## Pengenalan Tulisan Tangan Offline Dengan Algoritma Generalized Hough Transform dan Backpropagation
Farica Perdana Putri 1 , Adhi Kusnadi 2
Program Studi Informatika, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia farica@umn.ac.id adhi.kusnadi@umn.ac.id
Diterima 30 Maret 2018 Disetujui 8 Juni 2018
Abstract —Offline handwriting recognition is a technique used to recognize handwriting in paper document which converting  it  to  digital  form.  Each  handwriting  has  a unique  style  and  shape  that  can  be  used  to  identify  the owner.  This  research  aims  to  develop  a  method  to recognize  the  digital  data  handwriting.  The  method combines two algorithms; the first is Generalized Hough Transform  in  feature  extraction  process  to  detect arbitrary  objects  on  the  image;  the  second  algorithm  is Backpropagation  to  train  the  neural  network  based  on feature values from feature extraction process. Artificial Neural Network (ANN) is used to improve the accuracy of  the  recognition  system.  The  experiments  are performed  by  using  100  handwriting  images  of  10 different  people. The  number of hidden  units is defined through  experiment  to  obtain  optimal  neural  network. The  experiment  result  shows  that  the  recognition accuracy is up to 80%.
Index Terms— Artificial Neural Network, Backrpopagation, Generalized Hough Transform,
Offline handwiritng recognition

## I. P ENDAHULUAN
Tulisan tangan merupakan salah satu hal unik yang dapat  dihasilkan  oleh  manusia  selain  tanda  tangan. Seperti halnya tanda tangan, tulisan tangan juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi pemiliknya. Beberapa  penelitian  pun  telah  memfokuskan  pada teknik-teknik baru dan metode yang akan mengurangi waktu pemrosesan dan tingkat keakurasian yang lebih tinggi [1].
Pengenalan  tulisan merupakan  bagian dari pengenalan  oleh  komputer  ( computer  recognition ). Pengenalan oleh komputer merupakan proses otomatisasi yang menggunakan teknik pengenalan pola dan pembelajaran mesin untuk mengenal karakter atau kata  yang  diberikan  [2].  Berdasarkan  teknik  yang digunakan untuk memperoleh input data, terdapat dua macam  pengenalan  tulisan  tangan,  yaitu offline dan online .  Pada  pengenalan  tulisan online ,  data dikumpulkan  ketika  dibuat  pada  permukaan  digital dengan  menggunakan  alat  tulis  seperti stylus [3]. Tetapi,  pada  pengenalan  tulisan offline ,  data  berupa
dokumen tulisan tangan yang dipindai terlebih dahulu [3]. Secara umum, terdapat lima tahapan dalam sistem pengenalan  tulisan  tangan offline ,  yaitu image scanning,  image  preprocessing, segmentasi,  ekstraksi ciri, dan neural network [4].
Ada banyak algoritma yang dapat digunakan pada tahap ekstraksi ciri yang telah dikembangkan, salah satu diantaranya  adalah Generalized  Hough  Transform (GHT). GHT merupakan pengembangan dari algoritma Hough  Transform (HT).  Berdasarkan  rujukan  [5]  dan [6],  GHT  terbukti  lebih  efektif  digunakan  untuk mendeteksi bentuk  yang  berubah-ubah,  seperti tulisan tangan, dibandingkan dengan HT. GHT adalah sebuah algoritma  berbasis  kontur  yang  hanya  menggunakan informasi  kontur  untuk  proses  pengenalan  pola, sehingga  secara  efektif  dapat  mengurangi  pengaruh noise [7].
Setelah melalui ekstraksi ciri, ciri-ciri penting yang diperoleh  digunakan  pada  tahap neural  network . Jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  atau artificial  neural network digunakan untuk meningkatkan akurasi dalam mengenali  tulisan  tangan  seseorang.  Salah  satu algoritma yang dapat digunakan untuk melatih jaringan syaraf  adalah Backpropagation .  Algoritma  ini  dapat meningkatkan  kecepatan  dari  proses  pembelajaran jaringan  [4].  Penggunaan  algoritma  ini  sesuai  untuk aplikasi  pengenalan  pola  dan  merupakan  salah  satu algoritma  pelatihan  dengan  supervisi  yang  dapat meningkatkan kinerja jaringan karena telah ditetapkan tujuan  atau  target  dari  pelatihan  [8].  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengimplementasikan  algoritma ekstraksi  ciri Generalized  Hough  Transform dan Backpropagation pada  pengenalan  tulisan  tangan offline .
Pembahasan penelitian ini dibagi menjadi beberapa bagian. Analisis masalah dan penelitian dijelaskan pada bagian  PENDAHULUAN.  Landasan  teori  yang digunakan diuraikan pada bagian TELAAH LITERATUR.  Perancangan  dari  arsitektur  jaringan syaraf  tiruan  yang  digunakan  akan  dijelaskan  pada bagian
PERANCANGAN ARSITEKTUR

## ISSN 2355-3286
JARINGAN SYARAF TIRUAN.  Perancangan sistem pengenalan  tulisan  tangan  dibahas  pada  bagian PERANCANGAN  SISTEM.  Uji  coba  dan  hasil pengujian  dibahas  pada  bagian  IMPLEMENTASI APLIKASI  dan  UJI  COBA.  Adapun  kesimpulan  dan saran  yang  dapat  digunakan  untuk  penelitian selanjutnya  dijabarkan  pada  bagian  SIMPULAN. Kemudian,  saran  yang  dapat  digunakan  untuk penelitian selanjutnya diuraikan pada bagian SARAN.

## II. T ELAAH L ITERATUR
A. Pengenalan Tulisan Tangan Offline
Pengenalan tulisan tangan mengarah pada identifikasi karakter (huruf ataupun angka) yang tertulis [9].  Berdasarkan  bagaimana  input  didapatkan, pengenalan  tulisan  tangan  dibagi  menjadi  dua,  yaitu pengenalan  tulisan  tangan offline dan  pengenalan tulisan  tangan online [4].  Pengenalan  tulisan  tangan offline merupakan pengenalan tulisan yang didasarkan pada citra dari sebuah teks tertulis [10].
Pengenalan  tulisan  tangan offline ini  melibatkan konversi otomatis teks dalam citra ke dalam kode-kode huruf  yang  digunakan  dalam  komputer  dan  aplikasi pengolahan  teks  [10].  Data  yang  diperoleh  dianggap sebagai  representasi  statis  tulisan  tangan.  Tahapan dalam pengenalan tulisan tangan ini adalah [4]:
1. Image  Scanning. Pada  tahap  ini,  dokumen tertulis  akan  dipindai  dengan  mengunakan scanner dan  kemudian  citra  tersebut  akan menjadi  input  ke  dalam  aplikasi,  khususnya tahap image preprocessing . Citra ini memiliki format tertentu seperti JPEG, BMP, dll.
2. Image  Preprocessing. Keluaran  dari  tahap sebelumnya  merupakan  masukkan  bagi  tahap image  preprocessing [4].  Data  mentah  dari tulisan tangan akan diberikan sejumlah tahapan preprocessing untuk  membuat  data  tersebut dapat  berguna  untuk  tahapan  selanjutnya  [4]. Tahap image  preprocessing bertujuan  untuk mengekstraksi  bagian-bagian  tekstual,  bagian yang  terdapat  tulisan  atau  karakter,  yang relevan  dan  mempersiapkannya  untuk  tahap segmentasi  dan  ekstraksi  ciri  [4]. Image preprocessing pada  sebuah  citra  diartikan sebagai  penerapan  beberapa  prosedur  seperti thresholding , penghalusan, penyaringan, pengubahan  skala,  dan  normalisasi  sehingga algoritma  untuk  klasifikasi  akhir  dapat  lebih sederhana dan akurat.
3. Segmentasi.  Sebuah  citra  ditampilkan  dalam bentuk deretan karakter-karakter yang diuraikan  ke  dalam  bagian-bagian  citra  dari individual  karakter  pada  tahapan  segmentasi [4].
4. Ekstraksi  ciri.  Ekstraksi  ciri  berkonsentrasi pada menemukan bentuk pada citra [11]. Setiap karakter memiliki ciri yang berbeda-beda, yang memainkan peranan penting dalam pengenalan
pola [4]. Tujuan utama dari ekstraksi ciri adalah untuk  menyediakan  informasi  yang  paling relevan  dari  data  asli  dan  merepresentasikan informasi  tersebut  pada  ruang  dimensional yang lebih rendah [4].
5. Neural  Network. Jaringan  syaraf  belajar  dari citra  pelatihan  awal.  Jaringan  akan  dilatih, kemudian  dapat  membuat  identifikasi  dari karakter.  Setiap  jaringan  syaraf,  secara  unik mempelajari properties dan  perbedaan  dari citra–citra  tersebut  [10].  Selanjutnya,  akan mencari properties yang sama pada citra untuk diidentifikasi [10]. Backpropagation merupakan  algoritma  yang  digunakan  untuk melatih  jaringan  syaraf.  Jaringan  dapat digunakan  untuk  mempelajari  karakter  pada pola dan melatih jaringan disimulasikan untuk pengenalan  karakter  yang  ditampilkan  dalam bentuk citra [4].

## B. Algoritma Generalized Hough Transform
Hough Transform merupakan salah satu algoritma yang  dapat  digunakan  untuk  ekstraksi  ciri.  Ide  dasar dari Hough  Transform adalah  untuk  memetakan  titik tepi  citra  ke  parameter  ruang,  yang  mewakili  semua instance  dari  ciri  yang  terlihat  pada  citra  [6]. Hough Transform dapat  mengekstrak  bentuk  –  bentuk  yang sederhana seperti garis dan bentuk dua dimensi lainnya, tetapi tidak untuk bentuk – bentuk yang lebih kompleks dan  berubah-ubah  [7].  Oleh  karena  itu,  digunakanlah algoritma Generalized Hough Transform .
Generalized Hough
Transform
merupakan penemuan  dari  DH.  Ballard. Generalized  Hough Transform adalah perkembangan dari Hough Transform untuk mendeteksi obyek yang berubah-ubah pada  citra.  Semua  bentuk  tidak  dapat  secara  mudah dinyatakan  dengan  sekelompok  kecil  parameter  [6]. Solusi yang diusulkan kemudian untuk membuat tabel, dinamakan R-table , untuk menyimpan semua piksel sisi dari target bentuk yang diberikan [6].
Implementasi Generalized  Hough  Transform menggunakan  informasi  sisi  untuk  mendefinisikan pemetaan dari orientasi titik tepi ke titik referensi dari bentuk  tersebut.  Dalam  menerapkan  algoritma Generalized  Hough  Transform terdapat  beberapa tahapan [12], yaitu:
1. Menetapkan  titik  acuan  ( x c , y c )  yang  dapat dihitung  menggunakan  rumus  berikut  dengan contoh  obyek  citra  seperti  pada  Gambar  1  di bawah ini.

## ISSN 2355-3286
Gambar 1. Contoh Obyek Citra Untuk Implementasi GHT [12]
Rumus yang digunakan untuk menghitung titik acuan adalah berikut.
x c = x i + r i cos( α i ) (1) y c = y i + r i cos( α i ) (2)
2. Menggambar garis dari titik acuan ke titik pada tepi obyek (P i ) dan menghitung panjang dari r i dan sudut α i .
3. Menuliskan  koordinat  dari  titik  acuan  ( x c , y c ) sebagai fungsi dari r i dan α i .
4. Menyimpan orientasi gradien (ϕ i ) pada P i .
5. Membuat R - table dengan data-data di atas, dan sebagai indeks ϕ i .
Gambar 2. Contoh R - table pada Generalized Hough Transform [12]
6. Menemukan versi kurva obyek setelah diputar, diperbesar/perkecil, dan ditranslasikan dengan membuat accumulator  array dari  titik  acuan, diperbesar/perkecil  dengan  faktor  S  dan diputar dengan sudut θ. Untuk setiap tepi ( x , y ) pada citra, menghitung ϕ( x , y ).
Kemudian  untuk  setiap  ( r ,α) yang sesuai dengan ϕ( x , y ) lakukan untuk setiap S dan θ : x c = x i + r ( f ) S cos[ a ( f ) + q ] (3) y c = y i + r ( f ) S sin[ a ( f ) + q ] (4) A( x c , y c , S , q ) = A( x c , y c , S , q ) + 1 (5)
Dan mencari maxima dari A.

## C. Algoritma Backpropagation
Algoritma Backpropagation merupakan salah satu algoritma  pembelajaran  yang  bekerja  pada  jaringan multilayer feed-forward , menggunakan gradien turunan  pada  bobot  untuk  meminimalkan  kesalahan keluaran  [13].  Terdapat  dua  fase  pada  algoritma Backpropagation [14]:

## 1. Fase Forward
Fase ini merupakan tempat dimana fungsi aktivasi merambat  dari input  layer ke output  layer [14]. Fungsi  aktivasi  yang  digunakan  adalah  sigmoid biner dengan rumus sebagai berikut.
𝑓(𝑥) = 1 1 +   𝑒 −𝑥 (6)
2. Fase Backward
Fase  ini  merupakan  tempat  dimana  nilai  aktual yang diamati dan nilai nominal yang diminta pada output  layer dirambatkan  mundur  ke input  layer sehingga  bobot  dapat  dimodifikasi  sampai  nilai keluaran  yang  dihasilkan  mendekati  atau  bahkan sama dengan dinginkan [14].
Gambar 3. Contoh Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan
Gambar  3.  merupakan  contoh  dari  arsitektur jaringan  syaraf  tiruan  untuk Backpropagation. Tahapan dari Backpropagation adalah sebagai berikut.
1.   Menginisialisasi nilai bobot dan bias dengan nilai secara  acak  yang  bernilai  antara  [0,1]  atau  [-0,5, 0,5].
2.   Menghitung keluaran dari hidden layer .
𝑧 𝑗 = 1 1 +   𝑒 𝑣0𝑗+∑ 𝑣𝑖𝑗𝑥𝑖 𝑛 𝑖=1 (7)
z j = keluaran dari unit ke- j pada hidden layer v 0j = bobot bias pada input layer ke hidden unit ke- j x i = masukkan pada unit ke- i v ij = bobot dari input unit ke- i ke hidden layer ke- j
3. Menghitung keluaran dari output layer .
y k = keluaran dari output unit ke- k w jk = bobot dari hidden unit ke- j ke output unit ke- k w 0k = bobot bias pada hidden layer ke output unit ke- k
4. Menghitung  kesalahan  untuk  unit  pada output layer . 𝛿 𝑘 =   (𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 ) 𝑦 𝑘 (1 − 𝑦 𝑘 ) (9)
𝑦 𝑘 = 1 1 +   𝑒 𝑤0𝑘+∑ 𝑤𝑗𝑘𝑧𝑗 𝑚 𝑗=1 (8)

## ISSN 2355-3286
∆𝑤 𝑗𝑘 =  𝛼𝛿 𝑘 𝑧 𝑗 (10) ∆𝑤 0𝑘 =  𝛼𝛿 𝑘 (11)
𝛿 𝑘 = sinyal error untuk output unit ke- k pada output layer
= laju pembelajaran ( learning rate )
5. Menghitung kesalahan untuk unit pada hidden layer .
𝛿 𝑗 =   ∑ 𝑤 𝑗𝑘 𝛿 𝑘 𝑚 𝑘=1 𝑧 𝑗 (1 − 𝑧 𝑗 ) (12) ∆𝑣 𝑖𝑗 =  𝛼𝛿 𝑗 𝑥 𝑖 (13) ∆𝑣 0𝑗 =  𝛼𝛿 𝑗 (14)
𝛿 𝑗 = sinyal error untuk output unit ke- j pada hidden layer
6. Memperbaharui bobot pada output layer .
𝑤 𝑗𝑘 new = 𝑤 𝑗𝑘 old + ∆ 𝑤 𝑗𝑘 (15)
7. Memperbaharui bobot pada hidden layer . 𝑣 𝑖𝑗 new = 𝑣 𝑖𝑗 old + ∆ 𝑣 𝑖𝑗 (16)

## 8. Tes kondisi penghentian

## III. P ERANCANGAN A RSITEKTUR J ARINGAN

## S YARAF T IRUAN
Perancangan  aristektur  JST  yang  akan  dilakukan terdiri  dari  dua  tahap,  yaitu  pada  tahap  pelatihan  dan tahap pengenalan. Pada tahap pelatihan JST, algoritma Backpropagation digunakan untuk mendapatkan bobot yang  nantinya  disimpan  ke  dalam database .  Jaringan akan  terus  mengubah  nilai  bobot  sampai  kriteria tertentu  terpenuhi,  dalam  aplikasi  ini  adalah  nilai kesalahan yang lebih kecil dari toleransi kesalahan.
Tahap selanjutnya adalah tahap pengenalan, aliran pemrosesan  dari  jaringan  hanya  dapat  bergerak  maju, berbeda dengan tahap pelatihan. Bobot yang disimpan dalam database akan diambil dan kemudian diberikan kepada JST sebagai bobot untuk pengenalan sehingga didapatkan hasil keluaran.
Kedua tahap di atas, membutuhkan masukkan yang didapatkan  dari  hasil  ekstraksi  ciri  menggunakan algoritma  GHT.  Jika  ingin  menggunakan  fungsi aktivasi  sigmoid  biner,  data  harus  ditransformasikan dulu  karena  rentang  keluaran  fungsi  aktivasi  sigmoid adalah  [0,1]  [8].  Normalisasi  dilakukan  dengan menggunakan rumus normalisasi sebagai berikut [8].
𝑥 ′ = 0.8 (𝑥 − nilai terkecil) nilai terbesar − nilai terkecil + 0.1 (17)
Adapun  arsitektur  JST  yang  digunakan  diuraikan sebagai berikut.
1. Jumlah  masukkan  pada input  layer ditetapkan adalah  40  buah  masukkan.  GHT  menghasilkan 10 titik ciri dari tiap karakter.  Banyak masukkan
pada  jaringan  syaraf  tiruan  didapatkan  dari proses ekstraksi ciri dengan GHT (10 titik ciri) dikalikan  dengan  4  huruf  yang  terdapat  pada input citra.
2. Hidden layer berjumlah 1 dan jumlah unit pada hidden  layer akan  ditentukan  setelah  proses pencarian jaringan optimum dengan menghitung nilai root-mean-square error (RMSE).
3. Antar layer terdapat  koneksi  satu  arah  yang memiliki bobot dengan nilai awal dipilih secara acak antara -0,5 – 0,5.
4. Jumlah  keluaran  pada output  layer adalah  1 dengan nilai target yaitu 1.
IV. P
ERANCANGAN S ISTEM
Sistem pengenalan tulisan tangan offline menggunakan algoritma GHT pada tahap ektraksi ciri dan Backpropagation pada  tahap neural  network classification agar  dapat  mengenali  tulisan  tangan seseorang  pada citra digital. Ciri-ciri  yang  didapatkan dari  tahap  ekstraksi  ciri  menggunakan  GHT  menjadi input untuk  jaringan  syaraf  tiruan  pada  tahap neural network classification.
Pada  perancangan  sistem,  digunakan flowchart untuk  menggambarkan  alur  proses  dan  fungsi-fungsi pada sistem. Flowchart yang diberikan menggambarkan  fungsi  segmentasi  tulisan  tangan, ekstraksi  ciri  menggunakan  GHT,  pelatihan  JST menggunakan Backpropagation ,  dan  pengenalan tulisan tangan.
Gambar  4  merupakan  alur  dari  proses  segmentasi tulisan  tangan  yang  dilakukan  saat  melakukan  proses pelatihan  ataupun  pengenalan  JST.  Masukkan  untuk proses  segmentasi  merupakan  hasil  keluaran  dari proses binarization dari citra yang diberikan oleh user. Proses  segmentasi  adalah  sebuah  proses  untuk memecah  karakter  atau  huruf-huruf  dari  kata  pada citra.
Gambar 4. Flowchart Proses Segmentasi Tulisan Tangan
Setelah proses segmentasi selesai, citra yang telah disegmentasi  akan  melalui  tahap  ekstraksi  ciri menggunakan GHT. Proses ekstraksi ciri digambarkan pada  Gambar  5.  Algoritma  GHT  melakukan pendeteksian  garis  menggunakan  algoritma canny edge detector sebelum pemrosesan GHT dilakukan.
Gambar 5. Flowchart Algoritma Generalized Hough Transform
Hasil keluaran dari proses ekstraksi ciri digunakan sebagai  masukkan  bagi  JST  pada  tahap  pelatihan ataupun  pengenalan.  Gambar  6  menggambarkan  alur dari  proses  pelatihan  JST  menggunakan  algoritma Backpropagation.
Selama proses pelatihan JST, bobot pada jaringan akan  terus  diperbaharui  sampai  nilai  kesalahan  lebih kecil dibandingkan  dengan  batas  kesalahan,  yaitu 0,00001.  Nilai  kesalahan  dihitung  menggunakan rumus sebagai berikut.
E = 1 2 ∑ (𝑡 𝑖 −   𝑜 𝑖 ) 2 𝑖 (18)
E = kesalahan jaringan t i = target o i = keluaran / output
Proses  pengenalan  tulisan  tangan  yang  dilakukan hanya  proses feed-forward atau  maju,  tidak  ada pengubahan bobot pada proses ini. Penghitungan yang dilakukan  adalah  fungsi  masukkan  dan  aktivasi  dari masing-masing  unit  pada hidden  layer dan output layer .
V. U JI C OBA

## A. Persiapan Pengujian
Sebelum tahap pengujian tulisan tangan, data yang digunakan untuk pelatihan dan pengujian dikumpulkan terlebih  dahulu.  Tulisan  tangan  yang  digunakan merupakan  tulisan  cetak  dan  terdiri  dari  huruf  latin. Data tersebut  merupakan tulisan  tangan  dari  10 orang yang berbeda dan dipindai menjadi citra untuk diproses menggunakan  teknik image  processing .  Setiap  orang akan  menulis  sebanyak  10  kali  kata  “Saya”  seperti contoh  pada  Gambar  7.  Data  citra  dikelompokkan berdasarkan kepemilikan seperti diuraikan pada Tabel 1.

## ISSN 2355-3286
Gambar 7. Contoh Data Citra Tulisan Tangan

## Tabel 1. Penamaan dan Pengelompokkan Data Citra Tulisan Tangan
Tulisan Tangan Orang ke - Penamaan Data Citra 1 TT_1 sampai TT_10 2 TT_11 sampai TT_20 3 TT_21 sampai TT_30 4 TT_31 sampai TT_40 5 TT_41 sampai TT_50 6 TT_51 sampai TT_60 7 TT_61 sampai TT_70 8 TT_71 sampai TT_80 9 TT_81 sampai TT_90 10 TT_91 sampai TT_100
Kemudian, melakukan pemilihan arsitektur jaringan  syaraf  optimum  yang  akan  digunakan  pada tahap  pelatihan  dan  pengenalan  tulisan  tangan.  Pada tahap  ini,  arsitektur  jaringan  syaraf  optimum, ditentukan menggunakan 40 masukkan, 1 hidden layer , laju pembelajaran ( learning rate ) 0,5, batas kesalahan 0,00001, fungsi aktivasi yang digunakan adalah fungsi sigmoid biner dengan satu keluaran, dan target keluaran adalah  1.  Sedangkan,  jumlah  unit  pada hidden  layer yang  akan  diuji  coba  adalah  2  sampai  10.  Perubahan bobot  akan  terus  berlangsung  sampai  nilai  kesalahan lebih kecil dari batas kesalahan yang ditetapkan.
Tabel 2. Hasil Pengujian terhadap Jumlah Unit pada Hidden Layer ( Hidden Unit ) Parameter Pengujian 1 2 3 4 5 Laju Pembelajaran 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 Hidden Unit 2 3 4 5 6 Batas Kesalahan 10 -5 10 -5 10 -5 10 -5 10 -5 RMSE 7,24 7,23 7,19 7,18 7,27 Parameter Pengujian 6 7 8 9 Laju Pembelajaran 0,5 0,5 0,5 0,5 Hidden Unit 7 8 9 10 Batas Kesalahan 10 -5 10 -5 10 -5 10 -5
RMSE 7,38
7,40 7,35 7,28
Tabel 2 merupakan hasil uji coba untuk menentukan jumlah unit pada hidden layer dengan menghitung nilai RMSE.  Berdasarkan  data  pada  Tabel  2,  nilai  RMSE
terkecil didapatkan saat jumlah unit pada hidden layer sebanyak 4 buah, yaitu 7,18. Ini dapat diartikan jumlah unit  pada hidden  layer untuk  arsitektur  JST  yang optimum dengan laju pembelajaran 0,5, batas kesalahan 0,00001,  40  unit  masukkan,  1 hidden  layer ,  dan  1 keluaran adalah 4 buah.
Selanjutnya, tahap pelatihan jaringan syaraf tiruan menggunakan  20  tulisan  tangan  dari  10  orang  yang berbeda.  Arsitektur  jaringan  yang  digunakan  sesuai dengan arsitektur jaringan yang telah diuji sebelumnya.
Tabel 3. Hasil Pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan
Seperti  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  3,  nilai kesalahan  (E)  yang  dihasilkan  dari  data  pelatihan sudah  lebih  kecil  dibandingkan  dengan  batas kesalahan,  sehingga  proses  pelatihan  dihentikan  dan dapat  dilakukan  proses  pengujian  dengan  bobot  yang didapatkan dari hasil pelatihan tersebut.

## B. Hasil Pengujian
Pada pengujian  ini, dilihat  tingkat  akurasi aplikasi dalam melakukan pengenalan tulisan tangan. Pengujian dilakukan dengan:
1. Memasukkan  citra  tulisan  tangan  yang  akan diuji  dan  memilih  pemilik  dari  tulisan  tangan yang  akan  diuji  keasliannya  sesuai  yang  ada pada data di database .
2. Sistem  akan  melakukan  proses  pengenalan tulisan  tangan  dimulai  dari  image  processing, algoritma  GHT,  dan feed-forward  neural network .
3. Mencatat  hasil  uji  coba  yang  dilakukan  ke dalam tabel, seperti pada Tabel 4.
Data Tulisan Tangan Orang ke- Keluaran E 1 0,99552831 9,99801E-06 2 0,99631147 6,80263E-06 3 0,99615998 7,37288E-06 4 0,99577645 8,91919E-06 5 0,99580301 8,80736E-06 6 0,99576086 8,98515E-06 7 0,99562138 9,58616E-06 8 0,99561736 9,60377E-06 9 0,99599469 8,02125E-06 10 0,99618233 7,2873E-06
Tabel 4. Hasil Pengujian Pengenalan Tulisan Tangan
Pada Tabel 4 di atas, Tulisan Tangan 1 merupakan tulisan  tangan  yang  akan  diuji,  Tulisan  Tangan  2 merupakan tulisan tangan yang ada pada database dan sudah dilatih. Keluaran merupakan nilai keluaran dari jaringan  syaraf  pada  tahap  pengujian,  dan  hasil merupakan hasil apakah Tulisan Tangan 1 sesuai atau cocok dengan Tulisan Tangan 2 atau tidak.

## C. Pembahasan
Berdasarkan pada pengujian yang telah dilakukan, dengan  hasil  yang  telah  diberikan  sebelumnya,  dapat ditentukan  persentase  akurasi  dengan  penghitungan seperti di bawah ini.
Akurasi = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑒𝑛𝑎𝑙𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑐𝑖𝑡𝑟𝑎 𝑢𝑗𝑖 𝑐𝑜𝑏𝑎 x 100% (13) Dari  persamaan  di  atas  dan  data  uji  coba  yang diberikan pada Tabel 3, maka persentase keberhasilannya adalah Akurasi = 16 20 x 100% = 80 %
Persentase  keberhasilan  dari  aplikasi  pengenalan tulisan  tangan offline menggunakan  algoritma Generalized  Hough  Transform dan Backpropagation adalah 80%.
Persentase  akurasi  yang  dihasilkan  sudah  cukup baik.  Menurut  hasil  pelatihan  jaringan  syaraf  tiruan pada  Tabel  2,  dapat  disimpulkan  bahwa  proses pelatihan  dengan  arsitektur  JST  yang  ada  sudah  baik dikarenakan  nilai  kesalahan  sudah  sangat  kecil. Namun,  proses  pelatihan  JST  dapat  ditingkatkan  lagi dengan  melakukan  uji  coba  jumlah  unit  pada hidden layer sebesar 11 sampai dengan jumlah unit masukkan dikurangi 1.

## VI. S IMPULAN DAN S ARAN
Sistem pengenalan tulisan tangan dengan menggabungkan algoritma Generalized Hough Transform dan Backpropagation telah  berhasil dilakukan.  Algoritma Generalized  Hough  Transform digunakan  untuk  memperoleh  ciri  dari  citra  tulisan tangan  pada  tahap  ekstraksi  ciri. Backpropagation digunakan untuk melatih jaringan syaraf tiruan dalam mengenali citra tulisan tangan.
Sistem  telah  diuji  dengan  menggunakan  model arsitektur jaringan berupa 40 buah masukkan, 1 hidden layer (dengan  4  buah  unit),  1  keluaran,  laju pembelajaran 0.5 dan batas kesalahan 0.00001. Fungsi aktivasi  yang  digunakan  pada  layar  tersembunyi  dan layar keluaran adalah fungsi sigmoid biner. Data yang digunakan berjumlah 100 dari 10 orang yang berbeda. Dari hasil uji coba yang dilakukan, didapatkan bahwa penggabungan algoritma Generalized Hough Transform dan Backpropagation dalam  pengenalan tulisan  tangan offline menghasilkan  nilai  persentase akurasi sebesar 80%.
Adapun  saran  untuk  penelitian  selanjutnya  yaitu perlu  dilakukan  penelitian  dengan  menggunakan algoritma  atau  metode  lain  untuk  proses  pelatihan jaringan  syaraf  maupun  ekstraksi  ciri.  Sistem  yang dikembangkan  pada  kesempatan  kali  ini  belum  dapat menganalisis  citra  tulisan  tangan  yang  berbentuk sambung.  Oleh  karena  itu,  penelitian  selanjutnya diharapkan  dapat  menganalisis  tulisan  tangan  yang berbentuk latin ataupun huruf lain seperti aksara Arab, Mandarin, Jepang, dan lain sebagainya.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Althaf, M. K. M. dan M. B. Begum, “Handwritten Characters Pattern  Recognition  Using  Neural  Networks,”  International Conference on Computing and Control Engineering, vol. 4, no.
7, 2012. Uji Coba ke - Tulisan Tangan 1 Tulisan Tangan 2 Keluaran Hasil 1 TT_3 TT_1 0.99597653 Cocok 2 TT_12 TT_11 0.99602671 Cocok 3 TT_27 TT_21 0.49510268 Tidak cocok 4 TT_33 TT_31 0.99594956 Cocok 5 TT_42 TT_41 0.99589848 Cocok 6 TT_56 TT_51 0.99584048 Cocok 7 TT_64 TT_61 0.99576848 Cocok 8 TT_78 TT_71 0.49497389 Tidak cocok 9 TT_89 TT_81 0.99587663 Cocok 10 TT_100 TT_91 0.99591680 Cocok 11 TT_6 TT_70 0.99563015 Cocok 12 TT_12 TT_65 0.39472854 Tidak cocok 13 TT_13 TT_8 0.35531605 Tidak cocok 14 TT_14 TT_8 0.48539911 Tidak cocok 15 TT_15 TT_4 0.35516635 Tidak cocok 16 TT_16 TT_6 0.69602320 Cocok 17 TT_11 TT_5 0.46524995 Tidak cocok 18 TT_13 TT_3 0.48493201 Tidak cocok 19 TT_14 TT_7 0.79563189 Cocok 20 TT_15 TT_10 0.29539982 Tidak cocok

## ISSN 2355-3286
[2] Liu, Zhi-Qiang, Jin-Hai Cai, dan Richard Buse, “Introduction” di  dalam Handwriting  Recognition:  Soft  Computing  and Probabilistic Approach , edisi 1, Berlin: Springer, 2003, bab I.
[3] Suryani,  Dewi,  Patrick  Doesch,  dan  Hermann  Ney,  “On  the Benefits  of  Convolutional  Neural  Network  Combinations  in Offline  Handwriting  Recognition,”  International  Conference on Frontiers in Handwriting Recognition (ICHFR), Shenzhen, hal. 193-198, 2016.
[4] Kumar,  Ashok  dan  P.  K.  Bhatia,  “Offline  Handwritten Character  Recognition  Using  Improved  Back-Propagation Algorithm,” International Journal of Advances in Engineering Sciences, vol. 3, no. 3, 2013.
[5] Ballard, D. H., “Generalizing The Hough Transform to Detect Arbitrary  Shapes,”  Pattern  Recognition,  vol.  13,  no.  2,  hal. 111-122, 1981.
[6] Touj,  S.,  Amara,  N.  B.,  &  Amiri,  H.,  “Generalized  Hough Transform for Arabic Printed Optical Character Recognition,” The  International  Arab  Journal  of  Information  Technology, vol. 2, no. 4, hal. 326-333, 2005.
[7] Qian,  Lisi  dan  Bin  Fang,  “Optimized  Generalized  Hough Transform for Road Making Recognition Application,” SPAC, Shenzhen, hal. 361-367, 2017.
[8] Siang,  J.  J.,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan  &  Pemrogramannya Menggunakan Matlab,” Yogyakarta: Penerbit Andi, 2009.
[9] Kala,  R.,  H.  Vazirani,  A.  Shukla,  dan  R.  Tiwari,  “Offline Handwriting  Recognition  using  Genetic  Algorithm,”  IJCSI, vol. 7, no. 1, hal. 16-25, March 2010.
[10] Chakravarthy,  A.  S.  N.,  P.  V.  K.  Raja,  dan  P.  S.  Avadhani, “Handwritten  Text  Image  Authentication  Using  Back Propagation,” IJNSA, vol. 3, no. 5, hal 121-130, Sep 2011.
[11] Nixon, Mark dan A. Aguado, “Introduction” di dalam Feature Extraction  and  Image  Processing ,  edisi  2,  United  Kingdom: Elsevier, 2008, bab I.
[12] Ballard,  D.  H.  dan  C.  M.  Brown,  “The  Hough  Method  for Curve  Detection”  di  dalam  Computer  Vision,  edisi  1,  New Jersey: Prentice-Hall, hal. 128-131, 1982, bab IV.
[13] Russel, Stuart J. dan Peter Norvig, “Artificial Neural Network” di dalam Artificial Intelligence: AcModern Approach , edisi 3, New Jersey: Prentice-Hall, hal. 733, 2010, bab XVIII.
[14] Lagudu,  S.  dan  CH.  V.  Sarma,  “Hand  Writing  Recognition Using  Hybrid  Particle  Swarm  Optimization  &  Back Propagation  Algorithm,”  IJAIEM,  vol.  2,  no.  1,  hal.  75-81, 2013.