## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 31 − 42 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.1002

## Pengenalan Tulisan Tangan Angka menggunakan Self Organizing Maps (SOM)

## Gita Fadila Fitriana
Fakultas Informatika, Rekayasa Perangkat Lunak, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Jawa Tengah, Indonesia Email: 1 gita@ittelkom-pwt.ac.id Submitted: 24/06/2021 ; Accepted: 29/06/2021 ; Published : 30/06/2021
Abstrak −Tulisan  tangan  merupakan  pengenalan  pola  karakter.  Pengenalan  pola  karakter  sangat  menarik  untuk  dilakukan penelitian. Dalam pengenalan pola karakter, banyak jenis karakter dapat dikenali oleh komputer dan diselesaikan dengan berbagai algoritma. Berbagai macam Pengenalan pola telah berhasil diterapkan di berbagai bidang seperti pengenalan suara, deteksi wajah, pengenalan sidik jari, dan pengenalan tulisan tangan. Pengenalan tulisan tangan dibagi menjadi dua macam yaitu pengenalan tulisan tangan secara online dan pengenalan tulisan tangan secara offline. Pengenalan tulisan tangan secara online membutuhkan peralatan elektronik khusus dan tulisan tangan ditangkap dengan tablet yang sensitive terhahap tekanan. Pengenalan tulisan tangan secara offline tidak memerlukan mesin khusus dikarenakan data tulisan tangan yang dimasukkan dari teks tertulis sebelumnya  seperti gambar scan oleh  scanner.  Beberapa  metode yang  dikembangkan  untuk  mengenali  tulisan  tangan  dengan  tingkat  akurasi yang berbeda-beda.  Penelitian  ini  menggunakan  ekstrasi  ciri  United  Moment  Invariant  (UMI)  dan  Self  Organizing  Maps  (SOM). Berdasarkan  hasil  percobaan  perangkat  lunak  untuk  keseluruhan  data  set  pengujian,  data  primer  menghasilkan  tingkat  akurasi sebesar 88% untuk 50 gambar dan data sekunder  pertama menghasilkan tingkat akurasi sebesar 98,2% untuk 500 gambar. Namun untuk percobaan data sekunder kedua sebanyak 50 data uji, tingkat akurasi sebesar 90%. Percobaan data sekunder ketiga sebanyak 500 data uji, tingkat akurasi sebesar 89%. Bila dilihat dari nilai akurasi tersebut, maka data primer memiliki tingkat akuras i yang lebih rendah bila dibandingkan dengan kedua data sekunder dengan jumlah yang berbeda. Tingkat akurasi yang dihasilkan dari percobaan  data  set  yang  berbeda  membuktikan  bahwa  karakter  tulisan  tangan  memiliki  tingkat  variasi  yang  tinggi  dan  tidak konsisten.  Hal  ini  disebabkan  oleh  ketebalan  dan  bentuk  tulisan  yang  tidak  konsisten  di  setiap  orang  serta  kebiasaan  yang mempengaruhi karakter tulisan tangan seseorang. Data primer merupakan data yang diambil langsung dan melalui proses pemindai serta masih memiliki banyak derau pada citra tulisan tangan angka. Sedangkan data sekunder sudah mengalami proses citra keabuan sehingga citra tulisan tangan bersih dari derau.
Kata Kunci: SOM; UMI; Tulisan Tangan; Akurasi; Data Uji
Abstract− Handwriting is character pattern recognition. Character pattern recognition is exciting to do research. In character pattern recognition, many types of characters can be recognized by computers and solved by various algorithms. Various kinds of pattern recognition have been successfully applied in multiple fields such as voice recognition, face detection, fingerprint recognition, and handwriting recognition. Handwriting recognition is divided into two types, namely online handwriting recognition and offline handwriting recognition. Online handwriting recognition requires special electronic equipment, and handwriting is captured on a pressure-sensitive tablet. Offline handwriting recognition does not need a particular machine because handwriting data is entered from previously written text such as images scanned by a scanner. Several methods have been developed to recognize handwriting with varying degrees of accuracy. This research uses the feature extraction of United Moment Invariant (UMI) and Self Organizing Maps (SOM). Based on the results of the software experiment for the entire test data set, the primary data yielded an accuracy rate of  88%  for  50  images,  and  the  first  secondary  data  paid  an  accuracy  rate  of  98.2%  for  500  images.  However,  for  the  second secondary data experiment with 50 test data, the accuracy rate is 90%. The third secondary data experiment was 500 test data. The accuracy rate was 89%. When viewed from the accuracy value, the primary data has a lower level of accuracy when compared to the two secondary data with different amounts. The story of accuracy resulting from experimenting with varying data sets proves that handwritten characters have a high and inconsistent level of variation. This is caused by the thickness and form of writing that is not consistent in each person and habits that affect the character of one's handwriting. Primary data is data that is taken directly and through a scanner process and still has a lot of noise in the handwritten image of numbers. At the same time, the secondary data has undergone a grey image process so that the handwritten image is clean from noise.
Keywords : SOM; UMI; Handwriting; Accuration; Test Data

## 1. PENDAHULUAN
Tulisan  tangan  merupakan  pengenalan  pola  karakter.  Pengenalan  pola  karakter  sangat  menarik  untuk  dilakukan penelitian.  Dalam  pengenalan  pola  karakter,  banyak  jenis  karakter  dapat  dikenali  oleh  komputer  dan  diselesaikan dengan  berbagai  algoritma.  Berbagai  macam  Pengenalan  pola  telah  berhasil  diterapkan  di  berbagai  bidang  seperti pengenalan suara, deteksi wajah, pengenalan sidik jari, dan pengenalan tulisan tangan [1]. Pengenalan tulisan tangan dibagi menjadi dua macam yaitu pengenalan tulisan tangan secara online dan pengenalan tulisan tangan secara offline [2]. Pengenalan tulisan tangan secara online membutuhkan peralatan elektronik khusus dan tulisan tangan ditangkap dengan  tablet  yang  sensitive  terhahap  tekanan.  Pengenalan  tulisan  tangan  secara  offline  tidak  memerlukan  mesin khusus  dikarenakan  data  tulisan  tangan  yang  dimasukkan  dari  teks  tertulis  sebelumnya  seperti  gambar  scan  oleh scanner.
Beberapa metode yang dikembangkan untuk mengenali tulisan tangan dengan tingkat akurasi yang berbeda- beda. Metode tersebut meliputi: pengenalan pola angka tulisan tangan menggunakan Backpropagation dengan tingkat akurasi sebesar 70,7% [3], pengenalan tulisan tangan angka dinamis menggunakan jaringan syaraf tiruan persepton multi layer dengan tingkat akurasi sebesar 83,9% [4] dan pengenalan angka tulisan tangan secara online menggunakan Support Vector Machine (SVM) dengan tingkat akurasi sebesar 96,8% [5].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 31 − 42 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.1002
Pengenalan  pola  karakter  tulisan  tangan  sulit  dikenali  karena  sifat  karakter  tulisan  tangan  yang  selalu mengalami perubahan dengan berbagai variasi bentuk distorsi. Tulisan tangan tidak mudah dikenali oleh komputer. Komputer membutuhkan beberapa proses seperti pra-pengolahan, ekstraksi ciri dan klasifikasi untuk dapat mengenali tulisan tangan. Fakta menunjukkan bahwa hingga saat ini belum ada metode yang dapat mengenali tulisan tangan dari berbagai bahasa manapun dengan tingkat keakuratan 100%.
Tahapan  pertama  pada  pengenalan  tulisan  tangan  adalah  tahap  prapengolahan  yang  meliputi  penghilangan noise, nilai ambang, dan sebagainya. Pada tahapan kedua yaitu ekstraksi ciri, pemilihan ekstraksi ciri yang tepat dapat menjadi  faktor  penting  dalam  mencapai  kinerja  pengenalan  yang  akurat.  Metode  yang  dapat  digunakan  untuk pengenalan  tulisan  tangan  salah  satunya  adalah United  Moment  Invariant (UMI).  Kelebihan  metode  UMI  dapat diterapkan  dalam  kondisi  diskrit  dan  juga  dapat  diterapkan  berdasarkan  wilayah  dan  batas  serta  meningkatkan kecepatan  perhitungan  ekstraksi  ciri  tulisan  tangan.  Pada  penelitian  pengenalan  mengenai  tulisan  tangan  huruf Devnagri menggunakan ekstraksi ciri UMI, akurasi pengenalan mencapai 94,56% [6]. Penelitian tentang pengenalan karakter  tulisan  tangan  telah  ada  sejak  tahun  1980-an.  Pengenalan  tulisan  tangan  menggunakan  metode pengelompokan  sangat  penting  seperti  mengenali  kode  pos  pada  surat  untuk  surat  pos  penyortiran,  memproses sejumlah cek di bank, entri numerik secara manual misalnya formulir pajak dan seterusnya [7]. Pengenalan tulisan tangan bertugas mengubah bahasa yang diwakili dalam bentuk spasial tanda grafis ke dalam representasi simbolik [8].
Sebuah sistem pengenalan dapat berupa "online" atau "offline". Sistem pengenalan online apabila jika urutan temporal poin ditelusuri oleh pena yang tersedia, seperti elektronik asisten data pribadi yang membutuhkan pengguna untuk menulis pada layar dengan menggunakan stylus. Sistem pengenalan offline apabila jika diterapkan pada teks tertulis sebelumnya, seperti setiap gambar scan oleh scanner. Masalah online biasanya lebih mudah daripada masalah secara  offline  karena  informasi  lebih  lanjut  tersedia  pada  sistem  pengenalan  online  [9][10].  Penelitian  ini menggunakan tulisan tangan secara offline.
Pengenalan  tulisan  tangan  offline  umumnya  diamati  lebih  sulit  daripada  pengenalan  tulisan  tangan  secara online. Proses pengenalan standar dasarnya sama: urutan fitur yang diekstraksi dari data, kemudian dicocokkan dengan urutan label [11]. Dalam kasus offline hanya gambar teks saja yang tersedia. Karena lebih mudah untuk penggalian fitur yang relevan.
Perbedaan lainnya adalah antara mengenali karakter terisolasi  atau katakata, dan pengenalan seluruh jajaran teks [12]. Contoh implementasi adalah rekayasa perangkat lunak Optical Offline Character Recognition (OCR) pada scanner yang bekerja pada karya-karya hasil pindai. Masalah yang terdapat pada tulisan tangan adalah ketidakpastian seperti variasi  dalam tulisan tangan selama periode waktu, kesamaan dalam teks, variasi dalam gaya penulisan. Ini telah  membuat  tulisan  tangan  teeks  menjadi  wilayah  kerja  penelitian  [13].  Offline  Handwritten  Digit  Recognition Using Neural Network, penelitian [14][15] menyajikan pengenalan tulisan tangan angka secara offline. Ekstraksi ciri global features extraction yang digunakan pada penelitian ini dan jaringan syaraf tiruan multi layer perceptron untuk mengenali tulisan tangan, penilitian ini menggunakan data latih sebanyak 250 data dan data uji sebanyak 500 data dan menghasilkan tingkat akurasi sebesar 91,2%. Penelitian pengenalan tulisan tangan angka menggunakan metode Self Organizing  Maps (SOM)  dengan  akurasi  pengenalan  mencapai  85,74%  [16].  Berdasarkan  uraian  di  atas , pengembangan  penelitian  tulisan  tangan  belum  optimal  dengan  akurasi  yang  tinggi  mencapai  100%.  Untuk menyelesaikan masalah tersebut, maka akan dikembangkan sebuah perangkat lunak untuk mengenali tulisan tangan yang berfokus pada angka dengan menerapkan metode UMI dan SOM.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Analisis Akuisisi Data Citra Tulisan Tangan
Objek pengenalan pada tugas akhir ini adalah data tulisan tangan berbentuk citra. Jenis data yang digunakan berupa data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh langsung dari tulisan tangan beberapa mahasiswa. Data primer diambil  dari  5  mahasiswa,  masing-masing  mahasiswa  menuliskan  angka  0-9  sebanyak  10  kali,  sehingga menghasilkan 500 buah tulisan tangan angka. Mahasiswa menuliskan angka tersebut pada sebuah form pengambilan data primer dapat dilihat pada Tahap selanjutnya, citra tulisan tangan dilakukan proses scanner.  Hasil scanner berupa citra tulisan tangan angka dalam bentuk digital dengan format JPEG dan resolusi 106 x 97 piksel. Kemudian citra tulisan  tangan  angka  tersebut  diubah  menjadi  format  BMP  dan  resolusi  28x28  piksel.  Karena,  format  BMP  tidak terkompresi pikselnya. Sehingga, nilai piksel yang tersimpan masih murni. Sedangkan, data sekunder diperoleh dari MNIST data set (http://yann.lecun.com/exdb/mnist). Citra tulisan tangan angka dari MNIST berupa format BMP dan resolusi  28x28  piksel.  Proses  perubahan  data  primer  berupa  format  dan  resolusi,  agar  citra  yang  diproses menghasilkan pengenalan yang baik. Maka tahapan selanjutnya dilakukan pra-pengolahan.

## 2.2 Tahapan Penelitian
Masalah pengenalan tulisan tangan dalam penelitian ini adalah bagaimana mengenali tulisan tangan khususnya angka (0-9).  Komputer  harus  melalui  beberapa  proses  untuk  melakukan  pengenalan.  Tahapan  proses  pengenalan  tulisan tangan  angka  yaitu  citra  tulisan  tangan  khususnya  angka,  pra-pengolahan,  ekstraksi  fitur  dan  metode pengelompokkan. Berikut diagram proses pengenalan tulisan tangan angka dengan SOM disajikan pada Gambar 1.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 31 − 42 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.1002
Gambar 1. Diagram Proses Pengenalan Tulisan Tangan Angka dengan SOM
Pada Gambar 1, diagram proses pengenalan citra tulisan tangan dimulai dari tahap akusisi data. Citra tulisan tangan  angka  diproses  menggunakan  alat  scanner.  Kemudian  tahap  selanjutnya  yaitu  tahapan  pra-pengolahan. Tahapan pra-pengolahan ini digunakan untuk  memperbaiki citra tulisan tangan angka dari  derau agar citra tulisan tangan angka dapat dikenali. Setelah tahapan prapengolahan, nilai dari hasil tahapan pra-pengolahan menjadi input pada tahapan ekstraksi fitur menggunakan metode UMI. Kemudian, proses pengelompokan citra tulisan tangan angka menggunakan SOM. SOM terdapat dua proses dalam pengelompokkan yaitu pelatihan dan pengujian. Tahapan awal SOM yaitu melatih citra tulisan tangan angka. Setelah citra tulisan tangan dilatih, kemudian pengetahuan SOM dari hasil pelatihan disimpan. Pengetahuan SOM tersebut digunakan untuk proses pengujian SOM. Sehingga, citra tulisan tangan angka dapat dikenali.

## 2.3 Analisis Pra-pengolahan
Citra tulisan tangan harus terlebih dahulu  melalui proses pra-pengolahan sebelum dilakukan tahapan ekstraksi  ciri dan dikelompokan dengan SOM. Berikut tahapan proses pra-pengolahan pada data primer pada Gambar 2.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 31 − 42 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.1002
Pada tahapan pra-pengolahan, format awal citra tulisan tangan data primer yaitu JPEG dan resolusi 106x97 piksel. Kemudian, perubahan resolusi menjadi 28x28 piksel menggunakan perangkat lunak Adobe Photoshop CS3. Tahapan selanjutnya grayscale (derajat keabuan) menggunakan perangkat lunak Adobe Photoshop CS3.  Citra tulisan tangan menggunakan resolusi menjadi 28x28 piksel dan grayscale agar sama dengan data sekunder yang diperoleh dari  MNIST  data  set.  Selanjutnya,  data  diubah  formatnya  menjadi  BMP  agar  nilai  piksel  murni  karena  tidak terkompresi nilai piksel pada BMP.  Semua nilai piksel tersebut nantinya akan dilakukan proses thresholding. Proses thresholding  mengubah  warna  hitam  dan  putih.  Warna  hitam  bernilai  1  dan  putih  bernilai  0.  Namun,  tahapan thresholding tidak menggunakan perangkat lunak Adobe Photoshop CS3. Setelah tahapan thresholding, selanjutnya proses ekstraksi fitur dibahas pada subbab analisis ekstraksi fitur menggunakan UMI. Berikut Gambar 3 menunjukkan citra tulisan tangan yang telah dilakukan tahapan thresholding.
(a)

## (b)
Gambar 3. (a). Citra Tulisan Tangan Tanpa Prapengolahan dan Citra Tulisan Tangan Prapengolahan
Tahapan selanjutnya ekstraksi fitur, menggunakan UMI. Jumlah nilai UMI sebanyak 8 nilai didapatkan untuk setiap citra tulisan tangan. Diagram alir ekstraksi fitur tulisan tangan angka menggunakan UMI dapat  dilihat pada Gambar 4.  Gambar 4 merupakan langkah-langkah terperinci dari proses ekstraksi fitur tulisan tangan angka.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 31 − 42 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.1002
Berikut penjelasan dari gambar 4:
1. Citra tulisan tangan dalam biner
Pada tahapan ini masukan citra untuk perhitungan UMI menggunakan citra tulisan tangan dalam bentuk biner. Proses menentukan nilai 0 dan 1 menggunakan Persamaan 1.
𝑓(𝑥, 𝑦)   =   { 1, 𝐼(𝑥, 𝑦)   ≥  𝐷 0, 𝐼(𝑥, 𝑦)   <  𝐷 (1)
Nilai 𝑓(𝑥, 𝑦) akan menjadi 1 apabila nilai 𝐼(𝑥, 𝑦) melebihi dalam batasan nilai ambangnya, apabila nilai 𝐼(𝑥, 𝑦) kurang dari batasan nilai ambang maka f (𝑥, 𝑦) akan bernilai 0.
2. Menghitung momen
Pada  tahapan  ini  dilakukan  perhitungan  nilai  momen  dari  suatu  citra  tulisan  tangan.  Nilai  momen  yang  akan dihitung yaitu nilai momen , , dan .
3. Menghitung titik pusat
Setelah diketahui nilai momen maka proses selanjutnya adalah menghitung nilai titik pusat, dimana nilai titik pusat ini yang akan menghasilkan nilai   dan   dari sebuah citra tulisan tangan.
4. Menghitung momen pusat
Proses menghitung  momen pusat  ini dilakukan setelah mendapatkan nilai  momen, dan nilai  titik pusat  sebuah citra tulisan tangan. Perhitungan momen pusat  akan menghasilkan nilai ,dan .
5. Menghitung momen pusat ternormalisasi
Pada proses ini, akan dilakukan perhitungan momen pusat ternormalisasi  yang akan menghitung nilai , , , , , ,dan . Perhitungan ini  dapat dilakukan apabila nilai-nilai dari perhitungan momen pusat sudah diketahui.
6. Menghitung momen invarian
Proses perhitungan momen invarian ini, akan dilakukan suatu perhitungan  yang menghitung nilai , , ,
, , , dan . Sebelum perhitungan momen invarian dilakukan, nilai momen invarian ternormalisasi harus didapatkan terlebih dahulu.
7. Mendapatkan ciri citra dengan UMI
Perhitungan  ini  adalah  proses  akhir  dari  proses  UMI  yaitu  menghitung  nilai    UMI,  nilai  UMI  didapat  dari perhitungan , , , , , , , dan . Perhitungannya akan menghasilkan delapan buah nilai dari masing- masing θ (Theta), dimana persamaan menghitung UMI.
8. Nilai UMI yang berjumlah 8 nilai
Hasil dari proses ekstraksi fitur UMI mendapatkan 8 nilai setiap citra tulisan tangan angka. 8 nilai tersebut menjadi input neuron pada proses pengelompokkan menggunakan SOM.
Dalam pengenalan pola dan pengolahan citra untuk membedakan bentuk  merupakan hal yang sangat penting. Karena keunikan pencahayaan, sudut pandang, ruang posisi, skala, dan lokasi bentuk dalam gambar harus diubah. Jadi diperlukan untuk menemukan nilai-nilai  fitur, serta harus menjaga RTS (rotasi, translasi  dan skala) invarian dalam kondisi apapun. Invarian adalah alat yang sangat berguna untuk pengenalan pola [17].

## 2.4 Analisis Metode Self Organizing Maps
Algoritma  Self  Organizing  Maps  melatih  jaringan  untuk  mendapatkan  keseimbangan  antara  kemampuan  jaringan untuk mengenali pola yang digunakan selama pelatihan serta kemampuan jaringan untuk memberikan respon yang benar terhadap pola masukan yang serupa (tetapi tidak sama) dengan pola yang dipakai selama pelatihan. Algoritma SOM memiliki keuntungan yaitu hasil pengenalan tulisan tangan menggunakan SOM menunjukkan hasil yang baik serta waktu pelatihan yang cepat (Agarwal, 2011).

## 2.4.1 Proses Pelatihan SOM
Pola untuk proses pelatihan citra tulisan tangan hasil ekstraksi fitur UMI mengahasilkan 8 nilai. 8 nilai UMI yang menjadi masukan untuk SOM. Berikut Tabel 1 memperlihatkan atribut yang digunakan pada SOM untuk pengenalan citra tulisan tangan angka.

## Tabel 1. Atribut JST SOM
Output neuron berjumlah 1600 neuron. Hal ini dikarenakan bentuk SOM bertopologi dengan bentuk topologi rectangular. Apabila ukuran peta dengan  tinggi dan lebar sebesar 40x40 maka neuron output sebanyak 1600 neuron. Ukuran peta dipengaruhi oleh jumlah data yang dilatih. Semakin banyak data yang dilatih maka semakin besar ukuran
Atribut Nilai Input Neuron 8 Output/Kohonen Neuron 1600 Neuron Learning Rate 0.6 Batas Maksimum Iterasi 1000 iterasi

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 31 − 42 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.1002
peta  SOM.  Learning  rate  yang  digunakan  sebesar  0.6.  Pemilihan  nilai  untuk  kecepatan  belajar  harus  seoptimal mungkin agar didapatkan proses belajar yang cepat. Apabila menggunakan learning rate kurang dari 0.6 maka hasil cluster tidak maksimal  sebab banyak data citra tulisan tangan yang salah mengenali. Tetapi, apabila nilai learning rate lebih dari 0.6 maka hasil cluster akan banyak muncul NULL atau tidak dikenali sama sekali. Batas maksimum iterasi sebanyak 1000, karena pelatihan SOM belum menemukan kondisi ysng sesuai jika jumlah iterasi lebih kecil dari 1000. Berdasarkan atribut dapat dijadikan parameter untuk melakukan proses pelatihan SOM. Berikut Gambar 5 langkah-langkah SOM.
Gambar 5. Langkah-langkah SOM
1. Nilai UMI yang berjumlah 8 nilai
Nilai UMI tersebut menjadi input neuron pada SOM untuk proses pelatihan citra tulisan tangan angka. 2. Menghitung faktor penurunan radius
Proses perhitungan faktor penurunan radius untuk menentukan daerah di sekitar  bobot  pemenang.  Pada  rumusan  tersebut  terdapat  ketetapan  waktu.  Tujuan  ketetapan  waktu  agar  seiring jalannya iterasi, maka learning rate mengecil dan radius makin mengecil. Hal ini dapat memperkecil jangkauan bobot pemenang untuk memperbarui bobot tetangga disekitarnya. Berikut Gambar 6 merupakan gambar penurunan radius.
Gambar 6. Penurunan Radius
3. Menghitung euclidean distance
Setelah didapatkan nilai input neuron berupa nilai UMI sebanyak 8 nilai. Node yag memiliki jarak minimum antara input neuron dengan bobot dinyatakan sebagai BMU ( Best Matching Unit ). Nilai bobot yang digunakan pada iterasi pertama adalah nilai bobot random . Untuk iterasi selanjutnya, perhitungan Euclidean distance menggunakan bobot terakhir dari hasil proses memperbarui bobot.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 31 − 42 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.1002
4. Menghitung ukuran tetangga
Setelah diperoleh BMU, kemudian menghitung ukuran tetangga untuk  mengukur jarak BMU dengan bobot tetangga yang akan diperbarui bobotnya.
5. Memperbarui bobot
Setelah  diperoleh  jarak  antara  BMU  dengan  bobot  tetangga  yang  akan  diperbarui,  lalu  bobot  tetangga  tersebut diperbarui bobotnya.
6. Menghitung learning rate
Setelah  semua  bobot  diperbarui  maka  proses  iterasi  pertama  telah  selesai.  Kemudian  nilai  learning  rate  juga diperbarui.  Nilai learning rate semakin  menurun seiring  berjalannya  iterasi  hingga  mencapai  nilai  0.    Jika  iterasi belum mencapai 1000, maka dilakukan kembali proses tahap pertama hingga menghitung learning rate sampai iterasi terakhir.

## 7. Simpan pengetahuan SOM
Setelah  tahapan  SOM  selesai  hingga  iterasi  ke  1000,  maka  hasil  bobot  terakhir  disimpan  sebagai  pengetahuan. Pengetahuan ini digunakan untuk proses pengujian SOM.

## 2.4.2 Proses Pengujian SOM
Proses pada fase pengujian hampir sama dengan proses pelatihan hanya saja pada proses pengujian, hanya pencarian winning neuron yang akan dilakukan oleh jaringan. Berikut Gambar 7 merupakan langkah-langkah pengujian SOM.
Gambar 7. Langkah-langkah Pengujian SOM
Citra tulisan tangan data uji berbeda dengan data latih. Pola tulisan tangan yang dikenali diproses dengan tahap pra-pengolahan  dan  ekstraksi  fitur  dengan  metode  UMI  terlebih  dahulu.  Hasil  ekstraksi  fitur  berupa  8  nilai  UMI menjadi masukkan untuk input neuron pada SOM.
Pada  pengujian  SOM,  tahapan  yang  dilakukan  menghitung  Euclidean  distance.  Node  yang  memiliki  jarak minimum  antara input  neuron citra  yang  akan  dikenali  dengan  bobot.  Bobot  didapatkan  dari  pengetahuan  yang merupakan hasil dari proses pelatihan SOM yang dapat dilihat pada Gambar 7. Node yang memiliki jarak minimum dinyatakan sebagai pemenang. Pola yang dimiliki neuron pemenang adalah representasi dari hasil pengenalan SOM.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Perangkat lunak yang dibangun mampu melakukan ekstraksi ciri, pembelajaran dan pengenalan terhadap citra tulisan tangan. Setiap proses yang dilakukan agar perangkat lunak dapat berjalan dengan baik. Untuk melakukan pengenalan tulisan tangan, citra tulisan tangan yang akan dilatih diberikan label berupa nama yang akan dikenali.

## 3.1 Aktor dan Tujuan
Aktor yang menggunakan perangkat lunak adalah pengguna. Berikut deskripsi aktor dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Aktor dan Deskripsi Aktor Deskripsi Pengguna Aktor dengan peran ini mempunyai wewenang untuk melakukan ekstraksi, melakukan pelatihan dan pengenalan terhadap citra tulisan tangan. Menghitung euclidean distance Pengetahuan SOM Citra tulisan tangan data uji Hasil pengenalan Pra - pengolahan Ekstraksi fitur dengan Metode UMI

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 31 − 42 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.1002

## 3.2 Diagram Use Case
Diagram use case adalah diagram yang digunakan untuk menggambarkan nama-nama use case dan aktor, dan hubungannya. Diagram use case dapat dilihat pada Gambar 8 berikut :
Gambar 8. Diagram Use Case Pengenalan Tulisan Tangan

## 3.3 Implementasi Antar Muka
Implementasi antar muka pada perangkat lunak meliputi fUtama, fTraining dan fTesting. Gambar 9 menunjukkan halaman utama yaitu fUtama.
Gambar 9. Antar Muka Form Utama
Gambar 9 menunjukkan hasil implementasi antar muka perangkat lunak untuk Menu fTraining.
Gambar 10 menunjukkan hasil implementasi antar muka perangkat lunak untuk Menu FormTesting.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 31 − 42 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.1002
Gambar 11. Antar Muka Menu Form Pengujian

## 3.4 Hasil Percobaan Perangkat Lunak
Pada  subbab  sebelumnya  telah  dijelaskan  bahwa  percobaan  dilakukan  dengan  menggunakan  data  primer  dan  data sekunder angka tulisan tangan. Untuk itu pada subbab ini akan dijabarkan hasil dari percobaan kedua data tersebut.

## 3.4.1 Hasil Percobaan Data Primer
Percobaan data primer dilakukan dengan menggunakan 500 data gambar angka yang ditulis tangan. Dalam pengujian data primer, 500 data tersebut dibagi menjadi 450 data latih dan 50 data uji, setiap angka 0-9 terdiri dari 5 data uji. Hasil akurasi pengenalan untuk data primer pada data uji dapat dilihat pada Tabel 6
Tabel 3. Hasil Akurasi Pengenalan Data Primer pada Data Uji
No Nama Total Data Uji Hasil Akurasi Pengenalan Akurasi (%) Dikenali Tidak Dikenali 1 Angka 0 5 5 0 100 2 Angka 1 5 3 2 60 3 Angka 2 5 5 0 100 4 Angka 3 5 3 2 80 5 Angka 4 5 4 1 60 6 Angka 5 5 4 1 80 7 Angka 6 5 5 0 100 8 Angka 7 5 5 0 100 9 Angka 8 5 5 0 100 10 Angka 9 5 5 0 100 Total 44 6 88

## 3.4.2 Hasil Percobaan Data Sekunder
Percobaan  data  sekunder  dilakukan  dengan  3  jumlah  data  yang  berbeda.  Data  sekunder  pertama  (SD-1)  dilakukan dengan  menggunakan  1500  gambar  angka  tulisan  tangan  dari  basis  data  MNIST.  Gambar  yang  dgunakan  dibagi menjadi 2 data yaitu 1000 data latih dan 500 data uji, setiap angka 0-9 terdiri dari 50 data uji. Data sekunder kedua (SD-2) dilakukan dengan menggunakan 500 gambar angka tulisan tangan. Gambar yang digunakan dibagi menjadi 2 data  yaitu  450  data  latih  dan  50  data  uji.  Data  sekunder  ketiga  (SD-3)  dilakukan  dengan  menggunakan  1000  data gambar angka tulisan tangan. Gambar yang digunakan dibagi menjadi  2 data yaitu 500 data latih dan 500 data uji. Hasil akurasi pengenalan data sekunder pertama (SD-1) pada data uji dapat dilihat pada Tabel 7, data sekunder kedua (SD-2) pada data uji dapat dilihat pada Tabel 8, dan data sekunder ketiga (SD-3) pada data uji dapat dilihat pada Tabel 9.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 31 − 42 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.1002
Tabel 4. Hasil Akurasi Pengenalan Data Sekunder Pertama (SD-1) pada Data Uji.
No Nama Total Data Uji Hasil Akurasi Pengenalan Akurasi (%) Dikenali Tidak Dikenali 1 Angka 0 50 50 0 100 2 Angka 1 50 45 5 90 3 Angka 2 50 50 0 100 4 Angka 3 50 50 0 100 5 Angka 4 50 48 2 96 6 Angka 5 50 50 0 100 7 Angka 6 50 49 1 98 8 Angka 7 50 49 1 98 9 Angka 8 50 50 0 100 10 Angka 9 50 50 0 100 Total 491 9 98,2 Tabel 5 . Hasil Akurasi Pengenalan Data Sekunder Kedua (SD-2) pada Data Uji. No Nama Total Data Uji Hasil Akurasi Pengenalan Akurasi (%) Dikenali Tidak Dikenali 1 Angka 0 5 5 0 100 2 Angka 1 5 4 1 80 3 Angka 2 5 5 0 100 4 Angka 3 5 4 1 80 5 Angka 4 5 3 2 60 6 Angka 5 5 5 0 100 7 Angka 6 5 4 1 80 8 Angka 7 5 5 0 100 9 Angka 8 5 5 0 100 10 Angka 9 5 5 0 100 Total 45 5 90 Tabel 6. Hasil Akurasi Pengenalan Data Sekunder Ketiga (SD-3) pada Data Uji.
No Nama Total Data Uji Hasil Akurasi Pengenalan Akurasi (%) Dikenali Tidak Dikenali 1 Angka 0 50 42 8 84 2 Angka 1 50 43 7 86 3 Angka 2 50 46 4 92 4 Angka 3 50 42 8 84 5 Angka 4 50 40 10 80 6 Angka 5 50 44 6 88 7 Angka 6 50 45 5 90 8 Angka 7 50 47 3 94 9 Angka 8 50 48 2 96 10 Angka 9 50 47 3 94 Total 445 55 89
Pada hasil percobaan tersebut, digambarkan dalam bentuk grafik hasil percobaan pengenalan tulisan tangan angka dapat dilihat pada Gambar 12 dibawah ini.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 31 − 42 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.1002
Gambar 12. Grafik Hasil Percobaan Pengenalan Tulisan Tangan Angka .
Pada gambar 12, grafik hasil percobaan tulisan tangan angka menggunakan 2 data yaitu primer dan sekunder. Data sekunder yang pertama mengalami peningkatan akurasi daripada data lainnya. Hal ini disebabkan karena jumlah data sekunder pertama untuk data latih lebih banyak daripada jumlah data latih yang lainnya. Jumlah data latih pada data sekunder pertama berjumlah 1000 data. Sedangkan data primer berjumlah 450 data latih, data sekunder kedua berjumlah 450 data latih dan data sekunder ketiga berjumlah 500 data latih.

## 3.5 Analisis Hasil Akurasi Data Primer dan Data Sekunder
Berdasarkan hasil percobaan perangkat lunak untuk keseluruhan data set pengujian, data primer menghasilkan tingkat akurasi sebesar 88% untuk 50 gambar dan data sekunder  pertama menghasilkan tingkat akurasi sebesar 98,2% untuk 500  gambar.  Namun  untuk  percobaan  data  sekunder  kedua  sebanyak  50  data  uji,  tingkat  akurasi  sebesar  90%. Percobaan  data  sekunder  ketiga  sebanyak  500  data  uji,  tingkat  akurasi  sebesar  89%.  Bila  dilihat  dari  nilai  akurasi tersebut, maka data primer memiliki tingkat akurasi yang lebih rendah bila dibandingkan dengan kedua data sekunder dengan jumlah yang berbeda.  Tingkat akurasi yang dihasilkan dari percobaan data set yang berbeda membuktikan bahwa  karakter  tulisan  tangan  memiliki  tingkat  variasi  yang  tinggi  dan  tidak  konsisten.  Hal  ini  disebabkan  oleh ketebalan dan bentuk tulisan yang tidak konsisten di setiap orang serta kebiasaan yang mempengaruhi karakter tulisan tangan  seseorang.  Data  primer  merupakan  data  yang  diambil  langsung  dan  melalui  proses  pemindai  serta  masih memiliki  banyak  derau  pada  citra  tulisan  tangan  angka.  Sedangkan  data  sekunder  sudah  mengalami  proses  citra keabuan sehingga citra tulisan tangan bersih dari derau. Data sekunder juga telah diuji oleh berbagai peneliti sehingga data sekunder telah memiliki pengetahuan yang didapatkan dari proses pembelajaran data sekunder. Tentunya hal ini memungkinkan tingkat akurasi yang dihasilkan oleh data primer lebih rendah.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil percobaan perangkat lunak untuk keseluruhan data set pengujian, data primer menghasilkan tingkat akurasi sebesar 88% untuk 50 gambar dan data sekunder  pertama menghasilkan tingkat akurasi sebesar 98,2% untuk 500  gambar.  Namun  untuk  percobaan  data  sekunder  kedua  sebanyak  50  data  uji,  tingkat  akurasi  sebesar  90%. Percobaan  data  sekunder  ketiga  sebanyak  500  data  uji,  tingkat  akurasi  sebesar  89%.  Bila  dilihat  dari  nilai  akurasi tersebut, maka data primer memiliki tingkat akurasi yang lebih rendah bila dibandingkan dengan kedua data sekunder dengan jumlah yang berbeda. Tingkat akurasi  yang dihasilkan dari  percobaan data set  yang berbeda membuktikan bahwa  karakter  tulisan  tangan  memiliki  tingkat  variasi  yang  tinggi  dan  tidak  konsisten.  Hal  ini  disebabkan  oleh ketebalan dan bentuk tulisan yang tidak konsisten di setiap orang serta kebiasaan yang mempengaruhi karakter tulisan tangan  seseorang.  Data  primer  merupakan  data  yang  diambil  langsung  dan  melalui  proses  pemindai  serta  masih memiliki  banyak  derau  pada  citra  tulisan  tangan  angka.  Sedangkan  data  sekunder  sudah  mengalami  proses  citra keabuan sehingga citra tulisan tangan bersih dari derau. Data sekunder juga telah diuji oleh berbagai peneliti sehingga data sekunder telah memiliki pengetahuan yang didapatkan dari proses pembelajaran data sekunder. Tentunya hal ini memungkinkan tingkat akurasi yang dihasilkan oleh data primer lebih rendah.

## REFERENCES
[1] K.  Dutta,  “Improving  CNN-RNN  hybrid  networks  for  handwriting  recognition,” Proc.  Int.  Conf.  Front.  Handwrit. Recognition, ICFHR , vol. 2018, pp. 80–85, 2018, doi: 10.1109/ICFHR-2018.2018.00023.
[2] C. Boufenar, “Investigation on deep learning for off-line handwritten Arabic character recognition,” Cogn. Syst. Res. , vol. 50, pp. 180–195, 2018, doi: 10.1016/j.cogsys.2017.11.002.
[3] A. Baldominos, “Evolutionary convolutional neural networks: An application to handwriting recognition,” Neurocomputing , vol. 283, pp. 38–52, 2018, doi: 10.1016/j.neucom.2017.12.049.
[4] S. Pengenalan, T. Tangan, A. Fadlil, P. Studi, T. Elektro, and U. A. Dahlan, “( Influence of Feature Extraction Complexity in Online Handwriting Recognition ),” pp. 127–132.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 31 − 42 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.1002
[5] S. V. M. Classifiers et al. , “Handwritten Assamese Numeral Recognizer Using.”
[6] R. J. Ramteke, “Invariant Moments Based Feature Extraction for Handwritten Devanagari Vowels Recognition,” vol. 1, no. 18, pp. 1–5, 2010.
[7] I.  J.  Kim  and  X.  Xie,  “Handwritten  Hangul  recognition  using  deep  convolutional  neural  networks,” Int.  J.  Doc.  Anal. Recognit. , vol. 18, no. 1, pp. 1–13, 2015, doi: 10.1007/s10032-014-0229-4.
[8] G. F. Fitriana, “Handwriting digit recognition using united moment invariant feature extraction and self organizing maps,” 2014, doi: 10.1109/ICT-ISPC.2014.6923214.
[9] P. Kumar, “A lexicon-free approach for 3D handwriting recognition using classifier combination,” Pattern Recognit. Lett. , vol. 103, pp. 1–7, 2018, doi: 10.1016/j.patrec.2017.12.014.
[10]  K. Xu, W. Long, Y. Sun, and Y. Lin, “A novel image feature extraction algorithm based on the fusion AutoEncoder and CNN,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1646, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1646/1/012039.
[11]  “United Moment Invariants for Shape Discrimination,” vol. 00, no. October, pp. 88–93, 2003.
[12]  S. F. Rashid, F. Shafait, and T. M. Breuel, “Scanning Neural Network for Text Line Recognition.”
[13]  O.  P.  Sharma,  M.  K.  Ghose,  K.  B.  Shah,  and  B.  K.  Thakur,  “Recent  Trends  and  Tools  for  Feature  Extraction  in  OCR Technology,” no. 6, pp. 220–223, 2013.
[14]  N. K. Raman, S. Gandhi, and J. Khurana, “Study and Analysis of Devnagari Handwritten Character Recognition Techniques,” vol. 2, no. 6, pp. 2–6, 2013.
[15]  S. ur Rehman, S. Tu, O. ur Rehman, Y. Huang, C. M. S. Magurawalage, and C. C. Chang, “Optimization of CNN through novel training strategy for visual classification problems,” Entropy , vol. 20, no. 4, pp. 1–11, 2018, doi: 10.3390/e20040290.
[16]  K. Jia, X. Wang, and X. Tang, “Image transformation based on learning dictionaries across image spaces,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. , vol. 35, no. 2, pp. 367–380, 2013, doi: 10.1109/TPAMI.2012.95.
[17]  R. Ghosh, “RNN based online handwritten word recognition in Devanagari and Bengali scripts using horizontal zoning,” Pattern Recognit. , vol. 92, pp. 203–218, 2019, doi: 10.1016/j.patcog.2019.03.030.