

5.2 Saran ………. 79

DAFTAR PUSTAKA ……….. 81

81

DAFTAR PUSTAKA

[ 1 ] Arief, A.F., (2009), Perangkat Lunak Pengkonversi Teks Tulisan Tangan Menjadi Teks Digital, Jurusan Matematika. Institute Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya

[ 2 ] Renariah, (2002), Bahasa Jepang dan Karakteristiknya, Jurnal Sastra Jepang Fakultas Sastra Universitas Kristen Maranatha, Vol 1, No.2, Bandung

[ 3 ] Sianipar, R.H., (2013), Pemrograman Matlab Dalam Contoh dan Penerapan, Penerbit Informatika, Bandung

[ 4 ] Hermawati, F.A., (2013), Pengolahan Citra Digital, Penerbit Andi, Yogyakarta [ 5 ] Suyanto, (2011), Artificial Intelegence Searching, Reasoning, Planning,

Learning, Penerbit Informatika, Bandung

[ 6 ] Nirmawaty, D. A., (2012), Deteksi Kelainan Kanker Serviks ( Carsioma Serviks Uteri ) pada Citra Hasil Rekaman CT-SCAN Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan, Universitas Airlangga, Surabaya

[ 7 ] Kurniastuti, I., (2012), Desain Sistem Deteksi Kerusakan Jaringan Dermis dari Citra Mikroskop Digital Menggunakan Metode Ekstraksi Fitur, Universitas Airlangga, Surabaya

[ 8 ] Munir, R., (2004), Pengolahan Citra Digital dengan pendekatan Algoritmik, Penerbit Informatika, Bandung

Nama

: Yoga Triargono Nugroho

Tempat, tanggal lahir

: Jakarta, 04 April 1990

Jenis kelamin

: Laki-Laki

Status

: Belum kawin

Agama

: Islam

Kewarganegaraan

: Indonesia

Golongan darah

: A

Alamat

: Komplek Bumi Panyileukan Blok P6 No 1

Cibiru Bandung

Email

: yoga.gono@gmail.com

IDENTITAS PRIBADI

2

2008 – Sekarang : Teknik Komputer – Universitas Komputer Indonesia 2005 – 2008 : SMA Negeri 26 Bandung

2002 – 2005 : SMP Negeri 18 Bandung 1996 – 2002 : SD Negeri Panyileukan 01

Yoga Triargono Nugroho

LATAR BELAKANG PENDIDIKAN

v

KATA PENGANTAR

Bismillahirrahmaanirrahhiim

Assalamualaikum Wr. Wb

Puji syukur penulis panjatkan kepada kehadirat Allah SWT yang telah senantiasa mencurahkan rahmat dan hidayah-Nya. Shalawat serta salam tercurahkan kepada Baginda Rasul Muhammad SAW, kepada keluarganya, kepada para sahabatnya, para sahabatnya, para pengikutnya dan kita selaku umatnya.

Atas rahmat allah SWT, akhirnya penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir ini, meskipun proses belajar yang sebenarnya tidak akan pernah berhenti. Hal ini terwujud tidak lepas dari dorongan, bimbingan, dan bantuan dari berbagai pihak, sehingga akan sulit terlaksana tanpa bantuan banyak pihak yang tidak mungkin penulis sebutkan satu persatu namun dengan segala kerendahan hati, penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada :

1. Dr. Wendi Zarman, M.Si selaku ketua Prodi Sistem Komputer.

2. John Adler, M.Si selaku Dosen Pembimbing sekaligus Dosen Wali kelas 08-TK 3 yang telah meluangkan banyak waktu dan kesabaran dalam memberikan bimbingan kepada penulis dalam menyelesaikan Tugas Akhir ini.

3. Bapak dan Ibu Dosen Prodi Sistem Komputer di Jurusan Teknik Komputer. 4. Orang tua tercinta, yang selalu mencintai, menyayangi, mendidik, dan

memberikan doa yang tulus, motivasi, bimbingan, serta dorongan moril dan materil yang tidak mungkin bisa dibalas dengan apapun dan sampai kapanpun. 5. Kakak tersayang yang menjadi penyemangat kepada penulis untuk tetap sabar

dan semangat dalam menyelesaikan Tugas Akhir ini.

6. Sahabat baik yang tidak dapat disebutkan satu persatu yang selalu memberikan penyemangat dan motivasi dalam menyelesaikan Tugas Akhir ini.

vi

7. Teman-teman 08-TK 3 (Dolput 08) yang tidak dapat disebutkan satu persatu yang juga selalu memberikan semangat, keceriaan, dan kebersamaan yang selalu hangat hingga saat ini.

8. Semua pihak yang tidak dapat disebutkan satu persatu. Terima kasih atas dukungan dan doanya.

Akhirnya penulis berharap semoga penelitian ini dapat menjadi sumbangsih yang bermanfaat bagi dunia sains dan teknologi di Indonesia, khususnya disiplin keilmuan yang penulis dalami. Penulis menyadari bahwa tugas akhir ini masih banyak kekurangan, oleh karena itu penulis dengan senang hati menerima kritik dan saran yang bersifat membangun. Semoga tugas akhir ini dapat bermanfaat bagi kita semua. Amin ya Rabbal Alamin. Terima Kasih

Wassalamualaikum Wr. Wb.

Bandung, Juni 2014

1

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Pada saat ini khususnya dalam kalangan remaja bahasa, atau tulisan Jepang sudah banyak dikenal dimana-mana, baik itu di media ataupun dalam kehidupan sehari-hari. Faktor penyebab terjadinya hal tersebut dikarenakan adanya pengaruh budaya Jepang yang masuk ke negeri kita. Dimulai dari kartun atau yang sering disebut dengan anime, film, manga (komik Jepang), maupun dari grup band asal Jepang yang banyak digemari oleh anak-anak maupun para remaja, kemudian terbentuknya komunitas penggemar budaya Jepang. Dari situlah mereka sudah tidak asing lagi dengan melihat bahasa atau tulisan Jepang. Tetapi banyak juga orang yang suka terhadap budaya Jepang tetapi tidak mengerti untuk membaca tulisan Jepang tersebut, karena di Jepang sendiri kesulitan untuk menuliskan dalam plain text dikarenakan mereka sudah terbiasa dengan bahasa dan tulisan mereka sendiri.

Oleh karena itu dibutuhkan sebuah media atau sistem untuk mengenali tulisan Jepang yang memudahkan membaca tulisan tersebut khususnya untuk membaca nama orang yang dituliskan dalam bahasa Jepang. Salah satu cara mengolah tulisan tangan bahasa Jepang menjadi teks digital menggunakan image processing (pengolahan citra). Saat ini komputer sudah banyak digunakan untuk mengolah data dalam perusahaan maupun oleh konsumen. Oleh karena itu pekerjaan manusia sudah dipermudah oleh perkembangan teknologi salah satunya komputer. Dari beberapa masalah inilah maka penulis akan mencoba untuk membuat sistem yang dapat mengolah huruf tulisan tangan dalam bahasa Jepang yang berasal dari file gambar menjadi tulisan digital dalam bentuk

2

1.2 Rumusan Masalah

Adapun pokok permasalahan yang akan dibahas pada tugas akhir ini adalah : 1 Mengenali tulisan tangan dalam bahasa Jepang lalu dikonversi menjadi tulisan

plain text digital.

2 Kemudian membuat implementasi yang inputnya merupakan citra dan dikonversikan menjadi teks digital. Lalu menganalisis hasil yang diperoleh dari implementasi pengenalan tulisan.

1.3 Maksud dan Tujuan

Tugas akhir ini dikerjakan dengan maksud membangun sistem untuk mengenali tulisan Jepang katakana, dan tujuan dari tugas akhir ini adalah meneliti seberapa besar keberhasilan metode standard backprogation dalam mengenali tulisan katakana

1.4 Batasan Masalah

Karena banyaknya kajian yang akan dibahas, maka pada perancangan yang akan dibuat ini terdapat beberapa batasan masalah agar lebih terfokus pada perumusan masalah, diantaranya :

1. Jenis tulisan tangan bahasa Jepang yang akan dikenali dan dikonversi menjadi teks digital adalah katakana.

2. Citra yang digunakan adalah citra hitam putih (grayscale) berbentuk tulisan dengan latar terang dan berekstensi bitmap (*.bmp).

3. Kanvas tulis berukuran 100 x 100 piksel dengan huruf katakana sebanyak 36 jenis dari 46 jenis.

4. Alat yang digunakan untuk menulis teks menggunakan mouse pada komputer. 5. Ketebalan pensil pada adobe photoshop untuk tulisan tangan pada sistem

6. Huruf yang dikenali tiga huruf katakana dalam satu image.

7. Metode yang digunakan untuk pengkonversian teks adalah metode Jaringan Syaraf Tiruan Standard Backpropagation.

8. Tools yang digunakan dalam pengerjaan tugas akhir ini adalah MATLAB 7.1

1.5 Metode Penelitian

Metode penelitian yang akan digunakan dalam pengerjaan tugas akhir ini diantaranya dengan cara :

1. Studi Pustaka

Studi pustaka dilakukan untuk mendapatkan landasan teori, data-data, dan informasi sebagai bahan acuan dalam melakukan perencanaan, percobaan, pembuatan, analisis dan penyusunan tugas akhir.

2. Wawancara

Wawancara kepada orang atau komunitas yang ahli terhadap bidangnya, untuk mendapatkan teori, data data, dan informasi sebagai acuan dalam penyusunan tugas akhir.

3. Perencanaan dan Realisasi

Perencanaan dimaksudkan untuk memperoleh desain suatu program aplikasi yang baik yang kemudian akan direalisasikan kepada sistem yang akan dibuat.

4

4. Pengujian

Tahap pengujian ini dilakukan agar hasil dari alat yang telah dibuat dapat sesuai dengan apa yang telah direncanakan.

1.6 Sistematika Penulisan

Dalam laporan tugas akhir ini berisi lima bab diantaranya adalah : 1. BAB 1 PENDAHULUAN

Bab ini adalah pendahuluan yang berisi latar belakang, rumusan masalah, batasan masalah, metode penelitian, serta sistematika penulisan.

2. BAB 2 TEORI PENUNJANG

Bab ini adalah teori penunjang yang berisi teori dasar yang menjelaskan hal-hal yang berhubungan dengan judul tugas akhir.

3. BAB 3 PERANCANGAN SISTEM

Bab ini adalah perancangan sistem yang berisi blok-blok sistem yang disimulasikan, dirancang, maupun disimulasikan, beserta penjelasan mengenai blok-blok sistem yang dibuat tersebut.

4. BAB 4 PENGUJIAN DAN ANALISA SISTEM

Bab ini adalah pengujian dan analisa yang berisi hasil keluaran pengujian dari sistem yang telah dibuat, seperti hasil yang didapat sesuai atau tidak. Berhasil atau tidaknya akan disertai analisa mengapa sistem tersebut dapat bekerja.

5. BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini adalah kesimpulan dan saran yang berisi mengenai apa yang disimpulkan dari sistem yang telah dibuat dan juga saran untuk pengembangan lebih lanjut dari sistem yang sudah dibuat.

Selain lima bab tersebut juga terdapat daftar pustaka yang berisi sumber atau penunjang penulis, kemudian ada lampiran yang berisi hal hal yang harus dilampirkan mengenai sistem yang dibuat.

6

BAB II

TEORI PENUNJANG

2.1 Aksara Jepang Katakana

Pada umumnya tulisan Jepang dibagi menjadi tiga jenis tulisan diantaranya adalah hiragana, katakana, dan kanji. Perberdaan tulisan tersebut memiliki fungsi masing masing seperti digunakan dalam serapan bahasa asing, nama orang, kata penghubung, dan kata baku. Salah satunya adalah yang akan diangkat dalam tugas akhir ini yaitu tulisan katakana.

Katakana untuk melambangkan suku kata tunggal, tetapi mempunyai fungsi yang berbeda dengan huruf hiragana. Huruf katakana selain digunakan untuk menulis kata-kata yang berasal dari bahasa asing, juga digunakan untuk penekanan suatu kata yang berasal dari Jepang asli. Katakana bentuk hurufnya terkesan kaku, karena setiap coretannya bersudut tajam sehingga katakana disebut sebagai huruf laki-laki. Huruf katakana berjumlah 48.

Fungsi huruf katakana adalah :

 Menuliskan kata-kata yang berasal dari bahasa asing  Menuliskan nama orang dan tempat asing

 Menuliskan telegram

2.2 Definisi Citra

Secara harafiah citra (image) adalah gambar pada bidang dwimatra (dua dimensi). Gambar 2.2 (a) adalah citra seorang gadis model yang bernama Lena saat masih muda, dan Gambar 2.2 (b) adalah citra kapal di sebuah pelabuhan. Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi menerus (continue) dari intensitas cahaya pada bidang dwimatra. Sumber cahaya menerangi objek, objek memantulkan kembali sebagian dari berkas cahaya tersebut. Pantulan cahaya ini ditangkap oleh alat-alat optik, misalnya mata pada manusia, kamera, pemindai (scanner), dan sebagainya, sehingga bayangan objek yang disebut citra tersebut terekam.

Citra sebagai keluaran dari suatu sistem perekaman data dapat bersifat: 1. Optik berupa foto

2. Analog berupa sinyal video seperti gambar pada monitor televisi 3. Digital yang dapat langsung disimpan pada suatu pita magnetik

8

(a) (b)

Gambar 2.2 (a) Contoh bentuk citra Lena, (b) Contoh bentuk citra kapal

Pengolahan citra adalah pemrosesan citra, khususnya dengan menggunakan komputer, menjadi citra yang kualitasnya lebih baik. Sebagai contoh citra burung nuri pada Gambar 2.3 (a) sebelah kiri tampak gelap lalu dengan operasi pengolahan citra kontrasnya diperbaiki sehingga menjadi lebih terang dan tajam, seperti yang diperlihatkan pada Gambar 2.3 (b).

(a) (b)

Umumnya, operasi-operasi pada pengolahan citra diterapkan pada citra jika:

1. Perbaikan atau memodifikasi citra perlu dilakukan untuk meningkatkan kualitas penampakan atau untuk menonjolkan beberapa aspek informasi yang terkandung dalam citra.

2. Elemen dalam citra perlu dikelompokan, dicocokan, atau diukur. 3. Sebagian citra perlu digabung dengan bagian citra yang lain.

Pada bidang komputer, sebenarnya ada tiga bidang studi yang berkaitan dengan data citra, namun tujuan ketiganya berbeda, yaitu :

1. Grafika Komputer (Computer Graphics). 2. Pengolahan Citra (Image Processing).

3. Pengenalan Pola (Pattern Recognition/Image Interpretation). Hubungan antar ketiga bidang tersebut ditunjukan pada Gambar 2.4

Gambar 2.4 Tiga bidang studi yang berhubungan dengan citra

Grafika Komputer bertujuan untuk menghasilkan citra dengan primitif-primitif geometri seperti garis, lingkaran, dan sebagainya. Primitif-primitif geometri tersebut memerlukan data deskriptif untuk melukis elemen-elemen gambar. Contoh data deskriptif adalah koordinat titik, panjang garis, jari-jari lingkaran, tebal garis, warna

10

dan sebagainya. Grafika komputer memainkan peran penting dalam visualisasi dan

virtual reality.

Gambar 2.5 Alur Grafika Komputer

Pengolahan citra bertujuan untuk memperbaiki kualitas citra agar mudah diinteparsi oleh manusia atau mesin. Teknik-teknik pengolahan citra mentransformasikan citra menjadi citra yang lain. Jadi, masukannya adalah citra begitu juga keluaranya adalah berupa citra, namun citra keluaran mempunyai kualitas lebih baik daripada citra masukan. Termasuk ke dalam bidang ini juga adalah penempatan citra (image compression).

Gambar 2.6 Alur Pengolahan Citra

Pengubahan kontras citra seperti pada Gambar 2.6 adalah contoh operasi pengolahan citra. Contoh operasi pengolahan citra lainnya adalah penghilangan derau (noise) pada citra Lena Gambar 2.7 Citra Lena sebelah kiri mengandung derau berupa bintik-bintik putih (derau). Dengan operasi penapisan (filtering), derau pada citra masukan ini dapat dikurangi sehingga dihasilkan citra Lena yang kualitasnya lebih baik.

Gambar 2.7 (a) Citra Lena yang mengandung derau (b) hasil dari operasi penapisan derau

Pengenalan pola mengelompokan data numerik dan simbolik secara otomatis oleh mesin. Tujuan pengelompokan adalah untuk mengenali suatu objek di dalam citra. Manusia dapat mengenali objek yang dilihatnya karena otak manusia telah belajar mengklasifikasi objek-objek di alam sehingga mampu membedakan suatu objek dengan objek lainnya. Kemampuan sistem visual manusia inilah yang dicoba ditiru oleh mesin. Komputer menerima masukan berupa citra objek yang akan diidentifikasi, memproses citra tersebut, dan memberikan keluaran berupa deskripsi objek dalam citra.

12

Contoh pengenalan pola misalnya citra pada Gambar 2.9 adalah tulisan tangan yang digunakan sebagai data masukan untuk mengenali karakter “A”. Dengan menggunakan suatu algoritma pengenalan pola, diharapkan komputer dapat mengenali bahwa karakter tersebut adalah „A‟.

Gambar 2.9 Citra karakter „A‟ yang digunakan sebagai masukan untuk pengenalan huruf

2.4 Aplikasi Pengolahan Citra dan Pengenalan Pola

Pengolahan citra mempunyai aplikasi yang sangat luas dalam berbagai bidang kehidupan. Di bawah ini disebutkan beberapa aplikasi dalam beberapa bidang : 1. Bidang perdagangan seperti pembacaan kode batang (bar code) yang tertera

pada barang, mengenali huruf atau angka pada suatu formulir secara otomatis 2. Bidang militer seperti mengenali sasaran peluru kendali melalui sensor visual,

mengidentifikasi jenis pesawat musuh.

3. Bidang kedokteran seperti pengolahan citra sinar X untuk mammografi, NMR (Nuclear Magnetic Resonance), mendeteksi kelamin tubuh dari sinar X, rekonstruksi foto janin hasil USG

4. Bidang biologi seperti pengenalan jenis kromosom melalui gambar mikroskopik

5. Komunikasi data seperti pemampatan citra yang ditransmisi 6. Hiburan seperti pemampatan video (MPEG)

7. Robotika seperti visually-guided autonomous navigation

8. Pemetaan seperti klasifikasi penggunaan tanah melalui foto udara 9. Geologi seperti mengenali jenis batu-batuan melalui foto udara 10. Hukum seperti pengenalan sidik jari, pengenalan foto narapidana

2.5 Citra Digital

Sebuah citra digital terdiri dari sejumlah elemen yang berhingga, dimana masing masing mempunyai lokasi dan nilai tertentu. Elemen-elemen ini disebut sebagai picture element, image element, pels atau pixels. Bidang digital image processing meliputi pengolahan digital image dari suatu komputer digital. Gambar dihasilkan dari seluruh spectrum elektromagnetik mulai dari gamma sampai gelombang radio.

Ada tiga tipe dalam pengolahan citra :  Low-level process

Low-level process meliputi operasi dasar seperti image processing :  Reduce noise

 Contrast enhancement

 Image sharpening

Pada level ini baik input maupun output adalah berupa gambar.  Mid-level process

14

Mid-level processing meliputi segmentasi (membagi sebuah gambar dalam region atau object). Mendeskripsikan objek tersebut untuk direduksi dalam bentuk yang diinginkan dan klasifikasi (recognition) dari objek tersebut. Input

dari proses ini berupa gambar, dan output-nya berupa atribut yang diambil dari gambar tersebut (misal : edge, counters dan identitas dari objek tertentu)

 High-level process

High-level processing meliputi pemberian arti dari suatu rangkaian objek-objek yang dikenali dan akhirnya menampilkan fungsi-fungsi kognitif secara normal sehubungan dengan penglihatan.

2.5.1 Citra Biner

Citra biner adalah citra yang hanya mempunyai dua nilai derajat keabuan yaitu hitam dan putih. Piksel-piksel objek bernilai satu dan piksel-piksel latar belakang bernilai nol. Dimana setiap piksel adalah hitam atau putih. Karena hanya ada dua kemingkinan nilai pada setiap piksel, maka yang diperlukan hanya satu bit per piksel. Citra seperti ini sangat efisien untuk penyimpanan. Citra seperti ini bisa dimanfaatkan untuk representasi biner dari teks, tanda tangan, sidik jari, atau rancangan arsitektur.

2.5.2 Citra Abu-Abu

Setiap piksel merupakan bayagan abu-abu, yang memiliki nilai intensitas 0 (hitam) sampai 255 (putih). Rentang ini berarti bahwa setiap piksel dapat direpresentasikan oleh delapan bit, atau satu byte. Citra abu-abu ini bisa digunakan untuk merepresentasikan citra medis (sinar-X), tulisan atau buku, dan lainnya. Citra abu-abu dengan 256 level abu-abu dapat digunakan untuk mengenali kebanyakan objek.

Gambar 2.11 Citra Abu-abu

2.5.3 Citra warna atau Red, Green, Blue (RGB)

Pada citra warna atau RGB setiap piksel memiliki suatu warna khusus. Warna tersebut dideskripsikan oleh jumlah warna merah (R,red), green (G,green), dan biru (B,blue). Jika setiap komponen warna tersebut memiliki rentang intensitas 0-255, maka terdapat sejumlah 2553 = 16.777.216 kemungkinan jenis warna pada citra ini. Karena dibutuhkan 24-bit per piksel, maka citra ini disebut pula dengan citra warna 24-bit.

16

Gambar 2.12 Citra warna Red, Green, Blue (RGB)

Pada model RGB, semua warna dimodelkan dalam suatu kubik warna dengan panjang sisi satu, seperti yang tertera pada Gambar 2.13. Warna-warna di sepanjang diagonal hitam-putih (black-white) ditampilkan dengan garis putus-putus, yaitu titik-titik yang dalam hal ini nilai-nilai R,G, dan B sama.

Gambar 2.13 Model warna RGB

2.6 Teknik Grayscaling

Grayscaling merupakan teknik mengubah citra warna menjadi citra abu-abu. Teknik ini merupakan proses awal dalam pengolahan citra. Dalam pemrograman MATLAB teknik grayscaling dapat digunakan dengan menggunakan fungsi

rgb2gray sehingga yang awalnya citra warna dikonversi menjadi citra yang terdiri dari hitam dan putih atau biasa disebut citra grayscale. Teknik ini merupukan proses awal dalam pengolahan citra agar dapat melanjutkan pada proses berikutnya.

18

Gambar 2.14 Teknik Grayscaling

2.7 Segmentasi Citra

Segmentasi merupakan proses membagi suatu citra kedalam komponen-komponen region atau objek. Algoritma segmentasi secara umum didasarkan pada salah satu dari sifat dasar nilai intensitas, yaitu :

 Discontinuity : Pendekatan dengan membagi citra berdasarkan perubahan besar pada nilai intensitasnya seperti tepi citra.

 Similarity : Pendekatan dengan membagi citra ke dalam region-region yang serupa sesuai dengan kriteria awal yang diberikan.

Segmentasi ditujukan pada operasi untuk mempartisi citra menjadi komponen-komponen, atau objek-objek yang terpisah. Pada bagian ini terdapat dua bagian yang penting diantaranya adalah pengambang-batasan dan pendeteksian tepi.

2.7.1 Deteksi Tepi

Tepi adalah sebuah himpunan dari piksel-piksel yang terhubung dan berada pada batas (boundary) diantara dua region. Definisi tepi membutuhkan kemampuan untuk mengukur transisi gray-level dengan cara yang tepat.

Suatu model tepi yang ideal merupakan suatu himpunan connected pixel yang masing-masing berada pada suatu perubahan langkah tegak lurus (orthogonal) dalam

grey-level. Tapi kenyataanya, hasil contoh atau akuisisi citra belum tentu menghasilkan citra yang sesempurna itu, misalkan citra lebih kabur dan sebagainya. Akibatnya tepi lebih mendekati model citra model „ramplike‟. Kemiringan (slope) dari ramp sesuai dengan tingkat kekaburan dari tepi.

Ketebalan dari tepi ditentukan oleh panjang dari ramp, yang merupakan transisi dari gray-level awal sampai gray-level akhir. Panjang ramp ditentukan oleh

slope, yang ditentukan juga oleh tingkat kekaburan. Berarti bahwa tepi yang kabur cenderung tebal dan tepi yang tajam cenderung tipis.

Gambar 2.15 Deteksi Tepi

2.7.2 Teknik Thresholding (Pengambang-batasan)

Thresholding atau bisa disebut dengan pengambang-batasan yaitu sebuah teknik untuk mengubah suatu citra abu-abu menjadi citra biner (putih dan hitam)

20

Pengambang-batasan terdapat dua jenis :  Pengambang-batasan Tunggal  Pengambang-batasan Ganda

2.7.2.1 Pengambang-batasan tunggal

Suatu citra abu-abu diubah menjadi citra biner (putih dan hitam) dengan cara memilih suatu level keabuan T dalam citra asli, dan kemudian mengubah setiap piksel hitam atau putih tergantung nilai keabuan lebih besar atau kurang dari T. Suatu piksel menjadi :

 Putih jika level keabuannya > T  Hitam jika level keabuannya <= T

Pengambang-batasan merupakan hal yang vital dalam segmentasi citra digital, dimana diinginkan untuk mengisolasi objek-objek dari latar belakang citra. Hal ini juga merupakan bidang yang penting dalam robotika. Pengambang batasasan dapat dilakukan secara sederhana dalam Matlab. Jika diasumsikan dimiliki suatu citra 8 bit dan disimpan dalam suatu variabel X, maka perintahnya X>T.

Citra yang dihasilkan kemudian dapat diproses untuk mencari jumlah bintik atau ukuran rata-rata bintik. Untuk melihat hal ini bekerja, ingat bahwa dalam Matlab, suatu operasi pada suatu angka, ketika diterapkan pada suatu matriks, diinpretasikan sebagai penerapan terhadap semua elemen-elemen matriks. Perintah X>T akan memberikan nilai balik 1 (true) untuk semua piksel yang memiliki intensitas keabuan yang lebih besar dari T, dan nilai balik 0 (false) untuk semua piksel yang memiliki intensitas keabuan yang lebih kecil atau sama dengan T.

Selain metode diatas, Matlab juga memiliki fungsi im2bw, yang mengambang-batas suatu citra dengan sembarang tipe data. Karena level merupakan parameter bernilai antara 0 sampai 1, yang mengindikasikan fraksi nilai-nilai keabuan yang diubah menjadi putih. Perintah ini bisa dipakai untuk citra abu-abu, citra berwarna

maupun untuk citra indeks dengan tipe data uint8, uint16, ataupun double. Fungsi

im2bw secara otomatis menskalakan nilai level menjadi suatu nilai keabuan yang cocok dengan tipe citra, dan kemudian melakukan pengambang-batasan seperti yang telah dijelaskan sebelumnya.

2.7.2.2 Pengambang-batasan Ganda

Disini dipilih dua nilai T1 dan T2 dan diterapkan suatu operasi pengambang-batasan sebagai berikut. Suatu piksel menjadi :

 Putih jika level keabuan antara T1 dan T2  Hitam jika level diluar rentang ini

Operasi ini bisa diimplementasikan dengan suatu variasi sederhana dari pengambang-batasan tunggal X>T1 & X<T2. Karena simbol ampersand berperan sebagai operasi logikal, hasilnya akan menghasilkan nilai 1 jika memenuhi kedua pertidak-samaan itu

Gambar 2.16 (a) Citra awal (b) Citra setelah proses terambang-batasan

Terlihat pada Gambar 2.16 merupakan contoh proses perambang-batasan dari citra awal menjadi citra biner

22

2.7.2.3 Penerapan Pengambang-batasan

Pengambang-batasan bermanfaat pada situasi situasi berikut ini :

1. Ketika diinginkan untuk menghapus detail-detail yang tidak diinginkan dalam citra untuk memfokuskan pada yang essensial.

2. Ketika dimaksudkan untuk menyingkapkan aspek-aspek tersembunyi dalam suatu citra.

3. Ketika diinginkan untuk menghapus derau yang bervariasi pada suatu citra teks .

2.8 Morfologi Citra

Morfologi merupakan suatu cabang pengolahan citra digital yang secara khusus berguna untuk menganalisis bentuk dalam citra. Matlab memiliki banyak fungsi untuk morfologi biner dalam pengolahan citra. Tetapi fungsi-fungsi tersebut juga bisa digunakan untuk morfologi abu-abu. Teori morfologi dapat dikembangkan dalam berbagai cara. Berikut dipaparkan salah satu operasi yang dikenal dalam morfologi citra. yang digunakan dalam tugas akhir ini yaitu dilasi.

Dilasi adalah sebuah operasi yang “menebalkan” atau “menipiskan” objek pada citra biner. Jika diberikan dua himpunan piksel A dan B, maka dilasi A dan B, yang dinotasikan sebagai A B, didefinisikan sebagai

……… 2.1

Hal ini berarti bahwa untuk setiap B, A ditranslasi sejauh koordinat-koordinat tersebut dan kemudian dilakukan operasi union atas semua translasi yang dilakukan. Definisi dilasi dapat juga diartikan sebagai

A B = {(x,y) + (u,v) : (x,y) ε A,(a,b) ε B}………. 2.2

Dari definisi diatas, dapat diketahui bahwa operasi dilasi bersifat komutatif yaitu

A B = B A……….. 2.3 Dilasi mempunyai efek membesarkan ukuran objek. Tidak selalu benar bahwa objek asli A selalu berada dalam dilasi A B. tergantung pada koordinat B, bisa jadi A B terletak jauh dari objek asli A.

(a) (b)

(c) (d)

Gambar 2.17 (a) Citra asli, (b) Struktur elemen dengan lima piksel tersusun dalam garis diagonal, (c) Struktur elemen ditranslasikan ke beberapa lokasi pada citra, (d)

24

Pada dasarnya dilasi A B dapat dilakukan dengan menggantikan setiap titik (x,y) pada A dan B (titik(0,0) pada B diletakan pada (x,y)). Atau ekivalennya yaitu mengganti setiap titik (u,v) pada bilangan B dengan A. Dilasi juga dikenal dengan sebutan Minkowski Addition.

Pada contoh berikut maka A B berada jauh dari A karena

B = {(7,3),(6,2),(6,4),(8,2),(8,4)}……….. 2.4 Sehingga :

……….. 2.5

Gambar 2.18 Dilasi A B

Untuk dilasi maka pada umumnya diasumsikan bahwa A adalah citra yang akan diolah dan B adalah suatu himpunan piksel. Himpunan piksel B sering disebut

(a) (b) Gambar 2.19 (a) Citra awal (b) Citra setelah proses Dilasi

Terlihat pada gambar 2.19 bahwa hasil dilasi membuat garis tepi menjadi lebih tebal.

2.9 Cropping, Normalisasi dan Ekstraksi Ciri

Cropping pada pengolahan citra adalah memotong satu bagian citra untuk memperoleh citra yang di inginkan, sedangkan normalisasi yaitu mentransformasikan citra ke bentuk citra normal yang sesuai dengan kebutuhan. Sistem ini menggunakan penskalaan dari citra semula ke bentuk citra normalisasi.

26

(a) (b)

Gambar 2.20 (a) Pemotongan Citra (crop), (b) Penyesuaian ukuran citra (normalisasi)

Ekstraksi ciri terbagi menjadi tiga macam yaitu : 1. Ekstraksi fitur bentuk

Bentuk dari suatu objek adalah karakter konfigurasi permukaan yang diwakili oleh garis dan kontur, fitur bentuk dikategorikan bergantung pada teknik yang digunakan. Kategori tersebut adalah berdasarkan batas (boundary-based) dan berdasarkan daerah (region-based). Teknik berdasarkan batas menggambarkan bentuk daerah dengan menggunakan karakteristik eksternal, contohnya adalah piksel sepanjang batas objek, sedangkan teknik berdasarkan daerah menggambarkan bentuk wilayah dengan menggunakan karakteristik internal, contohnya adalah piksel yang berada dalam suatu wilayah. Fitur bentuk yang biasa digunakan adalah :

 Wilayah (area) yang merupakan jumlah piksel dalam wilayah digambarkan oleh bentuk (foreground).

 Lingkar (parimeter) adalah jumlah dari piksel yang berada pada batas dari bentuk, parimeter didapatkan dari hasil deteksi tepi.

 Kekompakan (compactness)

 Euler number atau faktor E adalah perbedaan antara jumlah dari

2. Ekstraksi fitur tekstur

Pada ekstraksi fitur ini, fitur pembeda adalah tekstur yang merupakan karakteristik penentu pada citra. Teknik statistik yang terkenal untuk ekstraksi fitur adalah gray-level co-occurrence, teknik tersebut dilakukan dengan melakukan pemindaian untuk mencari jejak derajat keabuan setiap dua buah piksel yang dipisahkan dengan jarak d dan sudut θ yang tetap. Biasanya sudut yang digunakan adalah 0°, 45°, 90°, dan 135°.

3. Ekstraksi fitur warna

Pada ekstraksi fitur warna, ciri pembeda adalah warna, biasanya ekstraksi fitur ini digunakan pada citra berwarna yang memiliki komposisi warna RGB (red green blue).

Ekstraksi ciri dalam pengolahan citra adalah mengubah nilai-nilai intensitas koordiant piksel yang terdapat dalam citra menjadi susunan kode nilai pada setiap piksel. Nilai setiap titik koordinat piksel huruf diberi kode (1) untuk warna hitam dan kode (-1) untuk warna putih. Pengkodean tersebut dilakukan agar sesuai dengan fungsi aktifasi pada Jaringan Syaraf Tiruan.

Gambar 2.21 Citra disesuaikan kembali agar memenuhi input dari jaringan syaraf tiruan

Bisa dilihat pada gambar 2.21 nilai setiap piksel berubah agar dapat terhubung kepada Jaringan Syaraf Tiruan yang memiliki rentan -1 hingga 1.

28

2.10 Jaringan Syaraf Tiruan

Jaringan Syaraf tiruan merupakan salah satu upaya manusia untuk memodelkan cara kerja atau fungsi sistem syaraf manusia dalam melaksanakan tugas tertentu. Pemodelan ini didasari oleh kemampuan otak manusia dalam mengorganisasikan sel-sel penyusunnya yang disebut neuron, sehingga mampu melaksanakan tugas-tugas tertentu, khususnya pengenalan pola dengan efektifitas yang sangat tinggi.

Jaringan Syaraf Tiruan mempunyai struktur tersebar paralel yang sangat besar dan mempunyai kemampuan belajar, sehingga bisa melakukan generalization atau diterjemahkan sebagai generalisasi, yaitu bisa menghasilkan output yang benar untuk

input yang belum pernah dilatihkan. Dengan kedua kemampuan pemrosesan informasi ini, Jaringan Syaraf Tiruan mampu menyelesaikan masalah-masalah yang sangat kompleks.

Pada prakteknya, Jaringan Syaraf Tiruan tidak bisa memberikan solusi dengan bekerja sendiri, tetapi perlu diintegrasikan ke dalam pendekatan rekayasa sistem yang kosisten. Setiap masalah yang kompleks didekomposisi kedalam sejumlah tugas sederhana, dan Jaringan Syaraf Tiruan ditugaskan sebagai bagian dari tugas-tugas tersebut (seperti pengenalan pola, assosiative memory, kontrol, dan sebagainya) yang sesuai dengan kemampuannya.

2.10.1 Fungsi Aktivasi

Fungsi aktivasi yang dinotasikan dengan f(x) mendefinisikan nilai output dari suatu neuron dalam level aktivasi tertentu berdasarkan nilai output pengkombinasi linier. Ada beberapa macam fungsi aktivasi yang biasanya digunakan pada Jaringan Syaraf Tiruan, diantaranya adalah :

 Threshold function

f(x) = 1 jika x >= 0……….. (2.6a)

f(x) = 0 jika x < 0……… (2.6b)  Piecewise linear function

f(x) = 1 x >= 1

2………... (2.7a)

f(x) = x > 1

2 > x > − 1

2……….. (2.7b)

f(x) = 0 x <= 1

2……… (2.7c)

 Sigmoid function f(x) = 1

1+exp (−��)……… (2.8)

2.10.2 Arsitektur Jaringan

Pola dimana neuron-neuron pada Jaringan Syaraf Tiruan disusun berhubungan erat dengan algoritma belajar (training) yang digunakan utuk melatih jaringan. Secara umum, kita bisa membagi arsitektur jaringan menjadi empat, yaitu :

1. Single-Layer Feedforward Networks

Suatu Jaringan Syaraf Tiruan berlapis adalah jaringan neuron yang diorganisasikan dalam bentuk lapisan lapisan.

2. Multi-Layer Feedforward Networks

Kelas kedua dari feedforwardneural network adalah jaringan dengan satu atau lebih lapis tersembunyi (hidden layer), dengan computation nodes yang berhubungan disebut hidden neuron atau hidden untis.

30

3. Recurrent Networks

Recurrent neural network merupakan jaringan yang mempunyai minimal satu

feedback loop

4. Lattice Structure

Sebuah lattice (kisi-kisi) terdiri dari satu dimensi, dua dimensi, atau lebih array

neuron dengan himpunan node sumber yang bersesuaian yang memberikan sinyal input ke array; dimensi lattice mengacu pada jumlah dimensi ruang dimana graph berada.

2.10.3 Standard Backpropagation

Multi-Layer Perceptron merupakan model Jaringan Syaraf Tiruan yang paling banyak digunakan dalam bidang pendidikan dan aplikasi, arsitektur Multi-Layer Perceptron merupakan salah satu Jaringan Syaraf Tiruan yang menggunakan Multi-Layer feedforward Network. Banyak algoritma pelatihan yang diusulkan untuk melatih Multi-Layer Perceptron. Salah satu yang popular adalah algoritma pelatihan

Back Propagation atau yang biasa disebut Propagasi Balik. Sesuai dengan namanya, algoritma ini melakukan dua tahap perhitungan, yaitu perhitungan mundur yang mempropagasikan balik galat tersebut untuk memperbaiki bobot-bobot sinaptik pada semua neuron yang ada. Berikut ini adalah langkah-langkah detail dari algoritma pelatihan Propagasi balik (Back Propagation)

Algoritma Pelatihan Propagasi Balik :

1. Definisikan masalah, misalkan matriks (P) dan matriks target (T).

2. Inisialisasi, menentukan arsitektur jaringan nilai ambang MSE sebagai kondisi berhenti, learning rate, serta menetapkan nilai-nilai bobot sinaptik melalui pembangkitan nilai acak dengan interval nilai sembarang. Kita bisa membangkitkan nilai acak dalam interval [-1,+1] atau [-0.5,+0.5] ataupun lainnya. Tidak ada aturan yang baku mengenai interval ini.

3. Pelatihan jaringan  Perhitungan Maju

Dengan menggunakan bobot-bobot yang telah ditentukan pada inisialisasi awal (W1), kita dapat menghitung keluaran dari hidden layer berdasarkan persamaan berikut (misal kita gunakan fungsi aktivasi sigmoid)

1 = 1

1+ (�1∗�+ 1)………. (2.9)

Hasil keluaran hidden layer (A1) dipakai untuk mendapatkan keluaran dari

output layer, seperti pada persamaan berikut :

2 =�2∗ 1 + 2……… (2.10)

Keluaran dari jaringan (A2) dibandingkan dengan target yang diinginkan. Selisih nilai tersebut adalah error (galat) dari jaringan, seperti pada persamaan berikut :

= − 2……….. (2.10)

Sedangkan nilai galat keseluruhan dinyatakan oleh persamaan berikut :

= ΣΣ E2……….. (2.11)

 Perhitungan Mundur

Nilai galat yang didapat dipakai sebagai parameter dalam pelatihan. Pelatihan akan selesai jika galat yang diperoleh sudah dapat diterima. Galat yang didapat dikembalikan lagi ke lapis-lapis yang berada di depannya. Selanjutnya, neuron pada lapis tersebut akan memperbaiki nilai-nilai bobotnya. Perhitungan perbaikan bobot diberikan pada persamaan-persamaan berikut:

2 = 1− 22 ∗ ……….. (2.12a)

1 = 1− 12 ∗(�2∗ 2)……… (2.12b)

32

1 = 1 + (�� ∗ 1)……….. (2.12d)

�2 = �2 + �� ∗ 2∗ � ………. (2.12e)

2 = 2 + (�� ∗ 2)……….. (2.12f)

 Perbaikan Bobot Jaringan

Setelah neuron-neuron mendapatkan nilai yang sesuai dengan kontribusinya pada galat keluaran, maka bobot-bobot jaringan akan diperbaiki agar galat dapat diperkecil. Perbaikan bobot jaringan diberikan oleh persamaan-persamaan berikut :

�1 = �1 + �1………. (2.13a)

1 = 1 + 1………. (2.13b)

�2 = �2 + �2………. (2.13c)

2 = 2 + 2………. (2.13d)

 Presentasi Bobot Jaringan

Bobot-bobot yang baru, hasil perbaikan, dipakai kembali untuk mengetahui apakah bobot-bobot tersebut sudah cukup baik bagi jaringan. Baik bagi jaringan berarti bahwa dengan bobot-bobot tersebut, galat yang akan dihasilkan sudah cukup kecil. Pemakaian nilai bobot-bobot yang baru diperlihatkan pada persamaan-persamaan berikut :

1 = 1

1+ ( �1∗�+ 1)……… (2.14a)

2 = �2∗ 1 + 2……… (2.14b)

= − 2……… (2.14c)

= ΣΣ 2………. (2.14d)

Kemudian bobot-bobot sinapsis jaringan diubah menjadi bobot-bobot baru: W1 = TW1;……… (2.15)

B1 = TB1;……….. (2.16) W2 = TW2 ;……….. (2.17) B2 = TB2;………. (2.18) A1 = TA1;……… (2.19) A2 = TA2;……… (2.20) E = TE;………. (2.21) SSE = TSSE;……… (2.22) 4. Langkah-langkah diatas adalah untuk satu kali siklus pelatihan (satu epoch).

Biasanya, pelatihan harus diulang-ulang lagi hingga jumlah siklus tertentu atau telah tercapai SSE (Sum Square Error) atau MSE (Mean Square Error) yang diinginkan.

5. Hasil akhir dari pelatihan jaringan adalah bobot-bobot W1,W2,B1 dan B2. Pada prakteknya, perancangan arsitektur Multi-Layer Perceptron sangat tergantung pada masalah yang akan diselesaikan. Untuk himpunan masukan dengan jumlah dimensi yang besar dan jumlah kelas keluaran yang diinginkan juga besar, maka diperlakukan jumlah node pada hidden layer yang lebih besar juga atau diperlakukan dua hidden layer dengan jumlah node yang lebih sedikit pada masing-masing hidden layer. Tetapi tentu saja ada batas optimumnya untuk kedua parameter tersebut.

2.11 Pemrograman Matlab

Matlab merupakan suatu paket perangkat lunak yang memampukan user untuk melakukan komputasi matematika, menganalisis data, mengembangkan algoritma, melakukan simulasi dan pemodelan, dan menghasilkan tampilan grafik dan antarmuka grafikal.

34

Untuk menjalankan Matlab pada suatu komputer pribadi, user hanya perlu mengklik dua kali ikon Matlab. Untuk menggunakan Matlab, user juga hanya perlu mengetikan perintah atau variable pada Command Window. Kemunculan tanda

prompt (>>) menandakan bahwa Matlab siap menerima perintah dari user. Pada Gambar 2.22 ditunjukan Command Window pada Matlab, dalam hal ini tertampil tanda prompt yang menyatakan bahwa Matlab siap menerima perintah yang akan user

berikan.

Gambar 2.22 Tampilan Command Window Matlab

Untuk mengakhiri sesi Matlab, user diminta untuk mengetikan quit atau exit

pada prompt Matlab, untuk menginterupsi atau mengaborsi proses komputasi tanpa harus keluar dari Matlab, user dapat menekan Ctrl+C (menekan kunci Ctrl

bersamaan dengan C). User juga bisa mengetikan perintah help pada prompt Matlab untuk meminta pertolongan Matlab dalam mendeskripsikan sintaks atau contoh fungsi atau perintah Matlab, atau user bisa mengetikan helpwin untuk mendapatkan

pertolongan deskripsi Matlab pada jendela yang terpisah, seperti yang tertera pada Gambar 2.23

79

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Dari hasil pengujian yang diperoleh dan analisis yang telah dilakukan pada sistem yang telah dirancang maka mendapatkan kesimpulan sebagai berikut :

1. Metode Standard Backprogataion dapat diimplementasikan sebagai sistem pengenalan huruf katakana.

2. Hasil total tulisan berhasil dikenali oleh sistem ini sebanyak 75.2%

3. Semakin banyak jenis huruf yang dijadikan acuan maka semakin optimal dalam pengenalan huruf katakana

4. Huruf yang dijadikan acuan harus dibuat semirip mungkin dengan huruf aslinya, sehingga akan mendapatkan hasil yang optimal.

5. Huruf yang terdapat kemiripan akan mengalami kesalahan dalam pengenalan, karena huruf tersebut tertukar satu dengan yang lain dalam hasil pengenalan.

5.2 Saran

Dalam pembuatan tugas akhir ini, masih terdapat banyak kekurangan yang dapat diperbaiki untuk pengembangan berikutnya. Beberapa saran yang dapat diberikan adalah :

1. Sistem belum menggunakan database, dan apabila menggunakan database akan lebih baik dalam penyimpanan tulisan acuan sehingga akan mendapatkan lebih banyak tulisan acuan

2. Sistem dapat dikembangkan secara real-time

3. Sistem ini menggunakan Matlab maka dapat dikembangkan dengan media yang lain seperti Delphine sehingga dapat dibandingkan media mana yang lebih optimal.

4. Sistem belum dapat mengartikan kata yang dikenali, sehingga perlu dikembangkan lebih lanjut dengan mengenali kata-katanya kemudian mengartikan kata tersebut. 5. Sistem hanya mengenali huruf katakana, tetapi dapat dikembangkan dengan huruf

Untuk menjalankan Matlab pada suatu komputer pribadi, user hanya perlu mengklik dua kali ikon Matlab. Untuk menggunakan Matlab, user juga hanya perlu mengetikan perintah atau variable pada Command Window. Kemunculan tanda prompt (>>) menandakan bahwa Matlab siap menerima perintah dari user. Pada Gambar 2.22 ditunjukan Command Window pada Matlab, dalam hal ini tertampil tanda prompt yang menyatakan bahwa Matlab siap menerima perintah yang akan user berikan.

Gambar 2.22 Tampilan Command Window Matlab

Untuk mengakhiri sesi Matlab, user diminta untuk mengetikan quit atau exit pada prompt Matlab, untuk menginterupsi atau mengaborsi proses komputasi tanpa harus keluar dari Matlab, user dapat menekan Ctrl+C (menekan kunci Ctrl bersamaan dengan C). User juga bisa mengetikan perintah help pada prompt Matlab untuk meminta pertolongan Matlab dalam mendeskripsikan sintaks atau contoh fungsi atau perintah Matlab, atau user bisa mengetikan helpwin untuk mendapatkan

35

pertolongan deskripsi Matlab pada jendela yang terpisah, seperti yang tertera pada Gambar 2.23

79

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Dari hasil pengujian yang diperoleh dan analisis yang telah dilakukan pada sistem yang telah dirancang maka mendapatkan kesimpulan sebagai berikut :

1. Metode Standard Backprogataion dapat diimplementasikan sebagai sistem pengenalan huruf katakana.

2. Hasil total tulisan berhasil dikenali oleh sistem ini sebanyak 75.2%

3. Semakin banyak jenis huruf yang dijadikan acuan maka semakin optimal dalam pengenalan huruf katakana

4. Huruf yang dijadikan acuan harus dibuat semirip mungkin dengan huruf aslinya, sehingga akan mendapatkan hasil yang optimal.

5. Huruf yang terdapat kemiripan akan mengalami kesalahan dalam pengenalan, karena huruf tersebut tertukar satu dengan yang lain dalam hasil pengenalan.

5.2 Saran

Dalam pembuatan tugas akhir ini, masih terdapat banyak kekurangan yang dapat diperbaiki untuk pengembangan berikutnya. Beberapa saran yang dapat diberikan adalah :

1. Sistem belum menggunakan database, dan apabila menggunakan database akan lebih baik dalam penyimpanan tulisan acuan sehingga akan mendapatkan lebih banyak tulisan acuan

2. Sistem dapat dikembangkan secara real-time

3. Sistem ini menggunakan Matlab maka dapat dikembangkan dengan media yang lain seperti Delphine sehingga dapat dibandingkan media mana yang lebih optimal.

80

4. Sistem belum dapat mengartikan kata yang dikenali, sehingga perlu dikembangkan lebih lanjut dengan mengenali kata-katanya kemudian mengartikan kata tersebut. 5. Sistem hanya mengenali huruf katakana, tetapi dapat dikembangkan dengan huruf