## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
April 2024

## Analisis Perbandingan Metode Pengklasifikasi Gambar Jenis Tulisan Kaligrafi Arab
Afriani #1 , Herry Sujaini #2 , Niken Candraningrum #3
# Program Studi Infrormatika, Fakultas Teknik, Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Dr. H. Hadari Nawawi, Kota Pontianak, Kalimantan Barat
1 afriani@student.untan.ac.id
2 hs@untan.ac.id
3 niken@informatika.untan.ac.id
Abstrak—  Kaligrafi  Arab  atau  Khat  merupakan  suatu  ilmu atau  seni  penulisan  yang  memodifikasi  huruf  arab  menjadi karya  yang  memiliki  nilai  estetika.  Kaligrafi  Arab  memiliki sejarah yang sangat panjang, akan tetapi seiring berjalannya waktu, kini seni ini mulai disepelekan dan hampir dilupakan serta dengan banyaknya variasi jenis khat ini, membedakan jenis  khat  satu  dan  lainnya  merupakan  hal  yang  sulit  bagi orang  awam  dan  hanya  dapat  dipahami  oleh  orang  yang mempelajarinya  secara  khusus.  Penelitian  ini  menganalisis perbandingan  metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN) dan Support Vector Machine (SVM) dalam penerapan model untuk  melakukan  klasifikasi  gambar  berdasarkan  jenis tulisan  kaligrafi  Arab.  Dataset  (kumpulan  data)  yang  akan dikumpulkan  berupa  citra  digital  yang  akan  diberi  label berdasarkan 6 jenis kaligrafi Arab, yaitu Khat Riq’ah, Khat Diwani, Khat Naskhi, Khat Tsuluts, Khat Farisi, Khat Kufi. Masing-masing  jenis  khat  akan  berisi  160  gambar  (citra digital),  sehingga  total  gambar  (citra  digital)  yang  akan digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  960  gambar  (citra digital). Dataset akan dibagi ke dalam data pelatihan (training set)  dan  data  pengujian  (testing  set)  dengan  mengacu  pada proporsi 90% dari dataset untuk data pelatihan dan 10% dari dataset  untuk  data  pengujian,  sehingga  pada  penelitian  ini akan menggunakan K-Fold Cross Validation dengan nilai k = 10, yaitu akan dilakukan pengujian dan pelatihan sebanyak 10  kali  (fold).  Pada  penelitian  ini,  proses  tuning hyperparameter akan dilakukan saat menerapkan model CNN dan SVM, selanjutnya dilakukan pengujian performa model menggunakan Confusion Matrix pada tiap fold dari pengujian K-Fold  Cross  Validation.  Pada  model  CNN,  diperoleh  nilai rata-rata  akurasi,  presisi,  recall,  dan  skor  f1  yang  terbaik dengan menggunakan Arsitektur VGG19, optimizer RMSprop,  dan  nilai  epochs  =  100,  yaitu  94.17%,  94.34%, 94.17%,  94.13%,  serta  nilai  loss  0.5840.  Sementara  pada model  SVM  menghasilkan  rata-rata  akurasi,  presisi,  recall, dan skor f1 terbaik dengan menggunakan jenis kernel RBF, nilai C = 2, dan nilai gamma = 0.001, yaitu 76.25%, 77.06%, 76.25%, dan 75.87%. Berdasarkan pada hasil tersebut, dapat disimpulkan  bahwa  kinerja  algoritma  CNN  memberikan performa yang lebih unggul daripada algoritma SVM dalam mengklasifikasikan  gambar  berdasarkan  jenis  tulisan kaligrafi Arab.
Kata  kunci — Image  Classification,  Convolutional  Neural Network,  Support  Vector  Machine,  K-Fold  Cross  Validation, Kaligrafi Arab

## I. P ENDAHULUAN
Seiring  berkembangnya  teknologi  yang  semakin  pesat, visi komputer terutama di bidang pengolahan citra digital ( Digital  Image  Processing )  menjadi  salah  satu  teknologi yang  dapat  membantu  manusia  mengolah,  memperoleh informasi  dan  sangat  dimanfaatkan  saat  ini.  Salah  satu bentuk pengolahan citra digital dan teknik yang digunakan oleh  visi  komputer  yaitu image  classification (klasifikasi citra).  Klasifikasi  citra  merupakan  suatu  proses  untuk mengelompokan  nilai  piksel  citra  (gambar)  digital  ke dalam kategori atau kelas yang sesuai [1].
Kaligrafi Arab atau yang biasa disebut khat berarti garis dan  tulisan  tangan.  Khat  atau  kaligrafi  Arab  merupakan suatu  ilmu  atau  seni  penulisan  yang  memodifikasi  dan memperindah  huruf  arab  menjadi  tulisan  yang  memiliki nilai estetika. Kaligrafi Arab memiliki berbagai jenis yang memiliki  ciri  khas  tertentu  seperti  kemiringan,  ketebalan, dan  bentuk  yang  berbeda  dalam  penulisannya.  Beberapa jenis kaligrafi yang masih dikenal hingga saat ini antaranya adalah  Khat  Riq’ah,  Khat  Diwani,  Khat  Naskhi,  Khat Tsuluts, Khat Farisi, Khat Kufi [2].
Setiap jenis kaligrafi tersebut memiliki dan memperlihatkan  ciri  khas  (karakteristik)  masing-masing. Khat Riq’ah, sebagai contoh, ditandai oleh huruf-hurufnya yang  pendek,  umumnya  tanpa  penggunaan  harakat,  dan terfokus pada satu garis lurus dengan arah tulisan miring ke kiri  dari  atas  ke  bawah.  Di  sisi  lain,  Khat  Diwani mencirikan putaran atau lengkungan pada setiap tulisannya [3]. Khat Naskhi, dengan ciri khasnya, mempresentasikan harakat  dan  tanda  baca  yang  tepat  berada  di  atas  huruf untuk baris fathah dan sukun, serta tepat berada di bawah huruf  untuk  baris  kasroh  [4].  Khat  Tsuluts  menampilkan kepala  huruf  yang  melengkung  dan  berduri,  menyerupai segitiga,  disertai  dengan  dekorasi  harakat  yang  banyak. Khat  Farisi  menunjukkan  gaya  tulisan  yang  terkesan menggantung dan rapat pada setiap hurufnya. Serta, Khat
Kufi  cenderung  kaku  dengan  ketebalan  lebih  lebih dibanding  jenis  khat  lain  sebagai  ciri  khas  atau  karakter kaligrafi ini [3].
Kaligrafi  Arab  juga  memiliki  sejarah  yang  sangat panjang, akan tetapi seiring berjalannya waktu, kini seni ini mulai disepelekan dan hampir dilupakan [2], serta dengan banyaknya variasi jenis khat ini, membedakan  antara satu jenis khat dengan jenis lainnya tidak selalu mudah dikenali oleh  manusia,  karena  keterbatasan  manusia  dalam memproses  data  kompleks,  subjektivitas,  dan  variasi keterampilan individu dalam kaligrafi (orang awam) dapat menyebabkan kesulitan dalam mengenali perbedaan yang halus.  Oleh  karena  itu,  pemahaman  mendalam  terhadap detail-detail  hanya  dapat  dipahami  dan  dibedakan  oleh orang yang mempelajarinya secara khusus [5].
Merujuk  pada  pemanfaatan  visi  komputer,  khususnya pada  bidang  klasifikasi  gambar,  untuk  memudahkan pengenalan kembali serta memudahkan dalam mengklasifikasikan jenis-jenis kaligrafi Arab ini, komputer atau  mesin  perlu  dilatih  agar  mampu  menjalankan  tugas klasifikasi  jenis  khat  ini  secara  efektif.  Oleh  karena  itu, diperlukan  suatu  penerapan  teknik  (algoritma)  klasifikasi gambar dengan melatih model untuk mengenali fitur-fitur khusus dari setiap jenis khat. Dengan demikian, komputer dapat  membantu  secara  efektif  mengklasifikasikan  jenis kaligrafi  Arab,  membantu  individu  yang  tidak  memiliki pengetahuan mendalam tentang kaligrafi untuk mengidentifikasi  dan  membedakan  tiap  jenis  tulisan kaligrafi Arab ini dengan mudah dan cepat.
Convolutional Neural Network (CNN) merupakan salah satu  algoritma  dari deep  learning .  CNN  merupakan  jenis jaringan saraf tiruan yang mencakup perhitungan konvolusi. Dengan  kemampuan  dalam  mengekstraksi  fitur  pada gambar  sehingga  cocok  untuk  klasifikasi  gambar  karena dapat  mengidentifikasi  pola  dan  struktur  yang  kompleks, yang penting dalam mengenali ciri-ciri unik dari berbagai jenis  khat  kaligrafi.  terutama  pada  mengklasifikasi  jenis khat melalui citra digital [6].
Support  Vector  Machine (SVM)  merupakan  salah  satu algoritma  dari machine  learning .  Klasifikasi  dengan menggunakan  metode  SVM  dilakukan  dengan  mencari pemisah  atau hyperplane untuk  memisahkan  dua  kelas. SVM  banyak  digunakan  untuk  klasifikasi  terutama  pada permasalahan binary  classification .  Namun,  SVM  dapat juga melakukan multi-class classification [7]. Menurut Ben Salem  dalam  [8]  menyatakan  bahwa  kelebihan  yang dimiliki  SVM  untuk  melakukan  klasifikasi  antara  lain memiliki  ketahanan  yang  baik  terhadap noise ,  jarang mengalami overfitting ,  memerlukan  komputasi  yang efisien,  dan  mampu  bekerja  cukup  baik  untuk  ruang dimensi tinggi.
Membandingkan  antara  algoritma/metode  CNN  dan SVM  dapat  memberikan  pemahaman  lebih  mendalam tentang pendekatan metode mana yang lebih efektif dalam mengatasi  kompleksitas  dan  variasi  dalam  jenis  kaligrafi Arab.  Perbandingan  ini  didasarkan  pada  cara  kerja  yang berbeda dari kedua metode dalam konteks pengenalan dan klasifikasi gambar.
Penelitian ini akan berfokus pada analisis perbandingan antara  algoritma Convolutional  Neural  Network (CNN) dan Support  Vector  Machine (SVM)  dalam  penerapan model  untuk  melakukan  klasifikasi  gambar  berdasarkan jenis tulisan kaligrafi Arab. Adapun 6 (enam) jenis kaligrafi yang  akan  diklasifikasi  dalam  penelitian  ini,  yaitu  Khat Riq’ah,  Khat  Diwani,  Khat  Naskhi,  Khat  Tsuluts,  Khat Farisi, dan Khat Kufi.

## II. L ANDASAN T EORI
Landasan  teori  merupakan  fondasi  penting  untuk memahami  konteks  konseptual  suatu  penelitian. Terdapat beberapa konsep yang saling berkaitan pada penelitian ini. Berikut  adalah  penjelasan  mengenai  konsep-konsep  pada penelitian ini.

## A. Citra Digital
Citra  ( image )  digital  adalah  representasi  visual  pada bidang  dua  dimensi  yang  terdiri  dari  sekumpulan  nilai digital yang disebut sebagai piksel. Secara matematis, citra digital  dapat  didefinisikan  sebagai  fungsi  intensitas  pada variabel  x  dan  y,  dengan  fungsi  f(x,  y)  untuk merepresentasikan koordinat spasial dan amplitudo di titik koordinat (x, y) [9]. Pada citra digital, gambar pada bidang dua  dimensi  yang  memiliki  M  baris  dan  N  kolom, matriksnya  dapat  dijelaskan  sebagai  M  (baris/tinggi)  x  N (kolom/lebar).  Koordinat  piksel  terbawah  dan  terkanan dapat direpresentasikan dengan f(M-1, N-1) [10].
Berdasarkan  nilai  piksel  dari  tiap  citra,  citra  dibagi menjadi tiga jenis yaitu citra biner, citra berskala keabuan ( grayscale ), dan citra berwarna [10].
Citra  berwarna  adalah  citra  yang  setiap  pikselnya terbentuk berdasarkan komponen RGB. RGB adalah suatu model  variasi  warna  menggunakan  tiga  komponen  dasar yaitu merah ( red ), hijau ( green ), dan biru ( blue ). Dari tiga komponen  tersebut,  dapat  digabungkan  dan  menyusun warna yang lebih luas.
Citra grayscale (skala keabuan) adalah jenis skala citra yang memiliki variasi warna dari warna putih hingga warna hitam. Umumnya, skala warna dari citra grayscale berkisar dari  warna  hitam  sebagai  nilai  minimum  hingga  warna putih sebagai nilai maksimum, sehingga diantara keduanya terdapat rentang warna abu-abu [11].
Citra  biner  (monokrom)  adalah  citra  yang  hanya memiliki dua nilai gray level , yaitu 1 (hitam) dan 0 (putih), atau  sebaliknya.  Dengan  citra  biner  kebutuhan  memori tidak besar karena hanya 1 bit atau pixel [12].

## B. Image Classification
Klasifikasi adalah suatu metode untuk mengelompokkan suatu  jenis  (objek)  ke  dalam  golongan atau  kelas  tertentu [13].  Klasifikasi  citra  ( image )  adalah  suatu  metode  untuk mengenali,  membedakan,  dan  mampu  mengelompokkan suatu  jenis  (objek)  berdasarkan  fitur  (ciri)  utama  pada piksel-piksel dari objek citra ke dalam golongan atau kelas tertentu melalui citra digital.

## C. Kaligrafi
Kaligrafi  islam  yang  ditulis  dalam  bahasa  arab  biasa disebut Khat yang berarti garis atau tulisan indah. Syaikh Syamsuddin  Al-Ahfani  (dalam  [14])  menyatakan  bahwa kaligrafi Arab atau khat merupakan ilmu yang mempelajari suatu  huruf  hijaiyah  tunggal  yang  terpisah  kemudian dirangkai menjadi suatu tulisan yang indah dengan metode tertentu dan ditulis di atas media kertas [14].
Kaligrafi Arab atau khat merupakan salah satu hasil dari peradaban Islam. Contoh hasil seni kaligrafi biasanya dapat dijumpai pada dinding-dinding masjid, pajangan di dinding rumah, istana, keramik, dan lain-lain sebagai hiasan. Selain itu, kaligrafi awalnya digunakan pada manuskrip/teks dan mushaf Al-Qur’an sehingga keberadaannya sangat penting dan biasa bagi Islam. Terdapat dua jenis kaligrafi Arab/khat yaitu kaligrafi kontemporer dan kaligrafi klasik. Kaligrafi klasik  adalah  kaligrafi  yang  taat  dengan  kaidah-kaidah yang  telah  ditetapkan.  Beberapa  diantaranya  adalah  Khat Diwani, Khat Farisi, Khat Kufi, Khat Naskhi, Khat Riq’ah, Khat Tsuluts [2].

## D. Convolutional Neural Network (CNN)
Convolutional Neural Network (CNN) merupakan salah satu metode deep learning yang dirancang dan digunakan secara  khusus  dalam  bidang  pengenalan  dan  pemrosesan data citra visual, sehingga CNN merupakan algoritma yang sangat  cocok  untuk  pengklasifikasian  gambar.  Secara umum,  arsitektur  CNN  dibagi  menjadi  dua  bagian,  yaitu Feature Extraction Layer dan Fully Connected Layer . Pada Gambar.  1  ([7,  p.  186])  merupakan  illustrasi  arsitektur CNN secara keseluruhan.

## Gambar.  1 Convolutional neural network
Kontribusi  CNN  terletak  pada  lapisan  konvolusi  dan pooling , yang merupakan bagian dari proses ekstraksi fitur [7].
Proses konvolusi disini berupa operasi matematis antara matriks citra asli dengan filter atau kernel yang ditentukan. Filter atau kernel ini berbentuk matriks biasanya ditentukan dengan 2x2 atau 3x3 yang berisi nilai. Konvolusi bekerja dengan  prinsip sliding  window yaitu  dilakukan  dengan menggeser  filter  yang  ditentukan  sebanyak  N  kali  hingga selesai  proses  konvolusi  pada  seluruh  citra  asli.  Saat penggeseran  filter  dilakukan  komputasi  matematika, mengalikan  matriks  yang  difilter  dengan  nilai  piksel  asli citra. Setelah terhitung hasil perkalian tersebut. Dilakukan perhitungan  rata-rata  dan  hasil  rata-rata  mengisi  tengah matrix menggantikan isi citra asli. lakukan berulang dengan menggeser  piksel,  hingga  dapat  seluruh  nilai  citra  baru.
Hasil konvolusi ini berupa citra baru atau lapisan baru atau biasa disebut feature map . Adapun  ReLU  atau Rectified  Linear  Unit yang digunakan untuk mengubah nilai negatif pada feature map menjadi  positif.  Jika  nilai  negatif  maka  akan  diubah menjadi nol.
Pooling disini  dilakukan  untuk  menyederhanakan  atau merangkum informasi dari objek  (gambar). Pooling biasa dilakukan  agar  tidak  terjadi overfitting . Pooling biasanya dilakukan  setelah  proses  lapisan  konvolusi  didapatkan lapisan  baru  sebagai  hasil  konvolusi.  Pada  layer  baru  ini akan  dilakukan  proses pooling menggunakan  filter  atau kernel  yang  ditentukan.  Ada  dua  tipe  umum  pada  lapisan pooling , yaitu tiap filter akan diambil nilai maksimum yang ada  dalam  jangkauan  filter  (disebut max  pooling )  dan mencari  nilai  rata-rata  tiap  pergeseran  filter  ( average pooling ).  Seperti  proses  konvolusi,  kernel  digeser  N  kali hingga seluruh layer baru hasil konvolusi.
Sedangkan,  pada  tahap fully  connected  layer bekerja mirip dengan cara neuron diatur dalam jaringan saraf [15]. Hasil dari final convolutional layer atau pooling layer , akan dilakukan  perubahan  dari  bentuk  matriks  menjadi  nilai vektor  atau  biasa  disebut flattening dan  pada  tahap  ini klasifikasi dilakukan, menentukan kecocokan jenis gambar ke dalam kelas yang sesuai.

## E. Support Vector Machine (SVM)
Support  Vector  Machine (SVM)  merupakan  salah  satu algoritma machine  learning dengan  model  klasifikasi terbimbing ( supervised ) [16]. Klasifikasi dengan menggunakan  metode  SVM  dilakukan  dengan  mencari pemisah  atau hyperplane untuk  memisahkan  dua  kelas, diillustrasikan seperti pada Gambar. 2  [17].  SVM banyak digunakan  untuk  klasifikasi  terutama  pada  permasalahan binary classification . Namun, SVM dapat juga melakukan multi-class  classification [7]. Multi-class  support  vector machine dapat  dilakukan  tanpa  mengubah  konsep  dari alporitma  SVM  itu  sendiri  yaitu  dengan  membandingkan klasifikasi  biner One  Vs  Rest (OVR)  dan One  Vs  One (OVO).
Gambar.  2 Support Vector Machine

## III. M ETODE P ENELITIAN
Metodologi penelitian adalah kerangka atau pendekatan sistematis yang digunakan untuk merancang, melaksanakan,  dan  mengevaluasi  suatu  penelitian. Metodologi  ini  mencakup  langkah-langkah  yang  diambil
untuk  mengumpulkan  data,  analisis  data,  serta  prosedur- prosedur yang akan digunakan dalam proses penelitian.

## A. Alur Penelitian
Alur  penelitian  mencakup  langkah-langkah  yang diambil  selama  proses  penelitian  ini.  Diagram  alir penelitian dapat dilihat pada Gambar. 3.
Gambar.  3 Diagram alir penelitian

## B. Data penelitian
Data  yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah kumpulan data berupa gambar (citra digital) kaligrafi Arab. Adapun  jenis  kaligrafi  yang  akan  diklasifikasi  pada penelitian ini ada 6 (enam) jenis kaligrafi yaitu Khat Riq’ah, Khat Diwani, Khat Naskhi, Khat Tsuluts, Khat Farisi, Khat Kufi. Kumpulan data (dataset) akan berisi 160 gambar tiap jenis  kaligrafi  Arab  tersebut,  sehingga  total  dataset berjumlah 960 gambar.
Gambar.  4 Sampel citra digital tiap jenis kaligrafi Arab

## C. Teknik Pengumpulan Data Penelitian
Data yang akan dikumpulkan awalnya berupa dokumen ( hardcopy ) berisi tulisan kaligrafi Arab yang didapat atau ditulis oleh seorang ahli pakar ( human expert ).  Ahli pakar bernama  Robin  yang  memiliki  keahlian  dalam  menulis kaligrafi  dan  pernah  mengikuti  program  pendidikan  di Pesantren  Lembaga  Kaligrafi  Al-Qur’an  (LEMKA)  yang terletak di Kota Sukabumi kurang lebih 1 tahun.
Sebelumnya peneliti akan melakukan data capture . data capture merupakan  proses  konversi  objek  dari  bentuk dokumen ke dalam bentuk digital dengan bantuan sebuah alat seperti kamera ataupun scanner [18].

## D. Persiapan Data
Data–data yang telah dikumpulkan akan diolah terlebih dahulu  pada  tahap  data preprocessing atau  persiapan (pengolahan)  data  awal.  Persiapan  data  dilakukan  untuk merapikan  atau  memperbaiki  kualitas  dataset  sehingga dapat meningkatkan performa image classification [19]. Adapun dari hasil data capture , akan dilakukan proses cropping image . Pemotongan citra digital dilakukan untuk memisahkan setiap kata jenis tulisan kaligrafi sehingga tiap kata menjadi image file tersendiri serta normalisasi ukuran gambar yaitu 128x128 pixel ,
Penerapan teknik pengurangan noise untuk memastikan kualitas dan konsistensi data. Pengurangan noise dilakukan secara manual dengan menggunakan software pengolahan citra digital.
Selain  itu,  pengolahan  data  citra  dilakukan  sesuai dengan algoritma yang digunakan, dan terdapat perbedaan yang  signifikan  dalam  persiapan  citra  untuk  algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Convolutional Neural Network (CNN). Pada SVM, citra diubah menjadi format biner untuk memudahkan ekstraksi fitur dan pengklasifikasian  dengan  lebih  efisien.  Sebaliknya,  CNN merupakan  jaringan  saraf  konvolusi  yang  mampu mengekstraksi  fitur  dengan  mudah  bahkan  untuk  citra dengan saluran berwarna (RGB). CNN tetap mempertahankan  representasi  citra  berwarna  aslinya  agar sesuai  dengan  arsitektur  yang  akan  digunakan  yaitu, VGG16 dan VGG19.

## E. Pembagian Data Pelatihan dan Pengujian
Dataset  akan  dibagi  ke  dalam  data  pelatihan  ( training ) dan data pengujian ( testing ) dengan mengacu pada proporsi 90% dari seluruh dataset untuk data pelatihan dan 10% dari seluruh dataset untuk data pengujian [20].
Pada  penelitian  ini,  akan  diterapkan stratified  k-fold cross  validation yang  merupakan  bagian k-fold  cross validation dalam  proses  pelatihan  dan  pengujian  model agar  proporsi  (pembagian)  setiap  kelas  (kelas  dalam konteks  klasifikasi)  merata.  Pada  penelitian  ini  akan menggunakan k-fold cross validation dengan nilai k = 10. K-fold  cross  validation dilakukan  dengan  membagi  data menjadi  10  bagian  dataset  dengan  ukuran  atau  proporsi yang sama tiap bagian [21].
Gambar.    5  Illustrasi  pembagian  data  latih  dan  uji  menggunakan k-fold cross validation

## F. Pengujian atau Evaluasi Performa Model
Tahapan  setelah  dilakukan  pelatihan  model  adalah melakukan pengujian atau evaluasi model untuk mengukur sejauh mana model yang dibuat mampu menggeneralisasi pola  dari  data  yang  belum  pernah  dilihat  sebelumnya. Adapun  beberapa  cara  untuk  melakukan  pengukuran performa  model  yang  dapat  dilakukan  yaitu  perhitungan akurasi  dan  loss, k-fold  cross  validation ,  serta confusion matrix [22].
Pada  penelitian  ini,  penerapan  model  CNN  maupun SVM  akan  dilakukan tuning  hyperparameter (penyetelan parameter), kemudian akan diterapkan skenario pengujian atau  evaluasi  performa  model  pada  tiap  percobaan menggunakan k-fold  cross  validation , confusion  matrix sehingga didapakatkan nilai akurasi, presisi, recall, skor f1, dan nilai loss khusus pada model CNN.

## IV. H ASIL P ENELITIAN D AN P EMBAHASAN
Berikut  merupakan  uraian  hasil  dan  pembahasan  dari tiap tahap penelitian yang telah dilakukan.

## A. Penerapan Model CNN
Arsitektur CNN dibagi menjadi dua bagian utama, yaitu Feature  Extraction  Layer dan Fully  Connected  Layer . Feature  extraction  layer bertujuan  untuk  mengekstrak fitur-fitur  penting  dari  data  citra.  Struktur  lapisan  pada bagian ini mencakup lapisan konvolusi, aktivasi ReLu, dan lapisan  pooling,  serta  lapisan fully  connected .  Berikut adalah  penjelasan  tiap  struktur  lapisan-lapisan  pada pemodelan CNN:
1)  Lapisan  Konvolusi: Konvolusi  adalah  proses  utama dalam  ekstraksi  fitur  pada  CNN.  Setiap  citra  digital memiliki  representasi  nilai-nilai  piksel.  Nilai-nilai  piksel ini  mengalami  proses  konvolusi  dengan  kernel,  yaitu perhitungan seluruh nilai piksel pada citra dengan sebuah matriks  (kernel)  dengan  ukuran  tertentu,  sehingga menghasilkan matriks dengan nilai-nilai baru yang disebut feature map .
2)  Fungsi Aktivasi ReLU: Rectified Linear Unit adalah fungsi aktivasi yang umum digunakan dalam model neural network .  Fungsi  ini  memperkenalkan  non-linearitas  ke dalam model dengan aturan sederhana, yaitu jika nilai input (x) positif, maka nilai outputnya adalah x; jika nilai input negatif, maka nilai outputnya adalah nol.
3)  Max Pooling: Max Pooling adalah suatu teknik yang digunakan  dalam convolutional  neural  networks (CNN) untuk mengurangi dimensi spasial dari feature map (hasil dari  konvolusi).  Tujuan  utama  dari max  pooling adalah mengambil  nilai  maksimum  dari  setiap  wilayah  yang didefinisikan  oleh  kernel  atau sliding  windows melalui feature map .
4)  Lapisan  Flatten: Lapisan Flatten adalah  yang mengubah  dimensi  dari  data  yang  diterimanya  (hasil lapisan-lapisan ekstraksi fitur sebelumnya) menjadi vektor satu  dimensi  ( flattening ),  sehingga  dapat  dihubungkan  ke fully connected layer .
5)  Lapisan Dropout: Dropout adalah teknik regularisasi yang  umum  digunakan  dalam  jaringan  saraf  untuk menghindari overfitting . Dropout secara acak menonaktifkan  (menghapus)  sejumlah  neuron  yang ditentukan selama proses pelatihan.
6)  Lapisan Dense: Fully connected layer (juga dikenal sebagai Dense  Layer )  adalah  lapisan  di  dalam  jaringan saraf yang setiap neuronnya terhubung ke setiap neuron di lapisan  berikutnya,  serta  bertanggung  jawab  untuk membuat keputusan berdasarkan fitur-fitur yang diekstrak oleh  lapisan  sebelumnya.  Jumlah  neuron  pada  lapisan terakhir  disesuaikan  dengan  jumlah  kelas  pada  tugas klasifikasi.
7)  Aktivasi Softmax: Fungsi Softmax adalah mengonversi  keluaran  dari  neuron-neuron  dalam  lapisan sebelumnya  menjadi  distribusi  probabilitas,  sehingga membantu dalam membuat prediksi.
Dalam  penelitian  ini,  digunakan  model Convolutional Neural  Network (CNN)  dengan  menggunakan  dua arsitektur Convolutional  Neural  Network (CNN),  yaitu VGG16  dan  VGG19.  Kedua  arsitektur  ini  terkenal  dan umumnya  digunakan  untuk  tugas  pengenalan  dan klasifikasi gambar [23]. VGG16 memiliki 16 lapisan berisi lapisan konvolusi dan tiga lapisan terhubung penuh ( fully connected  layer ),  sementara  VGG19  memiliki  19  lapisan berisi lapisan konvolusi dan tiga lapisan terhubung penuh ( fully  connected  layer ).  Kedua  arsitektur  ini  memerlukan gambar input dengan tiga saluran warna (RGB).
Pada penelitian ini, arsitektur-arsitektur CNN diterapkan menggunakan  fungsi  ‘Sequential’  dari  pustaka  ( library ) TensorFlow dan Keras untuk membuat model yang terdiri dari  beberapa  lapisan  secara  berurutan.  Pada  model ‘Sequential’  berisi  seluruh  struktur  lapisan  dari ‘base_model’ berisi representasi dari VGG19 dan VGG16, kemudian menambahkan lapisan Flatten untuk meratakan keluaran  dari  ‘base_model’  dan  menambahkan  beberapa
lapisan fully  connected  layer sesuai  dengan  kebutuhan tugas klasifikasi.
Seluruh struktur lapisan ekstraksi fitur pada ‘base_model’  dari  model  VGG16  dapat  dilihat  pada Gambar. 6.
Gambar.  6 Rangkuman lapisan ekstraksi fitur arsitektur VGG16
Seluruh struktur lapisan ekstraksi fitur pada ‘base_model’  dari  model  VGG19  dapat  dilihat  pada Gambar. 7.
Gambar.  7 Rangkuman lapisan ekstraksi fitur arsitektur VGG19
Gambar.  8  adalah  ringkasan  atau  gambaran  keseluruhan model  yang  telah  dibangun  (fungsi  ‘Sequential’),  yaitu berisi  ‘base_model’  yang  merupakan  representasi arsitektur  VGG19  beserta  lapisan-lapisan fully  connected layer , begitu juga dengan VGG16.
Lapisan Output Shape Param #
Kernel
Size
Stride  Padding  Activation Input (128, 128, 3) 0 - - - - Conv1_1 (128, 128, 64) 1,792 (3, 3) (1, 1) same ReLU Conv1_2 (128, 128, 64) 36,928 (3, 3) (1, 1) same ReLU MaxPool1  (64, 64, 64) 0 (2, 2) (2, 2) valid - Conv2_1 (64, 64, 128) 73,856 (3, 3) (1, 1) same ReLU Conv2_2 (64, 64, 128) 147,584 (3, 3) (1, 1) same ReLU MaxPool2  (32, 32, 128) 0 (2, 2) (2, 2) valid - Conv3_1 (32, 32, 256) 295,168 (3, 3) (1, 1) same ReLU Conv3_2 (32, 32, 256) 590,080 (3, 3) (1, 1) same ReLU Conv3_3 (32, 32, 256) 590,080 (3, 3) (1, 1) same ReLU MaxPool3  (16, 16, 256) 0 (2, 2) (2, 2) valid - Conv4_1 (16, 16, 512) 1,180,160  (3, 3) (1, 1) same ReLU Conv4_2 (16, 16, 512) 2,359,808  (3, 3) (1, 1) same ReLU Conv4_3 (16, 16, 512) 2,359,808  (3, 3) (1, 1) same ReLU MaxPool4  (8, 8, 512) 0 (2, 2) (2, 2) valid - Conv5_1 (8, 8, 512) 2,359,808  (3, 3) (1, 1) same ReLU Conv5_2 (8, 8, 512) 2,359,808  (3, 3) (1, 1) same ReLU Conv5_3 (8, 8, 512) 2,359,808  (3, 3) (1, 1) same ReLU MaxPool5  (4, 4, 512) 0 (2, 2) (2, 2) valid - Lapisan Output Shape Param #
Kernel Size Stride  Padding  Activation Input (128, 128, 3) 0 - - - - Conv1_1 (128, 128, 64) 1,792 (3, 3) (1, 1)  same ReLU Conv1_2 (128, 128, 64) 36,928 (3, 3) (1, 1)  same ReLU MaxPool1  (64, 64, 64) 0 (2, 2) (2, 2)  valid - Conv2_1 (64, 64, 128) 73,856 (3, 3) (1, 1)  same ReLU Conv2_2 (64, 64, 128) 147,584 (3, 3) (1, 1)  same ReLU MaxPool2  (32, 32, 128) 0 (2, 2) (2, 2)  valid - Conv3_1 (32, 32, 256) 295,168 (3, 3) (1, 1)  same ReLU Conv3_2 (32, 32, 256) 590,080 (3, 3) (1, 1)  same ReLU Conv3_3 (32, 32, 256) 590,080 (3, 3) (1, 1)  same ReLU Conv3_4 (32, 32, 256) 590,080 (3, 3) (1, 1)  same ReLU MaxPool3  (16, 16, 256) 0 (2, 2) (2, 2)  valid - Conv4_1 (16, 16, 512) 1,180,160  (3, 3) (1, 1)  same ReLU Conv4_2 (16, 16, 512) 2,359,808  (3, 3) (1, 1)  same ReLU Conv4_3 (16, 16, 512) 2,359,808  (3, 3) (1, 1)  same ReLU Conv4_4 (16, 16, 512) 2,359,808  (3, 3) (1, 1)  same ReLU MaxPool4  (8, 8, 512) 0 (2, 2) (2, 2)  valid - Conv5_1 (8, 8, 512) 2,359,808  (3, 3) (1, 1)  same ReLU Conv5_2 (8, 8, 512) 2,359,808  (3, 3) (1, 1)  same ReLU Conv5_3 (8, 8, 512) 2,359,808  (3, 3) (1, 1)  same ReLU Conv5_4 (8, 8, 512) 2,359,808  (3, 3) (1, 1)  same ReLU

## B. Tuning Hyperparameter Model CNN
Pada  penelitian  ini,  adapun  akan  dilakukan tuning hyperparameter pada  model  CNN,  yaitu  melakukan penyetelan  beberapa  kombinasi hyperparameter untuk mengevaluasi dan menentukan kombinasi parameter yang memberikan hasil terbaik. Penyetelan ( tuning ) pada model CNN  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  arsitektur VGG16  dan  VGG19, optimizer Adam  dan  RMSprop dengan mempertahankan nilai learning rate sebesar 0.0001, dan melakukan percobaan pada jumlah epochs yaitu 50 dan 100.  Tabel  I  menunjukkan  kombinasi  parameter  pada beberapa percobaan/skenario pemodelan CNN:
TABEL I T ABEL S KENARIO P ENYETELAN P ARAMETER M ODEL CNN Skenario Arsitektur Optimizer Lr Jumlah Epochs 1 VGG16 Adam 0.0001 50 2 VGG16 Adam 0.0001 100 3 VGG16 RMSprop 0.0001 50 4 VGG16 RMSprop 0.0001 100 5 VGG19 Adam 0.0001 50 6 VGG19 Adam 0.0001 100 7 VGG19 RMSprop 0.0001 50 8 VGG19 RMSprop 0.0001 100

## C. Penerapan Model SVM
Pada penelitian ini, pemodelan SVM akan menerapkan fungsi  ‘SVC()’  dalam library seperti scikit-learn merupakan implementasi dari Support Vector Classification (SVC),  yang  termasuk  dalam  kategori pendekatan  "One-vs-One"  (OvO)  dalam  klasifikasi multikelas.
Dalam  SVM,  tujuan  utama  adalah  menemukan hyperplane yang  memisahkan  kelas-kelas  dalam  ruang fitur. hyperplane adalah  sebuah  objek  matematis  yang merupakan  generalisasi  dari  garis  (dalam  dimensi  dua), bidang  (dalam  dimensi  tiga),  atau hyperplane (dalam dimensi yang lebih tinggi). Hyperplane ini ditentukan oleh vektor bobot (w) dan bias (b). Hyperplane ini dipilih untuk memiliki  lebar  margin  maksimum  antara  dua  kelas  yang berseberangan.  Lebar  margin  didefinisikan  sebagai  jarak antara hyperplane dan titik terdekat dari setiap kelas.
Berikut beberapa jenis fungsi kernel dan rumusnya oleh Scholkopf dan Smola (2001) dalam [17]. Kernel-kernel ini akan digunakan pada penyetelan parameter.
1) Kernel  Gaussian/RBF  (Radian  Basis  Function): Mengukur seberapa dekat atau jauh dua vektor (x) dan (y) dalam bentuk distribusi radial. Fungsi ini merepresentasikan  transformasi  non  linear  data  ke  ruang fitur  berdimensi  tak  terbatas.  Dalam  konteks  mesin pembelajaran,  kernel  ini  sering  digunakan  dalam  metode support  vector  machine (SVM)  untuk  memproyeksikan data  ke  ruang  dimensi  tinggi  sehingga  dapat  ditemukan batas keputusan non linear yang sesuai.
K(x, y) = exp (−𝛾‖x − y‖ 2 ) (1)
Dari  persamaan  1  dapat  dijelaskan  bahwa  K(x,  y) merupakan  nilai  kernel  antara  2  vektor  x  dan  y,  hasil perkalian - γ (gamma) dengan kuadrat norma euclidean dari x-y akan dilakukan operasi eksponensial.
2) Linear: Mengukur sejauh mana dua vektor (x) dan (y) sejajar atau berlawanan. Cocok untuk data yang dapat terpisah  secara  linear.  Pada  persamaan  2, 𝑥 𝑇 adalah transpose  dari  vektor  x,  yaitu  mengubah  vektor  kolom  x menjadi  vektor  baris.  perhitungan  dilakukan  dengan mengalikan elemen-elemen yang sesuai dari vektor-vektor dan kemudian menjumlahkan hasilnya.
K(x,y) = 𝑥 𝑇 . 𝑦 (2)
3) Polynomial: Meningkatkan  dimensi  data  dengan menggunakan  derajat  ( degree )  polimonial.  Fungsi  kernel polinomial digunakan untuk memodelkan hubungan yang lebih kompleks antara fitur dan label daripada kernel linear. Parameter d ( degree ) dapat disesuaikan untuk menyesuaikan  kompleksitas  model  sesuai  dengan  data yang dihadapi. Fungsi kernel polinomial dapat dilihat pada persamaan 3.
K(x,y) = (𝑥 𝑇 . 𝑦 + 1) 𝑑 (3)

## D. Tuning Hyperparameter Model SVM
Pada  tahap  pengimplementasian  model  svm  juga  akan dilakukan tuning  hyperparameter ,  yaitu  melakukan penyetelan  beberapa  kombinasi hyperparameter untuk mengevaluasi dan menentukan kombinasi parameter yang memberikan  hasil  terbaik.  Penyetelan  ( tuning )  ini dilakukan  dengan  menggunakan  kernel rbf , linear ,  dan polynomial , nilai-nilai C, nilai gamma pada rbf, serta nilai degree khusus kernel polymonial , yaitu 3 dan 4.
Tabel  II  menunjukkan  kombinasi  parameter  pada beberapa percobaan/skenario pemodelan SVM.
TABEL II T ABEL S KENARIO P ENYETELAN P ARAMETER M ODEL SVM Skenario Kernel C Gamma Degree 1 Rbf 2 0.001 - 2 Rbf 2 0.0001 - 3 Rbf 3 0.001 - 4 Rbf 3 0.0001 - 5 Linear 1 - - 6 Polynomial 1 - 3 7 Polynomial 1 - 4 8 Polynomial 3 - 4

## E. Hasil Pengujian Model CNN
Skenario  pembagian  data  uji  dan  data  latih  dengan menggunakan stratified  k-fold  cross  validation yang merupakan bagian dari k-fold cross validation . Pada  CNN,  setelah  dilakukan  penyetelan  parameter ( tuning  hyperparameter ),  berupa  skenario  eksperimen dengan  arsitektur  VGG16  dan  VGG19  menggunakan Optimizer Adam  dan  RMSProp  ( Learning  Rate :  0.0001), Jumlah Epoch, yaitu 50 dan 100.
Berikut adalah hasil metrik evaluasi berisi rata-rata dari hasil 10 fold yang didapatkan untuk setiap skenario (CNN):
Gambar.  9 Rata-rata hasil evaluasi tiap skenario (CNN)
Berikut  adalah  tampilan  grafik  hasil  rata-rata  evaluasi performa pada setiap skenario penyetelan parameter CNN, dapat dilihat pada gambar. 10.

## Gambar.  10 Grafik rata-rata hasil evaluasi tiap skenario (CNN)
Analisis dari gambar 9 menunjukkan bahwa model pada semua  skenario tuning  parameter berhasil  mencapai tingkat  akurasi,  presisi, recall ,  dan  skor  f1  yang  sangat tinggi  selama  fase  pelatihan,  mencapai  100%.  Meskipun pada  fase  uji  terjadi  sedikit  penurunan,  berkisar  antara 92.40%  hingga  94.17%.  Ini  menunjukkan  bahwa  model memiliki  kemampuan  generalisasi  yang  baik  pada  data yang tidak dilihat selama pelatihan.
Pada  skenario  8  menghasilkan  tingkat  akurasi,  presisi, recall ,  dan  skor  f1  yang  terbaik  yaitu  94.17%,  94.34%, 94.17%,  94.13%.  Skenario  8  menggunakan  Arsitektur VGG19, optimizer RMSprop,  dan  nilai epochs =  100.
Namun,  pada  skenario  8  menghasilkan  nilai loss terbesar yaitu  0.5840.  jika  dibandingkan  dengan  skenario  lainnya dan  hal  ini  tidak  diharapkan.  Semakin  dekat  nilai loss dengan  0  adalah  yang  terbaik  karena  nilai loss menunjukkan  seberapa  sulit  model  dalam  mengurangi kesalahan  prediksi  pada  data  uji.  Nilai loss terbaik didapatkan pada skenario 1, yaitu menggunakan Arsitektur VGG16, optimizer Adam, dan nilai epochs = 50.
Meskipun terdapat variasi dalam waktu pelatihan antar skenario,  dengan  rentang  14  hingga  32  menit.  Dari  tabel tersebut  menunjukkan  bahwa  semakin  besar  nilai epoch , maka  semakin  lama  pula  waktu  eksekusi  model.  Pada skenario 6 dan 8 menggunakan arsitektur dan nilai epochs yang sama yaitu VGG19 dan 100, memberikan hasil waktu eksekusi terlama yaitu hingga 32 menit.

## F. Hasil Pengujian Model SVM
Pada SVM juga dilakukan penyetelan parameter ( tuning hyperparameter ),  berupa  skenario  eksperimen  dengan menggunakan  kernel  rbf  dengan  nilai  gamma  yaitu  0.001 dan 0.0001, kernel linear, kernel polynomial dengan nilai degree yaitu 3 dan 4, serta kombinasi nilai C yaitu 1, 2 dan 3.
Berikut adalah hasil metrik evaluasi berisi rata-rata dari hasil 10 fold yang didapatkan untuk setiap skenario (SVM):
TABEL IV R ATA -R ATA H ASIL E VALUASI TIAP S KENARIO (SVM)
Gambar.  11 Rata-rata hasil evaluasi tiap skenario (SVM)
Skenario/ Data Mean Loss Mean
Akurasi Mean
Presisi Mean
Recall Mean
Skor f1 Waktu
1 Latih 0.0000 100.00 100.00 100.00 100.00 14 menit 19 detik Uji 0.2886 92.71 93.03 92.71 92.60
2 Latih 0.0000 100.00 100.00 100.00 100.00 23 menit 35 detik Uji 0.3337 92.92 93.27 92.92 92.83
3 Latih 0.0000 100.00 100.00 100.00 100.00 14 menit 16 detik Uji 0.3614 93.12 93.42 93.12 93.05
4 Latih 0.0000 100.00 100.00 100.00 100.00 23 menit 59 detik Uji 0.5016 93.75 94.09 93.75 93.72 5 Latih 0.0000 100.00 100.00 100.00 100.00 16 menit 29 detik Uji 0.3369 93.33 93.64 93.33 93.27 6 Latih 0.0000 100.00 100.00 100.00 100.00 32 menit 19 detik Uji 0.3729 92.40 92.54 92.40 92.34 7 Latih 0.0000 100.00 100.00 100.00 100.00 14 menit 35 detik Uji 0.4174 93.65 93.75 93.65 93.60 8 Latih 0.0000 100.00 100.00 100.00 100.00 32 menit 34 detik Uji 0.5840 94.17 94.34 94.17 94.13 Skenario/ Data
Mean
Akurasi Mean Presisi Mean Recall Mean Skor f1 Waktu 1 Latih 99.98 99.98 99.98 99.98 12 menit 55 detik Uji 76.25 77.06 76.25 75.87 2 Latih 87.13 87.48 87.13 86.98 10 menit 13 detik Uji 74.17 75.50 74.17 74.07 3 Latih 100.00 100.00 100.00 100.00 15 menit 9 detik Uji 76.15 76.83 76.15 75.73 4 Latih 91.08 91.44 91.08 91.05 9 menit 12 detik Uji 74.69 76.03 74.69 74.59 5 Latih 100.00 100.00 100.00 100.00 7 menit 27 detik Uji 70.73 71.56 70.73 70.80 6 Latih 100.00 100.00 100.00 100.00 7 menit 24 detik Uji 73.12 73.69 73.12 72.93
7
Latih 100.00 100.00 100.00 100.00 7 menit 5 detik Uji 73.65 74.10 73.65 73.34
8
Latih 100.00 100.00 100.00 100.00 7 menit 14 detik Uji 73.65 74.10 73.65 73.34
Berikut  adalah  tampilan  grafik  hasil  rata-rata  evaluasi performa pada setiap skenario penyetelan parameter SVM, dapat dilihat pada gambar. 12.
Gambar.  12 Grafik rata-rata hasil evaluasi tiap skenario (SVM)
Analisis  dari  gambar  11  menunjukkan  bahwa  model pada  semua  skenario tuning  hyperparameter berhasil mencapai tingkat akurasi, presisi, recall , dan skor f1 yang tinggi dalam memahami dan mengklasifikasikan data latih mencapai kisaran 87.13% hingga 100%. Namun, Terdapat penurunan signifikan pada semua metrik performa (akurasi, presisi, recall , dan skor f1) pada data uji, yaitu dengan nilai akurasi  berkisar  antara  70.73%  hingga  76.25%.  Hal  ini mengindikasikan  bahwa  model  mungkin  mengalami overfitting pada seluruh skenario, yaitu model kehilangan kemampuan untuk menggeneralisasi pada data yang tidak terlihat (uji).
Pada  skenario  1  menghasilkan  tingkat  akurasi,  presisi, recall ,  dan  skor  f1  yang  terbaik  yaitu  76.25%,  77.06%, 76.25%, 75.87. Skenario 1 menggunakan jenis kernel Rbf, nilai  C  =  2,  dan  nilai  gamma  =  0.001,  dengan  waktu eksekusi yaitu 12 menit 55 detik.
Meskipun terdapat variasi dalam waktu pelatihan antar skenario, Waktu eksekusi pada model SVM relatif singkat dari pada CNN dengan rentang 7 hingga 15 menit, sehingga lebih  efisien.  Dari  tabel  tersebut  menunjukkan  bahwa skenario yang menggunakan kernel Rbf memberikan hasil waktu  eksekusi  lebih  lama  dibanding  skenario  dengan kernel lain, yaitu berkisar 9 hingga 15 menit.

## G. Analisis Jenis Khat dalam Klasifikasi Model CNN
Dari  hasil tuning  hyperparameter pada  CNN,  setelah didapatkan  hasil  metrik  evaluasi  terbaik  pada  Skenario  8 yaitu  dengan  menggunakan  arsitektur  VGG19, optimizer RMSprop, learning rate sebesar 0.0001, dan jumlah epochs yaitu 100.
Gambar.  13 Hasil agregasi confusion matrix pada data uji (skenario 8)
Pada  Gambar.  13,  dapat  dilihat  jumlah True  Positive pada  hasil  agregasi confusion  matrix data  uji  skenario  8. Kemudian  dari  jumlah  TP,  didapatkan  akurasi  pada  tiap jenis khat. Berdasarkan Gambar. 14, berikut adalah urutan jenis  khat  dari  yang  memiliki  akurasi  terbesar  hingga terkecil pada skenario 8 (CNN) adalah sebagai berikut: khat Kufi, Tsuluts, Naskhi, Riqah, Diwani, dan Farisi.
Gambar.  14 Grafik akurasi tiap jenis khat (CNN)

## H. Analisis Jenis Khat dalam Klasifikasi Model SVM
Dari  hasil tuning  hyperparameter pada  SVM,  setelah didapatkan  hasil  metrik  evaluasi  terbaik  pada  Skenario  1 yaitu  dengan  Skenario  1  menggunakan  jenis  kernel  Rbf, nilai C = 2, dan nilai gamma = 0.001.
Gambar.  15 Hasil agregasi confusion matrix pada data uji (skenario 1)
Pada  Gambar.  15,  dapat  dilihat  jumlah True  Positive pada  hasil  agregasi  confusion  matrix  data  uji  skenario  1. Kemudian  dari  jumlah  TP,  didapatkan  akurasi  pada  tiap jenis khat. Berdasarkan Gambar. 16, berikut adalah urutan jenis  khat  dari  yang  memiliki  akurasi  terbesar  hingga terkecil  pada  skenario  1  (SVM)  adalah  sebagai  berikut: Tsuluts, Kufi, Naskhi, Riqah, Diwani, dan Farisi.

## Gambar.  16 Grafik akurasi tiap jenis khat (SVM)
Dengan melihat hasil di atas, dapat disimpulkan bahwa SVM dan CNN memiliki keunggulan dalam mengklasifikasikan  jenis-jenis  khat  tertentu.  Sebagai contoh,  jenis  khat  Kufi,  khat  Tsuluts,  dan  khat  Naskhi menunjukkan performa yang sangat baik dengan tingginya nilai True  Positive ataupun  akurasi  pada  ketiga  jenis. Kemampuan CNN dalam menangkap fitur-fitur visual dan keahlian  SVM  dalam  memisahkan  kelas  secara  linier maupun  dengan  menggunakan  kernel trick dapat  menjadi faktor  kunci  dalam  keberhasilan  klasifikasi  jenis  khat tertentu. Meskipun demikian, baik algoritma SVM maupun CNN  ditemukan  juga  beberapa  kesulitan  dalam membedakan jenis khat tertentu, terutama pada jenis khat
Farisi  yang  menunjukkan  akurasi  yang  lebih  rendah dibanding jenis lain.

## V. K ESIMPULAN
Dari  data  hasil  dan  pembahasan  pengujian  10- Fold Cross  Validation dan Confusion  Matrix yang  telah diuraikan sebelumnya. Setelah dilakukan tuning hyperparameter dan didapatkan hasilnya, dapat disimpulkan hasil performa Model SVM dan Model CNN yang telah diterapkan:
Dalam penelitian ini, berhasil menerapkan metode CNN dan  SVM  untuk  melakukan  klasifikasi  gambar  kaligrafi Arab. Kedua metode mampu mengenali dan mengklasifikasikan  citra-citra  digital  pada  dataset  dengan baik.
Hasil  dari  dilakukannya tuning  hyperparameter pada pemodelan CNN yaitu rata-rata akurasi, presisi, recall , dan skor  f1  tertinggi  didapatkan  pada  model  CNN  dengan aksitektur  VGG19  dan  penyetelan  parameter  dengan menggunakan optimizer RMSprop, dan nilai epochs = 100, yaitu  menghasilkan  akurasi,  presisi, recall ,  dan  skor  f1 masing-masing sebesar 94.17%, 94.34%, 94.17%, 94.13% dengan waktu eksekusi hingga 32 menit 34 detik.
Rata-rata loss terbaik  didapatkan  pada  model  CNN dengan  aksitektur  VGG16  dan  penyetelan  parameter dengan menggunakan optimizer Adam, dan nilai epochs = 50, yaitu menghasilkan nilai loss sebesar 0.2886.
Hasil  dari  dilakukannya tuning  hyperparameter pada pemodelan SVM yaitu rata-rata akurasi, presisi, recall , dan skor f1 tertinggi didapatkan pada model SVM dengan jenis kernel  Rbf,  nilai  C  sebesar  2,  dan  gamma  =  0.001  yaitu menghasilkan akurasi, presisi, recall , dan skor f1  masing- masing  sebesar  76.25%,  77.06%,  76.25%,  75.87  dengan waktu eksekusi hingga 12 menit 55 detik.
Dari  hasil  pengujian  performa  yang  didapatkan menunjukkan  bahwa  algoritma  CNN  memberikan performa yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma SVM.
R EFERENSI
[1] S.  Abburu  and  S.  Babu  Golla,  “Satellite  Image  Classification Methods and Techniques: A Review,” Int. J.  Comput. Appl. , vol.
119, no. 8, pp. 20–25, 2015, doi: 10.5120/21088-3779.
[2] A.  Akbar, Kaidah  Menulis  dan  Karya  Master  Kaligrafi  Islam . Pustaka Firdaus, 1995.
[3] N.  N.  F.  Auliya,  “Etnomatematika  Kaligrafi  Sebagai  Sumber Belajar  Matematika  Di  Madrasah  Ibtidaiyah,” J.  Pendidik.  Mat. , vol. 1, no. 2, 2019, doi: 10.21043/jpm.v1i2.4879.
[4] S. Wijaya, “Kemampuan Santri dalam Menulis Khat Naskhi pada Pelajaran  Kaligrafi  di  Madrasah  Tsanawiyah  Pondok  Pesantren Dar el Hikmah Pekanbaru,” Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, 2010.
[5] O. V. Putra, A. Musthafa, M. Nur, and M. Rido, “Classification of Calligraphy Writing Types Using  Convolutional Neural  Network Method (CNN),” Procedia  Eng.  Life  Sci. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  2–8, 2021, doi: 10.21070/pels.v2i0.1136.
[6] Suyanto, Machine Learning Tingkat Dasar dan Lanjut . Bandung: Informatika, 2018.
[7] J. W. G. Putra, Pengenalan Konsep Pembelajaran Mesin dan Deep Learning . Tokyo, Jepang, 2020.
[8] Ramadhani, F. Arnia, and R. Muharar, “Klasifikasi Otomatis Motif
Tekstil  Menggunakan  Support  Vector  Machine  Multi  Kelas,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 1, pp. 99–108, 2020, doi: 10.25126/jtiik.202071428.
[9] D. Putra, Pengolahan Citra Digital . Yogyakarta: ANDI, 2010.
[10]  A.  Kadir, Dasar  pengolahan  citra  dengan  delphi .  Yogyakarta: ANDI, 2013.
[11]  Sriani  and  M.  Ikhsan,  “Implementasi  Kompresi  Citra  Digital Menggunakan Algoritma Wavelet,” 2016.
[12]  A.  Kadir  and  A.  Susanto, Teori  dan  Aplikasi  Pengolahan  Citra . Yogyakarta: Andi Offset, 2013.
[13]  N.  I.  Widiastuti,  E.  Rainarli,  and  K.  E.  Dewi,  “Peringkasan  dan
Support  Vector  Machine  pada  Klasifikasi  Dokumen,” J.  Infotel , vol. 9, no. 4, p. 416, 2017, doi: 10.20895/infotel.v9i4.312.
[14]  A.  A.  Ni’ma,  “Penggunaan  Seni  Kaligrafi  Dalam  Pembelajaran
Keterampilan Menulis ( Maharah Kitabah ),” Tifani , vol. 2, pp. 55– 60, 2022.
[15]  S.  Albawi  and  T.  A.  Mohammed,  “Understanding  of  a Convolutional Neural Network,” 2017,
doi: 10.1109/ICEngTechnol.2017.8308186.
[16]  M. Islam, A. Dinh, and K. Wahid, “Detection of Potato Diseases Using  Image  Segmentation  and  Multiclass  Support  Vector Machine,” 2017 IEEE 30th Can. Conf. Electr.  Comput. Eng. , pp. 8–11, 2017, doi: 10.1109/CCECE.2017.7946594.
[17]  M.  Athoillah,  “Metode  Klasifikasi  Berbasis  Multi  Kernel  dengan Pembelajaran  yang  Bertambah  untuk  Temu  Kembali  Citra,” INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER, 2015.
[18]  D.  Rohpandi,  A.  Sugiharto,  and  G.  A.  Winara,  “Aplikasi
Pengolahan  Citra  Dalam  Pengenalan  Pola  Huruf  Ngalagena Menggunakan MATLAB,” Konf. Nas. Sist. Inform. , pp. 772–777, 2015.
[19]  R.  V.  Kurup,  S.  Vishvanathan,  and  S.  Kp, Effect  of  Data  Pre- processing  on  Brain  Tumor  Classification  Using  Capsulenet . Springer Singapore, 2020.
[20]  P.  D.  P.  Silitonga  and  R.  Damanik,  “Perbandingan  Algoritma  k- Nearest Neighbors ( k-NN ) dan Support Vector Machines ( SVM ) untuk Klasifikasi Pengenalan Citra Wajah,” Inf. Commun. Technol. , vol. 20, pp. 186–191, 2021.
[21]  S.  Rahmadanti,  “IMPLEMENTASI  METODE  K-  NEAREST NEIGHBOR  DALAM  MENENTUKAN  KUALITAS  MASSA
BATUAN SKRIPSI,” Universitas Islam Riau, 2020.
[22]  K.  Alexander,  “Implementasi  CNN  untuk  Pengenalan  Emosi
Berdasarkan  Ekspresi  Wajah  pada  Aplikasi  Berbasis  Web,” Universitas Multimedia Nusantara, 2021.
[23]  K.  Simonyan  and  A.  Zisserman,  “Very  deep  convolutional networks for large-scale image recognition,” 3rd Int. Conf. Learn. Represent. ICLR 2015 - Conf. Track Proc. , pp. 1–14, 2015.