## Augmentasi Data pada Prasasti Logam untuk Deteksi Aksara Kawi
Rachmat Santoso 1
1 Program Studi Teknologi Multimedia Broadcasting, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Surabaya, Indonesia
1 rachmat@pens.ac.id

## Abstract
Deep learning has been applied in various fields such as reading characters on inscriptions. Several studies have applied deep learning and created models with high accuracy to detect and recognize characters in inscriptions. As is known, deep learning requires  large  and  varied  amounts  of  data  to  produce  models  with high  performance.  Unfortunately,  not  all  data  is  large enough to support the training process with deep learning. Inscription data is an example of data that has a limited amount because it is difficult to find. To support the availability of large and varied amounts of data, this research applies augmentation to the character data in inscriptions to meet the needs of deep learning training datasets. The data augmentation techniques used  has  been  adapted  to  character  type  data,  such  as  rotation,  translation,  zoom,  blurring  and  a  combination  of  these techniques  to  create  new  variations.  This  research  uses  3  (three)  image  data  samples  taken  from  one  of  the  Waruṅgahan Inscription plates. Applying 19 data augmentation techniques, this research produces large and varied amounts of new data. Before augmentation, there were only 3 (three) image data with a total of 285 labels. After augmentation was carried out, the amount of data increased to 60 plate image data with a total of 4975 labels. This data augmentation results are used as a training  datasets  for  YOLO  object  detection.  The  results  of  training conducted  by  other  research  show  that  increasing  the amount and variety of data results in high accuracy for character detection, especially on the Waruṅgahan Inscription.
Keywords: Data Augmentation, Deep Learning, Kawi Character, Inscription

## Abstrak
Deep  learning  telah  diterapkan  di  berbagai  bidang  seperti  pembacaan  aksara  pada  prasasti.  Beberapa  penelitian  telah menerapkan deep learning dan menciptakan model dengan akurasi yang tinggi untuk melakukan deteksi dan pengenalan aksara pada prasasti.  Seperti diketahui deep learning memerlukan data dalam jumlah yang besar dan bervariasi untuk menghasilkan model dengan performa yang tinggi. Namun sayangnya, tidak semua data memiliki jumlah yang cukup besar untuk mendukung proses pelatihan dengan deep learning. Data Prasasti merupakan salah satu contoh data yang memiliki jumlah terbatas karena susah untuk ditemukan. Untuk mendukung ketersediaan data dalam jumlah besar serta bervariasi, penelitian ini menerapkan augmentasi pada data aksara di prasasti untuk memenuhi kebutuhan dataset pelatihan deep learning. Teknik augmentasi data yang digunakan telah disesuaikan dengan data berjenis aksara, seperti rotasi, translasi, zoom, blur serta kombinasi antara teknik tersebut untuk menciptakan variasi baru. Penelitian ini menggunakan 3 (tiga) sampel data gambar yang diambil dari salah satu lempeng Prasasti Waruṅgahan. Menerapkan 19 teknik augmentasi data, penelitian ini menghasilkan data baru dengan jumlah yang besar serta bervariasi. Sebelum augmentasi, data gambar hanya sebanyak 3 (tiga) data dengan total 285 label. Setelah augmentasi dilakukan, jumlah data meningkat menjadi 60 data gambar lempeng dengan total 4975 label. Hasil augmentasi data ini  digunakan  sebagai  dataset  pelatihan  untuk  YOLO  object  detection.  Hasil  pelatihan  yang  dilakukan  oleh  penelitian  lain menunjukkan  bahwa  peningkatan  jumlah  dan  variasi  data  menghasilkan  akurasi  yang  tinggi  untuk  pendeteksian  aksara, terutama pada Prasasti Waruṅgahan.
Kata kunci: Augmentasi Data, Deep Learning, Aksara Kawi, Prasasti
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Deep  learning telah  diterapkan  pada  berbagai  bidang kehidupan,  seperti  kesehatan,  permainan  dan  hiburan, pendidikan,  keuangan,  NLP  (Natural  Language Processing),  dan  pada  bidang-bidang  lainnya.  Seperti diketahui, deep  learning memerlukan  data  pelatihan dengan  jumlah  data  yang  besar  dan  bervariasi  untuk dapat  menghasilkan model dengan performa tinggi [1].
Pada  penerapannya  deep  learning  menggunakan arsitektur yang kompleks sehingga seringkali mengarahkan  model  pada  masalah overfitting. Overfitting sendiri  dikaitkan  dengan  performa  model yang  baik  pada  data  pelatihan  tetapi  tidak  mampu mengeneralisasikan dengan baik pada data validasi/pengujian  [2].  Selain  karena  menggunakan model  yang  terlalu  kompleks, overfitting umumnya
juga terjadi ketika data pelatihan tidak mencukupi [3] baik dari segi jumlah maupun variasinya.
Overfitting pada model dapat dicegah melalui beberapa cara,  diantaranya  seperti Dropout [4], Regularization [5],  dan Batch  Normalization [6].  Selain  beberapa solusi  tersebut, overfitting pada  model  dapat  dicegah dengan  menggunakan dataset dengan  jumlah  yang besar  dan  bervariasi.  Namun  sayangnya,  ketersediaan data dalam jumlah yang memadai untuk permasalahan di  dunia  nyata  tidak  selalu  memungkinkan.  Hal  ini terjadi karena adanya keterbatasan data yang ada, baik karena kelangkaan data yang digunakan maupun akses pada  data  yang  terbatas,  serta  mahalnya  biaya  proses untuk mendapatkan data tersebut.
Salah  satu  contoh  data  yang  dimaksud  adalah  data kesehatan. Dataset kesehatan  seringkali  dianggap
sebagai data yang mahal dan susah didapatkan. Hal ini diakibatkan oleh beberapa faktor termasuk diantaranya kompleksitas data kesehatan, privasi (data pasien yang sensitif,  seperti  riwayat  kesehatan,  perawatan,  dan lainnya) [7], serta faktor lain seperti sumber daya yang diperlukan  untuk  pengumpulan  dan  pemrosesannya. Salah  satu  contoh  data  kesehatan  adalah  data  MRI  - Hemorrhagic Stroke.
Contoh  lain  dari  data  dengan  jumlah  yang  terbatas adalah  data  prasasti.  Keterbatasan  yang  dimaksud adalah  dari  segi  jumlah  dan  akses  terhadap  data  ini. Dalam  pembuatannya  prasasti  ditulis  dalam  berbagai media  seperti  lontar,  logam,  dan  batu.  Pada  saat ditemukan,  prasasti  tidak  selalu  dalam  keadaan  baik, prasasti dapat mengalami gangguan sehingga merusak aksara  yang  ada  di  dalamnya.  Seperti  contohnya, munculnya  bercak  merah  pada  prasasti  bermedia lontar,  terdapat  patina  pada  prasasti  bermedia  logam, serta terjadinya pengikisan/rusak pahatan pada prasasti bermedia  batu  yang  membuat  aksara  menjadi  hilang/ sulit  terbaca  seperti  pada  [8].  Selain  itu  keterbatasan jumlah  ini  dapat  terjadi  karena  kondisi  alami  seperti kerusakan  prasasti  akibat  bencana  alam  atau  waktu yang mengakibatkan terjadinya gangguan pada prasasti seperti dipaparkan sebelumnya. Ditambah lagi, prasasti memiliki  nilai  historis  dan  budaya  yang  tinggi, sehingga  prasasti  yang  ditemukan  harus  dijaga  dan diawasi dengan ketat. Hal inilah yang dapat membatasi akses  terhadap  data  prasasti  ini.  Peneliti  yang  tidak memiliki  izin  dan  keahlian  khusus  akan  kesulitan mendapatkan akses terhadap data prasasti ini.
Pemaparan  terhadap  contoh  jenis  data  di  atas, khususnya  data  prasasti,  menunjukkan  pentingnya memanfaatkan data yang telah ada untuk membuat data baru guna meningkatkan jumlah serta variasi dari data prasasti  ini  untuk  memenuhi  kebutuhan dataset pelatihan deep  learning mengingat  jumlah  data  asli yang dapat terbatas jumlahnya.
Seperti  diketahui,  prasasti  menjadi  salah  satu  sumber sejarah  penting  yang  dapat  digunakan  untuk mempelajari  peristiwa  masa  lampau  karena  prasasti dapat  menggambarkan  kronologi  suatu  peristiwa, selain itu juga di dalamnya terdapat unsur penanggalan, tokoh  yang  terlibat,  serta  alasan  prasasti  tersebut dibuat.  Prasasti  sarat  akan  pengetahuan  sejarah  yang masih  relevan  dengan  keadaan  saat  ini  [9],  sehingga prasasti  penting  untuk  dipelajari.  Namun  pembacaan prasasti menjadi tantangan tersendiri untuk masyarakat modern saat ini. Selain karena faktor rumitnya aksara yang  digunakan  serta  variasi  akibat  perbedaan  gaya penulisan,  juga  tidak  jarang  prasasti  yang  ditemukan mengalami  gangguan.  Oleh  karena  itu  permasalahan pembacaan  aksara  pada  prasasti  harus  mendapatkan perhatian khusus.
Berkaitan  dengan  solusi  pembacaan  aksara  pada prasasti,  beberapa  penelitian  telah  menerapkan deep learning dengan arsitektur CNN ( Convolutional Neural Network )  untuk  melakukan  deteksi  dan  pengenalan
aksara pada prasasti seperti pada [10] dan [11]. Kedua penelitian  ini  menghasilkan  performa  model  dengan akurasi  pendeteksian  yang  tinggi.  Penelitian  pertama dilakukan oleh Suciati, dkk [10] menerapkan YOLOv4 pada  dataset  Aksara  Bali  yang  terdapat  pada  prasasti bermedia lontar untuk melakukan pendeteksian aksara. Penelitian  ini  menerapkan  beberapa  skenario  yang melibatkan  proses  augmentasi  data.  Data  yang digunakan  dalam  pelatihan  sebanyak  600  gambar dengan  lebih  dari  144.000  label  karakter  dan  jumlah kelas  yang  digunakan  sebanyak  55  kelas.  Hasil penelitian  menunjukkan  akurasi    pendeteksian  yang tinggi  yaitu  99,55%.  Penelitian  kedua  dilakukan  oleh Santoso,  dkk  [11]  menerapkan  YOLOv3  untuk mendeteksi  Aksara  Kawi  pada  prasasti  bermedia logam. Dataset original berjumlah 69 gambar potongan lempeng  Prasasti  Waruṅgahan.  Kemudian  pada  data original  tersebut  diterapkan  augmentasi  data  untuk meningkatkan  jumlah  data  serta  memperbanyak variasinya.  Data  keseluruhan  yang  digunakan  pada penelitian  ini  setelah  augmentasi  diterapkan  adalah sebanyak 1518 gambar dengan 137.490 label karakter dan jumlah kelas yang digunakan sebanyak 657 kelas. Penelitian  ini  juga  menghasilkan  model  dengan performa tinggi dengan akurasi sebesar 97,93%.
Kedua  penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa penerapan deep learning dengan arsitektur CNN untuk deteksi  dan  rekognisi  aksara  dapat  mengatasi permasalahan  pembacaan  aksara  pada  prasasti  yang ditunjukkan  dengan  akurasi  yang  tinggi.  Penelitian  di atas  juga  menunjukkan  bahwa  akurasi  yang  tinggi dicapai  dengan  menggunakan dataset aksara  dalam jumlah  besar.  Namun,  seperti  diketahui  data  prasasti faktanya merupakan salah satu data yang tidak mudah ditemukan  serta  jumlahnya  terbatas  dan  tidak  cukup besar  untuk  memenuhi  kebutuhan  pelatihan  model dengan deep  learning .  Ditambah  lagi  pada  beberapa data prasasti yang ditemukan terdapat gangguan yang dapat mengurangi jumlah data pelatihan. Kesiapan data baik  dari  segi  jumlah  dan  variasinya  menjadi  bagian penting  yang  harus  disiapkan  sejak  awal  sebelum proses pelatihan menggunakan deep learning , sehingga dapat  menghasilkan  model  dengan  performa  yang tinggi dan dapat menghindarkan model dari overfitting .
Berdasarkan  hal  tersebut,  penelitian  ini  akan menunjukkan proses augmentasi data pada data aksara di  prasasti  dengan  menerapkan  beberapa  teknik augmentasi dengan tujuan untuk memenuhi kebutuhan dataset pelatihan  model  dengan deep  learning yang besar  dan  bervariasi.  Augmentasi  data  sendiri  lazim diterapkan pada berbagai jenis data seperti teks, audio, gambar,  dan  data  lainnya  [12]  untuk  meningkatkan jumlah dan variasi dataset. Apabila dataset mencukupi dari  segi  jumlah  serta  kualitas  atau  variasinya,  maka model deep  learning akan  memiliki  performa  dan akurasi  yang  baik.  Dengan  kata  lain,  data  harus memenuhi  peryaratan  berikut:  1)  ukuran/jumlah  data yang  memadai;  2)  keragaman/variasi.  Kedua  hal  ini dapat  dicapai  dengan  menerapkan  augmentasi  data
[13]. Teknik  augmentasi  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  telah  disesuaikan  dengan  jenis  datanya yaitu data aksara. Teknik augmentasi yang digunakan seperti  rotasi,  translasi, zoom ,  noise,  dsb.  Beberapa teknik augmentasi data tersebut akan dijelaskan secara detail  pada  bagian  selanjutnya.  Data  yang  digunakan berupa  gambar  potongan  lempeng  yang  diambil  dari prasasti  bermedia  logam  yang  ditulis  menggunakan aksara  kawi,  yaitu  Prasasti  Waruṅgahan.  Hasil augmentasi  data  pada  penelitian  ini  dapat  digunakan sebagai dataset pelatihan  untuk  YOLO object detection .  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu peneliti  lain  dalam  melakukan  augmentasi  data  pada data aksara prasasti.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian ini menerapkan beberapa teknik augmentasi data pada sampel data gambar aksara yang diambil dari potongan  lempeng  Prasasti  Waruṅgahan  untuk meningkatkan jumlah serta variasi datasetnya.

## Augmentasi Data
Augmentasi data merupakan suatu teknik yang banyak digunakan  untuk  meningkatkan  jumlah  serta  variasi dataset  pelatihan  mesin/ deep  learning . Tujuan  utama dari  proses  augmentasi  data  ini  adalah  untuk meningkatkan  performa  dan  akurasi  dari  model  serta mencegah terjadinya overfitting . Overfitting merupakan  suatu  keadaan  dimana  model  hasil pelatihan kehilangan kemampuan untuk melihat objek secara  general.  Model  dengan overfitting memiliki kinerja  yang  baik  pada  data  pelatihan,  namun kinerjanya menurun ketika dihadapkan pada data baru yang  tidak  digunakan  pada  saat  pelatihan.  Terdapat beberapa  strategi  yang  digunakan  untuk  mengatasi overfitting ini seperti yang salah satunya adalah dengan menerapkan  augmentasi  data  untuk  meningkatkan jumlah serta variasi dataset.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Luo  [14]  dan  Gandhi [15]  menunjukkan  bahwa  penerapan  augmentasi  data pada  dataset  meningkatkan  jumlah  sekaligus  variasi data  yang  pada  akhirnya  juga  mengarah  pada meningkatnya akurasi dari model hasil pelatihan. Pada penelitian  yang  dilakukan  Gandhi,  menggunakan dataset  VGG19  (tanpa  augmentasi)  diperoleh  akurasi pengujian sebesar 76%, sedangkan dengan menggunakan  dataset  Nanonets  (nama  dataset  yang merujuk pada data yang sama namun dengan penerapan augmentasi  data)  diperoleh  akurasi  pengujian  sebesar 94,5%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  terdapat peningkatan akurasi setelah augmentasi data dilakukan.
Sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Gandhi, deep learning memerlukan dataset dalam jumlah besar untuk  mencapai  performa  yang  tinggi,  sehingga penerapan  augmentasi  data  ini  penting  ketika  peneliti menggunakan deep learning . Augmentasi data sendiri dapat diterapkan pada berbagai data seperti teks, audio,
gambar,  dan  data  lainnya  [12].  Beberapa  penelitian yang  menggunakan machine  learning/deep  learning menerapkan  augmentasi  pada  data  yang  dimilikinya, seperti  Refai  menerapkan  augmentasi  pada  data  teks [16],  Muthumari  yang  menerapkan  augmentasi  pada data  audio  [17],  dan  Alam  menerapkan  augmentasi pada data gambar/citra [18].
Pada  data  berjenis  gambar,  augmentasi  data  dapat dilakukan  dengan  beberapa  cara  seperti  translasi, rotasi, flip , crop , zoom , blurring/ sharpening , random erasing , dan mengubah channels warna pada gambar, dan lainnya. Selain itu augmentasi juga dapat dilakukan dengan  mengkombinasikan  antara  teknik-teknik augmentasi  tersebut,  misalkan  melakukan  augmentasi dengan mengkombinasikan antara translasi dan rotasi, atau  lainnya.  Pada  penelitian  ini  teknik  augmentasi yang  diterapkan  akan  disesuaikan  dengan  jenis  data yang digunakan, yaitu data gambar potongan lempeng prasasti yang terdapat aksara di dalamnya.

## Data yang Digunakan
Penelitian ini menggunakan data citra yang diambil dari  Prasasti  Waruṅgahan  asli.  Prasasti  Waruṅgahan terdiri dari 14 lempeng, dengan rincian sebagai berikut: 11  lempeng  dengan  karakter  pada  sisi  depan  dan  sisi belakang,  1  lempeng  dengan  karakter  pada  sisi  depan saja,  dan  2  lempeng  kosong  pada  kedua  sisinya). Penerapan  augmentasi  data  pada  penelitian  ini menggunakan sampel data citra dari salah satu lempeng pada salah satu sisi saja, yaitu lempeng ke-1 pada sisi depan. Selanjutnya lempeng tersebut dibagi menjadi 3 bagian  agar  rasio  antara  tinggi  dan  lebarnya  tidak berbeda  jauh,  data  gambar  yang  digunakan  pada penelitian ini ditunjukkan oleh Gambar 1.
Gambar 1. Potongan lempeng Prasasti Waruṅgahan (Sumber: G.A. Sambodo dan W.P. Sidhi, anggota komunitas Tapak Jejak Kerajaan)
Prasasti  Waruṅgahan  merupakan  prasasti  logam peninggalan  zaman  Kerajaan  Majapahit  pada  tahun 1227  Saka  atau  1305  Masehi  yang  saat  itu  dipimpin oleh Nararya Sanggramawijaya Sri Maharaja Kertarajasa Jayawardhana (Raden Wijaya) yang ditulis dengan  menggunakan  aksara  kawi.  Aksara  Kawi  atau
Aksara Jawa Kuno digunakan untuk menulis prasasti di zaman kerajaan Indonesia sejah pertengahan abad ke-8 Masehi.
Berbeda  dengan  Aksara  Jawa  Baru  (Aksara  Carakan "hanacaraka") yang hanya memiliki 20 aksara, Aksara Kawi  memiliki  33  aksara  konsonan  dan  16  aksara vokal.  Aksara  kawi  lebih  kompleks  baik  dari  segi penulisan maupun pembacaan aksaranya jika dibandingkan dengan aksara carakan.

## Teknik Augmentasi Data
Teknik augmentasi yang diterapkan mempertimbangkan  jenis  data  yang  digunakan.  Pada augmentasi  dengan  data  berupa  gambar  yang  di dalamnya  terdapat  aksara  kawi  maka  pada  penelitian ini  akan  menggunakan  beberapa  teknik  augmentasi seperti  translasi,  rotasi,  zoom,  gaussian  blur,  serta kombinasinya.
Teknik  augmentasi  lain  seperti flipping tidak diterapkan  mengingat  bahwa  teknik  ini  dapat mengubah  bentuk  asli  aksara  dengan  membaliknya sehingga  dapat  menghilangkan  maknanya  dan menjadikannya  tidak  lagi  dapat  dibaca.  Selain  itu, karena dataset yang  digunakan  berupa  aksara  dan tujuannya adalah untuk mendeteksi aksara maka teknik augmentasi  lain  seperti  pengubahan  warna  dengan mengubah  nilai  channel  RGB  atau  teknik color transformation lain  juga  tidak  diterapkan.  Hal  ini dikarenakan  keberadaan  warna  bukan  menjadi  bagian utama dari pendeteksian aksara. Berbeda apabila tujuan dari  pendeteksian  diterapkan  pada  objek-objek  yang fitur intinya adalah warna, seperti trafic light atau objek lain  yang  menjadikan  warna  sebagai  fitur  intinya. Berdasarkan  penjelasan  tersebut  maka  teknik  seperti flipping dan color transformation tidak diterapkan pada dataset aksara.
Berikut  adalah  penjelasan  dari  beberapa  teknik augmentasi yang diterapkan pada penelitian ini.

## - Translasi
Melakukan translasi gambar baik ke arah atas, kanan, bawah, maupun ke arah kiri dapat menjadi transformasi yang  sangat  berguna  untuk  menghindari  bias  posisi pada data [19]. Apabila semua gambar berada di posisi yang  sama,  tepat  di  tengah  misalnya,  maka  ketika pengujian deteksi aksara dilakukan, model hanya dapat mendeteksi  secara  sempurna  setiap  aksara  jika  data pengujian  juga  berada  tepat  di  posisi  di  tengah. Translasi ditunjukkan oleh persamaan (1) [20].
(1)
dengan x' menunjukkan koordinat baru setelah proses translasi,  x  merupakan  koordinat  awal  sebelum translasi dilakukan, dan t menunjukkan besarnya nilai pergeseran yang dilakukan.
Dalam bidang 2D proses translasi dapat dilakukan pada  koordinat  x  dan  y,  sedangkan  pada  bidang  3D translasi  dapat  dilakukan  pada  koordinat  x,  y,  dan  z. Pada  penelitian  ini,  translasi  akan  dilakukan  ke  arah atas,  kanan,  bawah,  kiri  sebesar  100  pixel.  Nilai translasi  dibuat  tidak  terlalu  besar  untuk  menghindari hilangnya  data  aksara  akibat  pergeseran  yang dilakukan, sehingga nantinya tidak mengurangi dataset pelatihan secara signifikan.

## - Rotasi
Rotasi  pada  gambar  dapat  dilakukan  dengan memutar  gambar  searah  jarum  jam  ( Clockwise /CW) atau  berlawanan  dengan  arah  putaran  jarum  jam ( Counter Clockwise /CCW) mulai dari 1° hingga 359° [19].  Rotasi  pada  gambar  dilakukan  dengan menggunakan persamaan (2).
(2)
dengan  R  adalah  rotasi, 𝜃 adalah  sudut  rotasi  dalam satuan  radian,  sin 𝜃 dan  cos 𝜃 merupakan  nilai  sinus dan cosinus dari sudut rotasi.
Pada penelitian ini, karena data yang digunakan berupa gambar  lempeng  prasasti  yang  terdapat  aksara  di dalamnya, maka derajat rotasi yang digunakan sebesar 3°.  Rotasi  dilakukan  searah  jarum  jam  (CW)  serta berlawanan arah jarum jam (CCW).
- Zoom
Augmentasi data menggunakan zoom diterapkan untuk menambah  jumlah  serta  variasi  data  dengan memperbesar  ( zoom  in )  atau  memperkecil  ( zoom  out ) bagian  dari  gambar.  Penelitian  ini  juga  akan menerapkan dua jenis zoom ini.

## - Blur/Noise
Teknik ini digunakan untuk menghilangkan ketajaman atau  detail  pada  data  gambar.  Penelitian  ini  akan menerapkan gaussian blur pada data gambar lempeng beraksara  kawi.  Menggunakan  data  dengan  efek  blur akan menambah variasi data pelatihan sehingga dapat meningkatkan robustness dari model hasil pelatihan.
Selain keempat teknik augmentasi di atas, penelitian ini juga  mengkombinasikan  beberapa  teknik  augmentasi untuk  menghasilkan  teknik  augmentasi  lain,  seperti contohnya  pengkombinasian  translasi  dengan zoom , dengan  rotasi,  atau  dengan  teknik  lainnya.    Tabel  1 menunjukkan teknik-teknik augmentasi yang digunakan pada penelitian ini.
Tabel  1. Teknik Augmetasi Data yang Digunakan
No. Teknik
1 Translate-up 100px, rotate 3° CW 2 Translate-right 100px, rotate 3° CW 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 Translate-left 100px, rotate 3° CW Translate-down 100px, rotate 3° CW Translate-up 100px, rotate 3° CCW Translate-right 100px, rotate 3° CCW Translate-left 100px, rotate 3° CCW Translate-down 100px, rotate 3° CCW Translate-up 100px, zoom in Translate-up 100px, zoom out Translate-right 100px, zoom in Translate-right 100px, zoom out Translate-down 100px, zoom in Translate-down 100px, zoom out Translate-left 100px, zoom in Translate-left 100px, zoom out
Zoom in Zoom out
Gaussian blur
Setiap teknik augmentasi data yang terdapat pada Tabel akan diterapkan pada data citra yang ditunjukkan oleh Gambar 1.

## 3.   Hasil dan Pembahasan

## Hasil
Beberapa  contoh  hasil  dari  penerapan  teknik agumentasi  seperti  translasi,  rotasi, zoom ,  blur  dan kombinasinya  pada  data  citra  yang  dibahas  di  bab sebelumnya ditunjukkan oleh Gambar 2.
Tabel  2  menunjukkan  hasil  dari  penerapan  masing- masing  teknik  augmentasi  data  yang  digunakan  pada penelitian ini.
Tabel  2. Teknik Augmetasi Data yang Digunakan
No. Teknik 1 Translate-up 100px, rotate 3° CW 2 Translate-right 100px, rotate 3° CW 3 Translate-left 100px, rotate 3° CW 4 Translate-down 100px, rotate 3° CW 5 Translate-up 100px, rotate 3° CCW 6 Translate-right 100px, rotate 3° CCW 7 Translate-left 100px, rotate 3° CCW 8 Translate-down 100px, rotate 3° CCW 9 Translate-up 100px, zoom in 10 Translate-up 100px, zoom out
11 Translate-right 100px, zoom in
12 Translate-right 100px, zoom out
13 Translate-down 100px, zoom in
14 Translate-down 100px, zoom out
15 Translate-left 100px, zoom in
16 Translate-left 100px, zoom out 17 Zoom in 18 Zoom out 19 Gaussian blur

## Pembahasan
Penerapan  teknik  augmentasi  pada  setiap  gambar potongan lempeng menghasilkan 19 variasi data baru. Apabila  ditambahkan  data  original  maka  terdapat  20 variasi yang berbeda, sehingga total terdapat 60 gambar potongan  lempeng  Prasasti  Waruṅgahan.  Selain  itu apabila  dilakukan  penghitungan  terhadap  label  yang juga  merepresentasikan  jumlah  aksara  pada  dataset yang  digunakan,  maka  pada  3  (tiga)  data  sampel gambar  lempeng  tersebut  sebelum  augmentasi dilakukan  terdapat  sekitar  285  label.  Setelah augmentasi dilakukan jumlah label meningkat menjadi 4975 label. Sebagai catatan, pelabelan hanya dilakukan pada  aksara  yang  muncul  sempurna  pada  lempeng prasasti, sehingga aksara yang hanya muncul sebagian
akibat proses augmentasi seperti translasi, rotasi, atau zoom  tidak  dilakukan  pelabelan  atau  tidak  dihitung. Gambar  3  menunjukkan  tentang  yang  dimaksud sebagai  label  aksara  pada  data  lempeng  prasasti beraksara kawi.
Gambar 3. Contoh Label Aksara pada Data Prasasti
Proses  anotasi  atau  pelabelan  merupakan  proses penting  pada supervised  learning sebelum  proses training model  dilakukan.  Pelabelan  harus  dilakukan dengan  teliti  agar  model  dapat  menghasilkan  akurasi pendeteksian dan rekognisi aksara dengan akurat.
Gambar 4 menunjukkan perbandingan jumlah gambar sebelum  dan  setelah  augmentasi,  serta  jumlah  label sebelum dan setelah augmentasi dilakukan.
Gambar 4. Perbandingan pada Jumlah Gambar & Jumlah Label Sebelum dan Sesudah Augmentasi
Seperti  yang  ditunjukkan  oleh  Gambar  4,  terdapat penambahan yang signifikan pada jumlah data gambar serta label setelah dilakukan proses augmentasi data.
Seperti  disampaikan  pada  bab  sebelumnya,  hasil  dari augmentasi  data  ini  digunakan  sebagai  dataset pelatihan  deteksi  aksara  menggunakan  YOLO  ( You Only  Look  Once ),  salah  satu  algoritma  pendeteksian
objek  secara real  time yang  memiliki  kecepatan pendeteksian objek serta akurasi yang tinggi. Merujuk pada paper YOLO [21], YOLO menggunakan fitur dari keseluruhan gambar ketika melakukan prediksi. YOLO mempelajari  representasi  objek  secara  general  serta melihat  informasi  kontekstual  dari  objek  seperti posisinya  dalam  gambar  serta  objek-objek  lain  yang berada di sekitarnya. Oleh karena itu, ketika pelatihan model deteksi aksara kawi menggunakan YOLO, maka aksara  tidak  perlu  dipisahkan  satu  per  satu,  namun langsung  menggunakan  keseluruhan  lempeng  yang  di dalamnya  terdapat  banyak  aksara  sekaligus.  Oleh karena  itu  augmentasi  diterapkan  pada  potongan lempeng prasasti, bukan aksara per aksara. Mengingat bahwa  YOLO  juga  mempelajari  posisi  dari  objek ketika training maka proses augmentasi seperti transisi, rotasi,  zoom,  dan  lainnya  dapat  memperkaya  variasi data sehingga mengarahkan pada peningkatan akurasi dari model yang dihasilkan.
Pada  penelitian  ini  penggunaan  translasi  sebesar  100 pixel mempertimbangkan agar tidak banyak data yang hilang  akibat  penerapan  teknik  augmentasi  ini. Sedangkan pemilihan rotasi sebesar 3° mempertimbangkan  derajat  kemiringan  normal  yang sering  terjadi  saat  pengambilan  gambar/  pembacaan, sehingga  diharapkan  model  tetap  dapat  membaca aksara  dengan  baik  walaupun  lempeng  aksara  tidak pada  posisi  yang  lurus  sempurna.  Selanjutnya, penerapan  teknik  augmentasi zoom dapat  menambah variasi  data  sehingga  model  akan  terlatih  untuk membaca  aksara  dengan  ukuran  yang  besar  maupun ukuran  yang  kecil.  Demikian  juga  dengan  penerapan teknik augmentasi gaussian blur , penerapan augmentasi  ini  dapat  meningkatkan  keandalan  model dalam  membaca  gambar  aksara  pada  prasasti  yang tidak jelas/tajam ataupun terdapat noise karena proses pengambilan gambar yang kurang benar.
Selain  penerapan  teknik-teknik  augmentasi  yang dibahas  sebelumnya,  ketika  proses  training,  data  juga akan  diubah  menjadi grayscale untuk  mengurangi biaya  komputasi,  mengingat  pada  data  jenis  aksara seperti  ini  keberadaan  warna  dapat  diabaikan. Pengubahan channel warna  menjadi grayscale dapat dilakukan  dengan  melalui hyperparameter yang disediakan oleh YOLO.
Beberapa  teknik  augmentasi  data  pada  penelitian  ini juga  telah  diterapkan  pada  [11]  dan  terbukti menghasilkan model dengan akurasi pendeteksian yang tinggi terhadap aksara kawi pada Prasasti Waruṅgahan.

## 4.   Kesimpulan
Augmentasi  data  digunakan  untuk  meningkatkan jumlah serta variasi data. Augmentasi dapat diterapkan pada  berbagai  jenis  data  seperti  teks,  audio,  gambar, dan  jenis  data  lainnya.  Proses  augmentasi  data  biasa digunakan  pada machine  learning/deep  learning terutama apabila data original yang dimiliki jumlahnya terbatas. Jumlah data yang besar serta bervariasi akan
membantu meningkatkan performa dan akurasi model serta dapat mencegah terjadinya overfitting .
Pada  penelitian  ini  augmentasi  data  diterapkan  pada data  gambar  potongan  lempeng  Prasasti  Waruṅgahan yang ditulis dengan Aksara Kawi. Teknik augmentasi yang  diterapkan  pada  penelitian  ini  adalah  translasi, rotasi ,  zoom , blur/noise serta  kombinasinya  dengan mempertimbangkan jenis data yang digunakan berupa data lempeng yang terdapat aksara di dalamnya. Teknik augmentasi flipping dan color  transformation tidak diterapkan  pada  penelitian  ini. Flipping dapat mengubah  bentuk  asli  dari  aksara  sehingga  dapat menghilangkan  maknanya  dan  menjadikannya  tidak lagi  dapat  dibaca.  Sedangkan color  transformation tidak  diterapkan  karena  keberadaan  warna  pada  data prasasti dapat diabaikan. Pemilihan teknik augmentasi harus  disesuaikan  dengan  jenis  data  yang  digunakan karena  tidak  semua  teknik  cocok  digunakan  pada semua  jenis  data.  Penerapan  augmentasi  data  pada penelitian  ini  telah  meningkatkan  jumlah  data  secara signifikan  serta  menghasilkan  variasi  baru  pada  data. Teknik-teknik  augmetasi  ini  telah  diterapkan  pada penelitian lain dan menghasilkan model dengan akurasi pendeteksian yang tinggi.

## Daftar Rujukan
[1] Taye,  M.M.,  2023.  Understanding  of  Machine  Learning  with Deep  Learning:  Architectures,  Workflow,  Applications  and Future Directions. Computers, Jordan, 2023,12,91. URL: https://www.mdpi.com/2073-431X/12/5/91
[2] Li,  H.,  Li,  J.,  Guan,  X.,  Liang,  B.,  Lai  Y.,  and  Luo,  X.,  2019. Research  on  Overfitting  of  Deep  Learning.  2019  15th International  Conference  on  Computational  Intelligence  and Security (CIS), Macao, China, 2019, pp. 78-81. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9023664
[3] Guo,  Y.,  Zhang,  J.,  Cai,  J.,  Jiang,  B.,  Zheng,  J.,  2018.  CNN- based  Real-Time  Dense  Face  Reconstruction  with  Inverse- Rendered  Photo-Realistic  Face  Images.  IEEE  Trans.  Pattern Anal. Mach. Intell. 2018, 41, 1294–1307.
URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8360505
[4] Sanjar,  K.,  Rehman,  A.,  Paul,  A.,    and  Jeong  Hong,  K.,  2020. Weight  Dropout  for  Preventing  Neural  Networks  from Overfitting.  2020  8th  International  Conference  on  Orange Technology (ICOT), Daegu, Korea (South), 2020, pp. 1-4.
URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9468799
[5] Kolluri,  J.,  Kotte,  V.  K.,     Phridviraj,  M.  S.  B.,  and  Razia,  S., 2020. Reducing Overfitting Problem in Machine Learning Using Novel  L1/4  Regularization  Method.  2020  4th  International Conference  on  Trends  in  Electronics  and  Informatics (ICOEI)(48184), Tirunelveli, India, 2020, pp. 934-938.
URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9142992
[6] Awais,  M.,  Bin  Iqbal,  M.  T.,  and  Bae,  S.  H.,  2021.  Revisiting Internal  Covariate  Shift  for  Batch  Normalization.  in  IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 32, no. 11, pp. 5082-5092.
URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9238401
[7] Krylov,  A.,  2023.  Importance  of  Data  Privacy  in  Healthcare: Data Security Standards. Available online: https://kodjin.com/blog/the-value-of-data-privacy-in-healthcare (accessed on 8 April 2024).
URL: https://kodjin.com/blog/the-value-of-data-privacy-in- healthcare/
[8] Kusuwa, W., 2015. Tatahan Huruf Jawa Kuno Terkikis, Prasasti 869 Masehi Sulit Dibaca. Available online:
https://regional.kompas.com/read/2015/08/05/15484311/Tataha n.Huruf.Jawa.Kuno.Terkikis.Prasasti.869.Masehi.Sulit.Dibaca (accessed on 8 April 2024) URL: https://regional.kompas.com/read/2015/08/05/15484311/Tataha n.Huruf.Jawa.Kuno.Terkikis.Prasasti.869.Masehi.Sulit.Dibaca
[9] Anggoro,  A.  P.,  2008.  Pelajaran  Mengendalikan  Banjir  dari Klagen.
Available
online: https://tekno.kompas.com/read/2008/11/15/01212614/pelajaran. mengendalikan.banjir.dari.klagen  (accessed  on  15  Februari 2024). URL: https://tekno.kompas.com/read/2008/11/15/01212614/pelajaran. mengendalikan.banjir.dari.klagen URL : https://ieeexplore.ieee.org/document/10041262
[10] Suciati,  N.,  Sutramiani,  N.  P.,  and  Siahaan,  D.,  2022. LONTAR_DETC: Dense and High Variance Balinese Character Detection Method in Lontar Manuscripts. in IEEE Access, vol.
10,
pp.
14600-14609, 2022,
doi: 10.1109/ACCESS.2022.3147069. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9694598
[11] Santoso, R., Suprapto, Y. K., and Yuniarno, E. M., 2020. Kawi Character  Recognition  on  Copper  Inscription  Using  YOLO Object  Detection.  2020  International  Conference  on  Computer Engineering,  Network,  and  Intelligent  Multimedia  (CENIM), Surabaya, 2020, pp.343-348. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9297873/
[12] Lyashenko, V., 2023. Data Augmentation in Python: Everything
You Need to Know. Available
online: https://neptune.ai/blog/data-augmentation-in-python  (accessed on 8 Maret 2024). URL: https://neptune.ai/blog/data-augmentation-in-python
[13] Yang, S., Xiao, W., Zhang, M., Guo, S., Zhao, J., Shen, F., 2022. Image Data Augmentation for Deep Learning: A Survey. arXiv 2022. arXiv:2204.08610. URL: https://arxiv.org/abs/2204.08610
[14] Luo, Y. and Zhu, L., 2020. Research on Data Augmentation for Object  Detection  Based  on  X-  ray  Security  Inspection  Picture. 2020 IEEE International Conference on Advances in Electrical Engineering  and  Computer  Applications(  AEECA),  Dalian, China, 2020, pp. 219-222 URL : https://ieeexplore.ieee.org/document/9213654
[15] Gandhi,  A.,  2024.  Data  Augmentation  |  How  to  Use  Deep Learning  When  You  Have  Limited  Data  —  Part  2.  Available online: https://nanonets.com/blog/data-augmentation-how-to- use-deep-learning-when-you-have-limited-data-part-2/ (accessed on 5 Maret 2024). URL: https://nanonets.com/blog/data-augmentation-how-to- use-deep-learning-when-you-have-limited-data-part-2/
[16] Refai, D., Abu-Soud, S., and Abdel-Rahman, M. J., 2023. Data Augmentation Using Transformers and Similarity Measures for Improving Arabic Text Classification. in IEEE Access, vol. 11, pp. 132516-132531. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10328600
[17] Muthumari, M., Bhuvaneswari, C. A., Kumar Babu, J. E. N. S., and  Raju,  S.  P.,  2022.  Data  Augmentation  Model  for  Audio Signal  Extraction.  2022  3rd  International  Conference  on Electronics and Sustainable Communication Systems (ICESC), Coimbatore, India, 2022, pp. 334-340. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9885539
[18] Alam,  M.  S.,  Wang,  D.,  and  Sowmya,  A.,  2021.  Image  Data Augmentation  for  Improving  Performance  of  Deep  Learning- Based  Model in Pathological Lung Segmentation. 2021 Digital Image Computing: Techniques and Applications (DICTA), Gold Coast, Australia, 2021, pp. 1-5. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9647209
[19] Shorten, C. dan Khoshgoftaar, T. M., 2019.  A survey on Image Data  Augmentation  for  Deep  Learning.  Journal  of  Big  Data  6, 2019: 1-48. URL: https://journalofbigdata.springeropen.com/articles/10.1186/s40 537-019-0197-0
[20] Szeliski,  R.,  2021.  Computer  Vision:  Algorithms  and Applications 2nd Edition. New York: Springer. URL: https://szeliski.org/Book/
[21] Redmon,  J.,    Divvala,  S.,  Girshick,  R.,  and  Farhadi,  A.,  2016. You  Only  Look  Once:  Unified,  Real-time  Object  Detection. 2016  IEEE  Conference  on  Computer  Vision  and  Pattern Recognition (CVPR), Las Vegas, NV, 2016, pp. 779-788. URL : https://ieeexplore.ieee.org/document/7780460