## PENGANTAR REDAKSI
Puji syukur dipanjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa, atas karunia dan limpahan rahmatNYA jualah Jurnal  Informasi  dan  komputer  (JIK)  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  ini  dapat  terwujud.Jurnal Informasi dan Komputer (JIK) yang terbit dua (2) kali dalam setahun ini merupakan suatu wadah untuk penyebar luasan  hasil-hasil penelitian,  studi pustaka, karya ilmiah  yang berkaitan dengan Informasi dan Komputer  khususnya  bagi  dosen-dosen  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  serta  umumnya  para cendikiawan, praktisi, peneliti ilmu Informatika dan Komputer.
Harapan,  dengan  diterbitkannya  Jurnal  Informasi  dan  Komputer  (JIK)  ini  sebagai  salah  satu  bentuk sumbangan  pemikiran  dalam  pengembangan  ilmu  informatika  dan  komputer  yang  berkaitan  dengan kajian-kajian  di  bidang  tekhnologi  Informatik,  Komunikasi  Data  dan  Jaringan  Komputer,  perancangan dan  Rekayasa  Perangkat  Lunak,  serta  ilmu-ilmu  yang  terkait  dengan  bidang  Informasi  dan  Komputer lainnya.
Berkenaan  dengan  harapan  tersebut,  kepada  para  peneliti,  dosen  dan  praktisi  yang  memiliki  hasil-hasil penelitian,  kajian  pustaka,  karya  ilmiah  dalam  bidang  tersebut  diatas,  dengan  bangga  redaksi  Jurnal Informasi  dan  Komputer  (JIK)  menerima  naskah  ringkasan  untuk  dimuat  pada  jurnal  Informasi  dan Komputer  (JIK)  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  dengan  berpedoman  pada  penulisan  naskah jurnal sebagaimana dilampirkan pada halaman belakang (Bagian kulit dalam) buku jurnal ini.
Mutu dari suatu jurnal ilmiah tidak hanya ditentukan oleh para pengelolanya saja, tetapi para penulis dan pembaca  jualah  yang  mempunyai  peranan  besar  dalam  meningkatkan  mutu  jurnal  Informatika  dan Komputer  ini.  Merujuk  pada  realita  ini  kamu  sangat  mengharapkan  peran  aktif  dari  peneliti  untuk bersama-sama  menjaga  dan  memelihara  keberlangsungan  dari  jurnal  Informasi  dan  Komputer  STMIK Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  ini.  Yang  juga  tidak  kalah  pentingnya  dari  partisipasi  tersebut  diatas, adalah  saran  dan  kritik  yang  membangun  dari  pembaca  yang  budiman  agar  kiranya  dapat  disampaikan langsung  kepada  redaksi  JIK.  Saran  dan  kritik  yang  membangun  akan  dijadikan  masukan  dan pertimbangan  yang  sangat  berarti  guna  peningkatan  mutu  dan  kualitas  Jurnal  Informasi  dan  Komputer STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.
Tak lupa diucapkan terima kasih yang tak terhingga atas perhatian dan kerjasama dari semua pihak yang tak  dapat  disebutkan  satu  persatu  hingga  dapat  diterbitkan  nya  Jurnal  Informasi  dan  Komputer  (JIK) STMIK Dian Cipta Cendikia  Kotabumi. Semoga apa yang telah diperbuat untuk kebaikan akan menjadi amal ibadah, amin.
Kotabumi, 25 Oktober  2021
Dewan Redaksi

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER Volume 9 Nomor 2 Oktober 2021
Jurnal  Informasi  dan  Komputer  merupakan  Sarana  informasi  ilmu pengetahuan,  Tekhnologi  dan  Komunikasi  yang  berupa  hasil  penelitian, tulisan  ilmiah,  Ataupun    studi  pustaka.  Jurnal  ini  terbit  dua  kali  setahun pada  bulan  April  dan  Oktober.  Berisi  hasil  penelitian  ilmiah  di  bidang informatika  yang  bertujuan  untuk  menghubungkan  adanya  kesenjangan antar  kemajuan  teknologi  dan  hasil  penelitian.  Jurnal  ini  di  terbitkan pertama kali pada tahun 2013.

## Penanggung Jawab:

## Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi

## Pembina:
Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi Ketua  Lembaga  Penelitian  STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi

## Pimpinan Redaksi
Dwi Marisa Efendi,.S.Kom.,M.Ti

## Redaksi pelaksana
Rustam,.S.Kom,.M.Ti  (STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi)
Nurmayanti  M.Kom  (STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi) Sukatmi,.S.Kom., M.Kom (AMIK DCC Bandar Lampung)
Sampurna  Dadi  Riskiono,M.Kom  (Universitas Teknokrat Indonesia) Ifo Wahyu
Pratama,S.Kom.,M.Ti(AMIK
MASTER Lampung)

## Mitra Bestari
Dr.  RZ.  ABDUL  AZIZ,  ST.,  MT  (Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya) Dr.  Dadang  Sudrajat,  S.Si,  M.Kom  (STMIK IKMI Cirebon) Dr.  Septafiansyah  Dwi  Putra,  S.T.,  M.T (Politeknik Negeri Lampung) Dr.  Evi  Grativiani,  S.E.,  M.S.I    (Universitas Sebelas Maret) Rohmat  Indra  Borman  (  Universitas  Teknokrat Indonesia ) Ferry  Wongso,  S.KOm.,  M.Kom  (  STMIK Darma Pala Riau) Ferly  Ardhy,  S.Kom.,  M.Ti  (  Universitas Aisyah Pringsewu ) Firmansyah,  S.E.,  M.Si  (STMIK  Darma  Pala Riau)
Amarudin (Universitas Teknokrat Indonesia) Didi Susianto, S.T., M.Kom (AMIK Dian Cipta Cendika Bandar Lampung) Alhibarsyah,  St.,  M.Kom  (STMIK  Tunas Bangsa Bandar Lampung) Kemal  Farouq  Mauladi,  S.Kom  .M.Kom (Universitas Islam Lamongan)
Rima  Mawarni,  M.Kom  (  STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi) Wira  Jaya  Hartono,  S.Pd.,  M.Pd  (  STMIK Darma Pala Riau)
Penerbit  : STMIK  Dian  Cipta  Cendikia Kotabumi Bekerja Sama Dengan LPPM STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.

## Alamat Redaksi/Penerbit:
Jl. Negara No. 3 Candimas Kotabumi Lampung Utara No Telpon/Fax 0724 23003 Email : lppm-stmik@dcc.ac.id

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER VOL. 9 NO. 2 THN. 2021

## DAFTAR ISI

## Halaman
Sistem Informasi Akuntansi Persedian Barang Berbasis Web Pada Lembaga Permasyarakatan Kelas II A Banceuy Bandung : “Kelompok Tani Desa Banjar Kertarahayu”
Teuku Rian Hardiyansyah, Fatia Salsa Azzahra (Politeknik Piksi Ganesha Bandung 1,2 ) ...................................................................... 01-07
Penerapan Finite State Automata Pada Vending Machine Penjual Obat Non Resep Dokter Dan Keperluan Medis Eko Supriyanto 1 , Angga Ardiansyah 2 , Frieyadie 3 , Sri Rahayu 4 , Windu Gata 5
( Universitas Nusa Mandiri 12 ) .................................................................................... 08-14
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Kelayakan Pengajuan Sertifikasi Guru Dengan Metode Simple Additive Weighting (Studi Kasus : Ma Al Muhajirin Janti Jogoroto Jombang) Budiman, umam baharudin , winarti (Universitas Darul „Ulum Jombang)  ......................................................................... 15-22
Perancangan Infrastruktur Domain Name Server Lokal Menggunakan Ubuntu Server 16.04

## Pada PT. Xyz
Zaenal Mutaqin Subekti, Hendra  Setiawan, Satria, Widia Murni Wijaya, Aliy Hafiz, Warsudi (STMIK Bani Saleh, Universitas Negeri Yogyakarta, AMIK Dian Cipta Cendikia, STMIK MIC CIkarang) .............................................................................................. 23-29
Perancangan Sistem Informasi Idea Proposal (Ip) Berbasis Web Pada Pt. Paxel Algorita Unggul Julian Murhan Sahputra, Indah Purnamasari (Universitas Nusa Mandiri 12 )  .................................................................................... 30-35
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Ekstrakurikuler Atletik Berdasarkan Bakat Siswa Menggunakan Metode Profile Matching
Agnes Basuki, Petrus Sokibi, Tiara Eka Putri ( Universitas Catur Insan Cendekia ) ........................................................................... 36-50
Penerapan Algoritma K-Means Untuk Pengelompokan Usia Calon Penerima Vaksin Di Kab. Ngawi
Irna Yuniarfi, Saifulloh (Universitas PGRI Madiun 12 )  ................................................................................... 51-62
System Penilaian Seleksi Calon Karyawan Baru Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Di PT.TNA
Anik Sri Wahyuningsih , Yudhi Firmansyah (Universitas Panca Sakti Bekasi )  ..............................................................................63-74 Perancangan Sistem Informasi Pembayaran SPP Menggunakan Framework Laravel
Ichwan Habib Moudi
(Universitas Panca Sakti Bekasi) ................................................................................ 75-80
Implementasi Algoritma K-Means  Dan Algoritma Apriori Optimasi Kinerja Ecu (Study Kasus Mobil Avanza Dan Xenia)
Sigit Mintoro , Asep Afandi (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi)  .................................................................81-88
Sistem Pakar Penyakit Buah Kakao Untuk Peningkatan Hasil Panen Kakao Menggunakan Metode Case Base Reasoning (CBR) Berbasis Web Mobile
Aliy hafiz, Verawati (AMIK Dian Cipta Cendikia,Bandar Lampung) ........................................................ 89-94
Penerapan Metode Rapid Application Develomment (RAD) Dalam Pengembangan Sistem Pemesanan Menu Berbasis Android Aris Baihaqi, Tumini (Fakultas Sains dan Teknologi 1,2 ) .............................................................................. 95-102
Rancang Bangun Sistem Informasi Geografis Pariwisata Di Lampung Timur
Sukatmi, Rexa Alfa Rizi
(AMIK DCC Bandar Lampung 12 )  .............................................................................103-108
Implementasi Psak No. 45 Pada Proses Penyusunan Laporan Keuangan Menggunakan
M.S. Excel Dan Aplikasi Accurate Accouting Pada STMIK Bani Saleh
Marhakim, Willy Adam
(STMIK Bani Saleh 12 )  .............................................................................................. 109-116
Sistem Prediksi Harga KOPI LAMBAR ( Lampung Barat) Dengan Metode Backpropagation, dan Double Exponential ( Studi Kasus BUMDES  ) Supriyanto, Dwi marisa Efendi,Rhomadhon
(STMIK Dian Cipta cendikia Kotabumi 1- )  ...............................................................117-123
Sistem Informasi Pemasaran Produk Umkm Berbasis Web Pada Kecamatan Bumi Nabung  Lampung Tengah
Yuli Syafitri, Agus Prasetyo, Reni Astika (AMIK Dian Cipta Cendikia Bandar Lampung)  ......................................................124-134 Rancang  Bangun Aplikasi Pembelajaran Aksara Lampung  Berbasis Android Ferly Ardhy, Hendra Syahrobi (Universitas Aisyah Pringewu 1, STMIK Dian Cipta Cendikia 2 )  .............................. 135-143
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Pada Balita Menggunakan Metode Naïve Bayes Dan Forward Chaining Studi Kasus Puskesmas Cempaka Sungkai Selatan Sidik Rahmatullah, Rima Mawarni (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi 12 )  .............................................................. 144-153
Rekayasa Perangkat Lunak Perhitungan Harga Pokok Produksi Metode
Full Costing  Pada Umkm Mitra Cake Di Bandar Lampung
Pitrawati, Arif Sanjaya (AMIK Dian Cipta Cendikia, Bandar Lampung)  ...................................................... 154-162

## Rancang Bangun Sistem Ujian Online Menggunakan Algoritma Cosine Similarity Berbasis Web
Haryono, Zaenal Mutaqin Subekti, Widiyawati, Hidayatullah (STMIK Bani Saleh 1234 )  ............................................................................................ 163-168
Model Aplikasi Helpdesk Ticketing System Berbasis Web Menggunakan Metode Rad Indra Permana
...................................................................................................................................169-173
Pattern Recognition Tulisan Tangan Huruf Hijaiyah Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN)
Mufassiril Abror, Nopiyanto (Universitas Panca Sakti Bekasi 12 )  ............................................................................ 174-178
Aplikasi Sistem Informasi Keuangan Berbasis Android Di Perumahan Taman Karang Bahagia
Melda Ayulestari
(Universitas Panca Sakti Bekasi)  .............................................................................. 179-185
Audit Pelayanan Sistem Rujukan Online Puskesmas Menggunakan Framework COBIT 5.0
Nurmayanti, Merri Parida, Ngajiyanto, Ina Anzalna (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi 1234 )  ............................................................ 186-195
Perancangan Sistem Informasi Pengolahan Data Nilai Siswa Berbasis Web Erin Ermawati, Anik Sri Wahyuningsih
(Fakultas Sain dan Teknologi, Universitas Panca Sakti Bekasi 12 )  ........................................... 196-205
Pengembangan Sistem Pelaporan Data Hasil Inspeksi Barang Berbasis Web
Siska Putriani (Universitas Pancasakti Bekasi)  ................................................................................ 206-112 Penerapan Extreme Programming Dalam Perancangan Aplikasi Web Food Market
Tumini, Hilman Septiana (   Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Panca Sakti Bekasi 1,2 )  ........................... 113-121
Sistem Pencarian Barang Berbasis Website Menggunakan Php Dan Mysql Studi Kasus PT. Surya Technology Industri
Sulaeman
(Universitas Panca Sakti Bekasi) ..............................................................................................122-128 Implementasi Metode Prototype Pada Sistem Peminjaman Alat Kerja Berbasis Web
Di PT SK Metalindo
Ali Mulyanto, Arjun Gunawan
(Univeritas Panca Sakti Bekasi)  ................................................................................ 129-133
Aplikasi Tata Cara Wudhu Menggunakan Teknologi Augmented Reality Sebagai Media  Pembelajaran Di TK Al Fatih Ahmad Yakub , Idarul Fadli (Universitas Panca Sakti Bekasi 12 )  ............................................................................ 134-147
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ayam Petelur Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Web
Mochammad Taufiq Hidayat, Ali Mulyanto (Universitas Panca Sakti Bekasi 12 )  ............................................................................ 148-155
Penerapan Metode Prototyping Dalam Perhitungan Hasil Produksi Menggunakan Arduino Uno R3 Dan Php Di PT. Indonesia Epson Industry
Amandha Aulia, Ajar Rohmanu (Universitas Panca Sakti Bekasi 12 )  ............................................................................ 156-164
System Pendukung Keputusan Penentuan Guru Teladan Dengan Metode Profile Matching Hasbulloh, Agmawarnida (Universitas Panca Sakti Bekasi 1,2 )  ............................................................................ 165-171
Implementasi Waterfall Method Pada Aplikasi Buku Induk Siswa Berbasis Web
Idam Holid , Yogie Krisnayadi (Universitas Panca Sakti 12 )  ........................................................................................ 172-182
Pengembangan Text To Speech Media Pembelajaran Untuk Pengenalan Anggota Tubuh Manusia Kelas V Sekolah Dasar
Juwanda Saputra, Ali Mulianto (Teknik Infomratika Fakulutas Sains dan Teknologi 12 )  ........................................... 183-189
Perancangan Sistem Peminjaman Barang Berupa Aset Tetap Berbasis Web Pada Lembaga Permasyarakatan Kelas II A Banceuy Bandung Guntur Salasa Priambodo, Perwito, Candra Mecca Sufyana (Politeknik Piksi Ganesha Bandung 1,2,3 )  ................................................................... 190-195
Metode Pemilihan Karyawan Terbaik Sebagai Penentu Goodwill Perguruan Tinggi Dengan Menggunakan Metode Topsis (Studi Kasus Perguruan Tinggi Di Lampung Utara)
Dwi Sartika, Pakarti Riswanto (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi)  ................................................................. 196-203
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Merek Smartphone Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Ade Kiki Fatmawati, Muhammad Sultan Raflie, Norma Yunita (Universitas Nusa Mandiri 123 )  .................................................................................. 104-215
Pattern Recognition Aksara Lampung Menggunakan Algoritma Neural Network Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Nopiyanto, Rahmadi (Universitas Panca Sakti Bekasi)    116-121
Pattern Recognition Tulisan Tangan Huruf Hijaiyah Menggunakan Metode

## Convolutional Neural Network (CNN)
Mufassiril Abror 1 , Nopiyanto 2
Universitas Panca Sakti Bekasi 12
Jl. Kapten Sumantri No.16 Cikarang Kab.Bekasi Email : mufasabror22@gmail.com 1 , nopi@mydrive.id 2

## ABSTRAK
Sistem  pendeteksi  objek  merupakan  aspek  penting  dalam  bidang computer  vision yang  mendukung terhadap  perkembangan  teknologi  yang  serba  canggih  seperti  sekarang  ini.  Misalnya  adalah  pendeteksi huruf,  Pada  penelitian  ini  akan  mencoba  menggunakan  objek  yaitu  huruf  hijaiyah.  Penggunaan  huruf hijaiyah  sebagai  objek  deteksi  karena  huruf  hijaiyah  memiliki  keunikan  dan  keberagaman  dalam  hal bentuk dan pengucapannya. Dalam pengembangannya, sistem pendeteksi huruf  hijaiyah  masih  memiliki permasalahan dalam faktor pengambilan gambar,ukuran gambar, serta bentuk huruf dari gambar yang di deteksi.  Sehingga,  dalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan Convolutional  Neural  Network (CNN) untuk mencoba mengatasi masalah tersebut. CNN merupakan bagian dari deep learning yang digunakan untuk melakukan proses pembelajaran pada komputer untuk mencari reprentasi terbaik. CNN terdiri dari 3  tahapan,  yaitu Input  data , Feature  Learning ,  dan Classification. Setiap  data  masukan  akan  melalui ketiga  tahapan  tersebut  dengan  proses  filtering.  Pengimplementasian  CNN  pada  penelitian  ini menggunakan bahasa pemrograman python. Percobaan  menggunakan 30 huruf hijaiyah  dengan  masing- masing  huruf  terdapat  10  pengujian  citra,  sehingga  total  dataset  adalah  300  citra.  Hasil  yang  diperoleh dalam proses pemeriksaan yaitu 75%, dengan sebaran 68 citra tidak terdeteksi dengan benar dan 202 citra terdeteksi benar.
Kata Kunci : Convolutional Neural Network, Computer Vision, Huruf Hijaiyah, Python.

## ABSTRACTS
Object  detection  systems  are  an  important  aspect  in  the  field  of  computer  vision  that  supports  the development of advanced technology as it is today. For example, is the detection of letters, In this study will  try  to  use  objects  that  are  hijaiyah  letters.  The  use  of  hijaiyah  letters  as  detection  objects  because hijaiyah  letters  have  uniqueness  and  diversity  in  terms  of  shape  and  pronunciation.  In  its  development, hijaiyah letter detection system still has problems in the shooting factor,image size, and letter shape of the detected image. So, in this study the authors used the Convolutional Neural Network (CNN) to try to solve the problem. CNN is part of deep learning that is used to perform the learning process on computers to find  the  best  reprenation.  CNN  consists  of  3  stages,  namely  Input  data,  Feature  Learning,  and Classification.  Each  input  data  will  go  through  all  three  stages  with  the  filtering  process.  CNN implemented  the  study  using  the  python  programming  language.  image  size,  and  letter  shape  of  the detected image. So, in this study the authors used the Convolutional Neural Network (CNN) to try to solve the problem. CNN is part of deep learning that is used to perform the learning process on computers to find  the  best  reprenation.  CNN  consists  of  3  stages,  namely  Input  data,  Feature  Learning,  and Classification.  Each  input  data  will  go  through  all  three  stages  with  the  filtering  process.  CNN implemented the study using the python programming language.
Keywords: Convolutional Neural Network, Computer Vision, Hijaiyah, python

## 1. PENDAHULUAN
Huruf Hijaiyah adalah huruf atau kata penyusun yang  ada  didalam  Al  Qur  an.  Huruf-huruf hijaiyah  yang  terkandung  di  dalam  Al-Qur'an,
menurut para ulama' ahli Tajwid jumlahnya ada 29 huruf yaitu  (ا) Alif, (ب) Ba, (ت) Ta, (ث) Tsa, (ج)  Jim,  (ح)  Ha,(  خ)  Kha,  ( (ر)  ,lazD  (ذ)  ,laD  (د Ra,( ز ) Zay, (س) Sin,( ش) Syin, (ص) Shad, (ض) Dhad,  (ط)  Tha,  (ظ)  Dzha,  (ع)  Ayn,  (غ)  Ghayn,
(ف) Fa, (ق) Qaf, (ك) Kaf, (ل) Lam, (م) Mim, (ن) Nun,  (و)  waw,  (ها)  Ha,  (ي)  ya.  Namun  tidak semua  orang  dapat  langsung  mengetahui  dan memahami  ilmu  dasar  alquran  ini  yaitu  huruf hijaiyah,terutama  para  anak-anak  yang  masih duduk  di  sekolah  dasar.  Mereka  secara  umum belum  mengetahui  bentuk  dan  cara  membaca dari  semua  huruf  hijaiyah  dengan  baik  dan benar,sehingga  mereka  memerlukan  suatu  alat atau  system  yang  bisa  membantunya  dalam proses  pembelajaran.  Sistem  yang  dibutuhkan adalah  suatu  system  yang  dapat  menscreening suatu  gambar  atau  tulisan  tangan  menjadi  suatu kalimat  atau  kata  yang  dapat  mempermudah mereka dalam proses pembelajaran dan pengenalan  huruf  hijaiyah.  Salah  satu  metode yang dapat digunakan dalam pembuatan system tersebut
adalah
metode adalah ConvolutionalNeural Network.
salah  satu  metode  yang  ada  pada  machine learning  yang  berasal  dari  pengembangan  Multi Layer  Perceptron  atau  MLP  adalah  CNN  yang sengaja  didesain  untuk  mengolah  data  dua dimensi. CNN merupakan salah satu jenis Deep Neural  Network  karena  banyaknya  tingkat jaringan  yang  dapat  diimplementasikan  dalam data  citra.  CNN  memiliki  dua  metode,  yaitu klasifikasi  menggunakan  feedforward  dengan tahap pembelajaran menggunakan backpropagation. CNN memiliki cara kerja yang sama  dengan  MLP,  namun  dalam  CNN  setiap neuron  dipresentasikan  ke  bentuk  dua  dimensi, tidak  seperti  MLP  yang  setiap  neuron  hanya berukuran satu dimensi.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam penelitian kali ini dilakukan beberapa  tahap.  Tahapan  penelitian  ini antara  lain  adalah  pengkondisian  dataset, proses training dan testing.

## Pengkondisian dataset
Pada  penelitian  ini  dataset  yang  diambil adalah  huruf  hijaiyah.  Huruf  hijaiyah digunakan sebagai masukan yang kemudian akan  diproses  pada  tahap  selanjutnya. Dataset  yang  terkumpul  berjumlah  30 folder  dataset  huruf  hijaiyah.  Setiap  folder terdapat  10  dataset  yang  berbeda  beda bentuknya,  sehingga  total  keseluruhan
terdapat  300  citra.  Dalam  percobaan  yang akan  dilakukan,  digunakan  290  citra training
dan 10 citra testing. Pengklasifikasian huruf hijaiyah menggunakan  metode  convolutional  neural network  berdasarkan  dari  data  yang  diuji apakah  sesuai  atau  tidak  dengan  data  yang telah di training.

## Gambar 1 Citra Dataset Huruf Hijaiyah

## Proses training dan testing
metode yang digunakan
adalah Convolutional  Neural  Network  (CNN).
Dataset  yang  telah  dikumpulkan  akan dibagi  atau  dikelompokkan  menjadi  2 bagian  yaitu  data  training/latih  dan  data testing/uji. Dengan maksud untuk mendapatkan  hasil,  maka  harus  dilakukan suatu  tahap  atau  proses  yaitu  training  dan testing.  Tahap  pertama  yaitu  melakukan training  terhadap  data  yang  sudah  dibagi, kemudian setelah melakukan training maka selanjutnya  menghitung  nilai  loss  serta akurasi  dari  hasil  testing.  Sedangkan  data testing  dapat  dilihat  dari  hasil  akurasi  data yang  sudah  ditraining.  Untuk  menentukan epoch yang telah dilakukan dalam melakukan  hasil  testing  satu  kali  sesi  agar mendapatkan  error  dan  mendapatkan  hasil yang baik. Kemudian setelah tahap itu,dilakukan tahap pelabelan dan pemisahan  data  training  dan  testing  yang dilanjutkan dengan melatih dataset menggunakan algoritma Convolutional
Neural  Network  (CNN).  Prosesnya  dapat dilihat pada Gambar 2.
Mu lai
Lor d Cit ra
Konf ersi ke Citra Normalis asi Citra
Bagi kedala m Citra Laku kan
Train ing
Valida si denga n Jika valid
asi gagal , maka

## Gambar.2 Training dan Testing

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahap ini akan membahas tentang hasil dan pembahasan  tentang  pengenalan  pola  tulisan tangan  huruf  hijaiyah  dengan  menggunakan metode  CNN  (Convolutional  Neural  Network). Sebagai  tahap  awal  dilakukan  training  dengan tujuan  untuk  memberikan  pengetahuan  yang nantinya  digunakan  sebagai  testing  data.  Maka akan  menghasilkan  nilai  keakurasian  yang dihasilkan dari nilai output . pada  perancangan  sistem  tahap  yang  dilakukan adalah  mengumpulkan  dataset  huruf  hijaiyah yang  akan  digunakan  sebagai  data  training  dan testing.  Dataset  diperoleh  dari  hasil  melakukan survei  secara  langsung  dengan  mengumpulkan beberapa  anak  untuk  menulis  secara  langsung huruf  Hijaiyah  .  Dimana  terkumpul  300  huruf hijaiyah  dari Alif sampai Ya yang  setiap hurufnya  terdapat  10  tulisan  tangan  anak-anak. Kemudian  dibedakan  untuk  tahap  pengujian dengan  300  jenis  huruf  hijaiyah  yang  memiliki setiap sempel hurufnya diambil 10 sempel yang ditulis  dari  0-9.  Setelah  dataset  berhasil dikumpulkan  semua,  setelah  itu  dilakukan proses  preprocessing.  Data  yang  digunakan sebagai  dataset  harus  diubah  dengan  ukuran yang sama agar lebih mudah nantinya pada saat di  proses.  Ukuran  dari  gambar  yang  diubah menjadi 295 x 295 pixels seperti pada Gambar 3 berikut.
Gambar.3 Citra Sample Hijaiyah pada Huruf Alif
Setelah  diubah  size  gambarnya  selanjutnya melakukan  label  sesuai  dengan  huruf  menjadi 30  folder.  Setelah  melewati  beberapa  tahapan, saatnya untuk menguji keakurasian data. Penulis melakukan  percobaan  dengan  10  sampel  dalam data uji dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan 5 iterasi (epoch).
Proses  pencocokan  data  yang  telah  dilakukan dapat di lihat pada Tabel 1 berikut.
Label Jumlah Data Berhasil Terdetek si Gagal Terdeteksi Alif 10 10 0 Ba 10 7 3 Ta 10 8 2 Tsa 10 9 1 Ja 10 6 4 Kha 10 6 4 Kho 10 4 6 Da 10 7 3 Dza 10 8 2
Ro 10 7 3 Za 10 9 1 Sin 10 6 4 Syin 10 7 3 Shod 10 5 5 Dhod 10 6 4 Tho 10 7 3 Dzho 10 8 2 Ain 10 7 3 Gho 10 6 4 Fa 10 6 4 Qof 10 8 2 Kaf 10 7 3 Lam 10 8 2 Mim 10 7 3 Nun 10 9 1 Wau 10 5 5 Lam Alif 10 8 2 Hamzah 10 7 3 Ya 10 6 4
Untuk  menghasilkan  proses  model  yang terdapat pada featur extraction layer yang masih berbentuk  array  terdapat  pada  proses  terakhir. selanjutnya  melakukan  flatten/reshape  feature map  diubah  menjadi  vector  agar  dapat digunakan  sebagai  inputan  dari  fully  connected kemudian  ditambahkan  fuction  danse  sebagai fungsi untuk menambahkan fully connected.
diketahui pada tahap ini, dense yang disederhanakan  menjadi  128  node.  Hasil
tersebut akan diletakkan pada hidden layer yang jumlah  nilainya  berada  diantara  node  input  dan node output yang menggunakan aktivasi ReLU. Hal  ini  dilakukan  untuk  hal  transformasi  data supaya  bisa  klasifikasi  secara  linier.  Setelah melalui beberapa proses tahapan, saatnya untuk menguji  keakurasian  data  serta  lossnya  .  Hasil dari  akurasi  percobaan  model  yang  dilakukan yaitu  loss  25%  dari  akurasinya  sebesar  100% maka  dapat  dinyatakan  bahwa  tingkat  akurasi yang didapatkan sebesar 75%.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  yang  didapatkan  model  ini  setelah dilakukan  proses  testing  yaitu  75%,  untuk mendapatkan  hasil  klasifikasi  melalui  CNN  ( Convolutional  Neural  Network)  tidak  perlu memiliki  kumpulan  data  yang  besar  dan  dapat dibuktikan oleh sebagian. Selain itu, keuntungan  memiliki  sampel  yang  sangat  kecil adalah  bahwa  program  yang  didasarkan  pada model  ini  akan  memiliki  waktu  berjalan  yang singkat.  Selain  itu,  masih  terdapat  banyak  hal untuk  dilakukan  perbaikan,  mengingat  bahwa model  seperti  ini    belum  diuji  menggunakan dataset  lain  atau  dengan  menggunakan  metode yang lain seperti  re-sampling dan bootstrap atau validasi silang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Coding, T. (2020). Python Coding. England: Amazon  Digital  Services  LLC  - KDP Print US.
[2]  Dijon.  (1994). A  NEURAL  NETWORK PRIMER. france:
World Scientific.
[3] Gunadi, K. (2019). Identifikasi Buah-buahan
Menggunakan Metode
Convolutional  Neural  Network. Surabaya: JURNAL INFRA.
[4] Handoko, C. U. (2020). convolutional neural network (CNN) untuk identifikasi karakter hiragana. semnas LPPM .
[5]  Kusumanto,  R.  (2011). PENGOLAHAN
CITRA DIGITAL
UNTUK
MENDETEKSI OBYEK.
Palembang: Semantik 2011.
[6]  Putra,  A.  K.  (2020). Pengenalan  Simbol Matematika dengan Metode Convolutional  Neural  Network
(CNN) . Bandung : Jurnal Strategi . [7]  Santoso,  A.  (n.d.). IMPLEMENTASI  DEEP LEARNING  BERBASIS  KERAS UNTUK  PENGENALAN  WAJAH. Surakarta: Jurnal Teknik Elektro.
[8]  Triansyah,  E.  (  2017  ). IMPLEMENTASI
METODE PATTERN RECOGNITION UNTUK PENGENALAN UCAPAN HURUF  HIJAIYYAH. Bandung: Jitter.
[9]  Swamynathan,  M.  (2017). Mastering Machine Learning with Python in Six Steps. New York: Apress.