## TRANSLITERASI CITRA AKSARA HIRAGANA MEMPERGUNAKAN JARINGAN BACKPROPAGATION
Nicolaus Euclides Wahyu Nugroho 1 , Anastasia Rita Widiarti 2 1,2 Teknik Informa tika Universitas Sanata Dharma Kampus III Universitas Sanata Dharma, Paingan Maguwoharjo Depok Sleman Yogyakarta
Email : 1) nico.euclid@gmail.com, 2) rita_widiarti@usd.ac.id

## Abstract
The  purpose  of  this  research  is  to  understand  the  ability  and  to  find  out  how  much percentage  of  accuracy  of  Back  Propagation  algorithm  in  Japanese  characters handwriting  Hiragana’s  pattern  recognition.  This  study  used  the  characterization  of calculating a black pixel (intensity of character) and calculating the direction by applying masking diagonal left, right diagonal, vertical, and horizontal (mark direction). There were 797 letters that can be read correctly by backpropagation test equipment after applying feature  combination  6  on  the  7 th test.  Combination  6  had  5  charaterization  feature  1, feature  2,  feature  3,  feature  4,  and  feature  5.  Each  feature  was  a  colective  feature  of  9 segment  which had  explanation  like this  :  feature  1 was  Intensity  of  Character  (Black), feature 2 was Mark Direction Diagonal 1 (Diag1), feature 3 was Mark Direction Diagonal 2  (Diag2),    feature  4  was  Mark  Direction  Horisontal  (Horz)  ,  and  feature  5  was  Mark Direction  Vertical  (Vert).  This  study  revealed  succeeded  in  proving  that  the backpropagation  algorithm  was  able  to  recognize  Hiragana  letters  after  achieving  a success rate of accuracy above 85% which was 86.63%.S
Keywords :  Backpropagation,  Hiragana  Character  Recognition,    Intensity  of  Character, Mark Direction

## 1 Pendahuluan
Manusia  adalah  makhuk  hidup  yang  cerdas  dan  memiliki  kemampuan  untuk berkembang  dalam  mengindra.  Kemampuan  mengindra  ini  membuat  manusia dapat  mengenali  berbagai  macam  obyek  melalui  indera  yang  dimilikinya.  Indera yang digunakan manusia adalah indera penglihatan, pengecap, pembau, perasa, dan pendengaran.  Manusia  dapat  membedakan  dan  memisahkan  suatu  obyek berdasarkan penglihatan manusia pada bentuk obyek tersebut.
Kemampuan indera penglihatan ini juga mulai diterapkan pada komputer yang ada pada jaman sekarang ini, sehingga terjadi perkembangan sangat pesat bidang pengenalan  pola.  Secara  umum  pengenalan  pola  adalah  suatu  ilmu  untuk mengklasifikasikan  atau  menggambarkan  sesuatu  berdasarkan  pengukuran kuantitatif fitur atau sifat utama dari suatu obyek [1]. Komputer mulai dibuat untuk bisa  mengenali  sebuah  obyek  dengan  mengidentifikasi  fungsi,  karakteristik  dan ciri-ciri dari obyek tersebut. Obyek tersebut sebelumnya telah dikenalkan melalui pelatihan pengenalan objek yang diolah oleh algoritma di dalam program komputer. Hal ini dimaksudkan jika ada hal yang tidak dapat diidentifikasi oleh manusia maka
Artikel ini telah dipresentasikan dalam Innovative and Creative Information Technology Conference (ICITech) dengan tema “E-Transaction and Power Play” yang diselenggarakan oleh Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana – Salatiga, pada 24 November 2016.
dapat dibantu oleh komputer tersebut. Salah satu contoh pengenalan obyek adalah pengenalan suatu citra aksara tertentu.
Terdapat  banyak  metode  yang  dapat  digunakan  dalam  mengenali  suatu  pola suatu  obyek,  salah  satunya  adalah  metode  jaringan  saraf  tiruan,  yang  juga mempunyai banyak variasi cara, misalnya adaline , dan back propagation . Paper ini menyajikan  hasil  penelitian  transliterasi  citra  aksara  Hiragana  mempergunakan jaringan  backpropagation,  dengan  tujuan  menemukan  berapa  besar  prosentase keakuratan penggunaan algoritma back propagation untuk transliterasi citra aksara Jepang Hiragana tangan huruf.
2 Kajian Pustaka
Kebudayaan  Jepang  sekarang  ini  banyak  sekali  diminati  di  Indonesia  karena masyarakat Indonesia banyak yang tertarik dengan kebudayaan Jepang yang sering disajikan melalui manga , anime , film, dan musik dan lain-lain. Hal ini dapat dilihat dengan  adanya  komunitas-komunitas  penggemar manga , anime ,  film,  dan  musik serta kebudayaan tradisional Jepang lainnya. Salah satu warisan kebudayaan Jepang adalah  bahasa  Jepang,  yang  memiliki  3  jenis  aksara,  yaitu  aksara  Hiragana, Katakana,  dan  aksara  Kanji.  Aksara  Hiragana  dan  Katakana  dibuat  oleh  orang Jepang  sendiri,  sedangkan  aksara  Kanji  berasal  dari  Cina,  yang  kemudian mengalami  perubahan  cara  baca  dan  cara  penulisannya  [2].  Pengenalan  huruf Jepang cukup sulit karena bentuk hurufnya yang lebih rumit dibandingkan dengan huruf  latin,  dan  kesulitan  inilah  yang  menjadi  kendala  bagi  para  peminat  bahasa Jepang.  Menurut  Kurniawan  [3],  cara  terbaik  mempelajari  bahasa  Jepang  adalah dengan belajar menulis KANA ( Hiragana dan Katakana ).
Banyak peneliti telah melakukan penelitian untuk transliterasi berbagai macam aksara  dan  mengunakan  algoritma  backpropagation  untuk  proses  trasliterasinya. Fathia  [4],  telah  menggunakan  metode  backpropagation  untuk  pengenalan  pola tulisan aksara korea, dengan nilai rata-rata akurasi pengujian yang didapat adalah 99.7217%  dengan  tingkat  error  0.2783%.  Peneliti  lain  Nurmila  dkk.  [5], menggunakan  algoritma  backpropagation  untuk  pengenalan  pola  aksara  Jawa. Dalam penelitian tersebut didapat rata-rata keakuratan dalam pengenalan polanya 99.563% untuk data sampel berupa data pelatihan, 61.359% untuk data sampel di luar  data  pelatihan,  dan  75%  untuk  data  sampel  data  pelatihan  dan  di  luar  data pelatihan.

## 3 Metode Penelitian
Untuk  mendapatkan  informasi  agar  mengetahui  berapa  persentase  akurasi penggunaan  backpropagation  dalam  transliterasi  aksara  Hiragana,  dibuatlah aplikasi  alat  bantu  transliterasi.  Data  input  untuk  aplkasi  adalah  tulisan  aksara Jepang  yang  didapatkan  dari  responden.  Responden  diberi  blangko  pengisian, seperti terlihat pada Gambar 1, dan setiap responden menulis aksara sebanyak 46 aksara berbeda, dan setiap aksaranya ditulis sebanyak tiga kali.
Gambar 1 . Rancangan blangko kosong Ukuran  aksara dibuat 15x12  cm  agar tulisan  yang dibuat  cukup besar dan bagus untuk diproses.
Metode penelitian yang digunakan adalah sebagai berikut:
1. Studi pustaka
Membaca  buku-buku  referensi  yang  berkaitan  dengan  jaringan  syaraf tiruan backpropagation dan  jurnal-jurnal  serta  artikel  baik  dari  jurnal maupun internet mengenai kegiatan penelitian melakukan pengenalan pola tulisan tangan menggunakan algoritma backpropagation . Hal ini dilakukan untuk mencari sumber dan informasi secara lengkap tentang semua hal yang berkaitan dengan penelitian ini.
2. Pengumpulan Data dan Kebutuhan Metode  ini  dilakukan  dengan  mengumpulkan  kebutuhan  dalam pembuatan  program  pengujian.  Misalnya  data  tulisan  tangan  huruf hiragana , aplikasi Matlab atau Octave, dan dasar-dasar dalam melakukan penelitian.  Pada  penelitian  ini  terdapat  20  siswa  yang  menjadi  responden setiap siswa diberi kesempatan  untuk menuliskan huruf hiragana sebanyak 3 x 46 huruf. Jadi total data yang diperoleh ada 20 x 46 x 3 eksemplar
Gambar 2. Contoh blangko yang telah diisi oleh responden
3. Pengolahan data
Langkah –langkah dalam pengolahan data tulisan tangan huruf hiragana
:
a. men- scan data  yang  dilakukan  untuk  mengubah  data  dari  blangko dijadikan data digital dan dimasukkan ke dalam laptop / komputer.
b. Pemotongan  data gambar  dilakukan dengan memotong blangko yang telah di-scan perhalaman untuk diambil perhurufnya dan dijadikan data digital yang lebih spesifik.
c. preprocessing yang meliputi :
1) Mengubah  Citra  Warna  .  Kegiatan  pemrosesan  citra  dimaksudkan untuk mengubah dari citra warna ke citra keabu-abuaan, dilanjutkan dengan mengubah citra keabu-abuan ke citra hitam putih. Gambar 3. Perubahan dari gambar RGB ke Grayscale, lalu ke black and white 2) Resizing  Citra  yaitu  pengubahan  gambar  ke  dalam  bingkai  yang berbentuk  persegi  ukuran  42x42.  Hal  ini  dimaksudkan  agar  data yang  diolah  tidak  terlalu  besar  dan  jika  lebih  kecil  dari  itu  maka gambar yang ada akan terpotong.
Gambar 4. Contoh gambar resizing
3) Penipisan  Citra  menggunakan  fungsi  Rosenfeld.  Penipisan  ini dimaksudkan  untuk  mengubah  ukuran  citra  menjadi  lebih  kecil karena  hanya  informasi  penting  saja  yang  diambil.  Disamping  itu penipisan  citra  ini  dapat  juga  mengurangi  penggunaan  memori,
memudahkan  analisis  struktur  sebuah  obyek  dan  dapat  digunakan untuk klasifikasi pada pengenalan pola. Pada penelitian ini penipisan citra digunakan ketebalan 1 piksel.
Gambar 5. Contoh gambar skeleton
4) Membagi Citra. Proses menbagi citra  ini berupa kegiatan membagi citra ke beberapa segmen yang lebih kecil. Proses membagi citra ini dimaksudkan  untuk  mempermudah  dalam  pencirian  gambar.  Pada penelitian ini citra dibagi dalam 9 segmen .
200 400 600 800 1000 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100 10 20 30 40 5 10 15 20 25 30 35 40 10 20 30 40 5 10 15 20 25 30 35 40 200 400 600 800 1000 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100 10 20 30 40 5 10 15 20 25 30 35 40 10 20 30 40 5 10 15 20 25 30 35 40
Gambar 6. Contoh gambar tersegmen 3x3
5) Mengambil  Ciri  Citra.  Pada  penelitian  ini  pengambilan  ciri  citra menggunakan algoritma intensitas karakter  ( intensity of character ) dan tanda arah ( mark direction ). Intensitas karakter adalah pencirian citra dengan cara menghitung berapa jumlah piksel yang bernilai 0 (berwarna  hitam).  Jadi  intesitas  karakter  digunakan  untuk menghitung nilai piksel hitam pada sebuah citra. Tanda arah adalah pencirian  citra  dengan  cara  menghitung  banyaknya  piksel  yang memiliki  tetanggga  yang  berarah  horisontal,  vertikal,  diagonal  ke kiri,  dan  diagonal  ke  kanan.  Jadi  tanda  arah  digunakan  untuk menghitung  berapa  banyak  piksel  yang  memenuhi masking horisontal, vertikal, diagonal kiri, dan diagonal kanan pada sebuah citra.  Pada  penelitian  ini  intensitas  karakter  dan  tanda  arah digunakan pada setiap segmen dari citra yang telah dibagi menjadi 9 segmen (3 x 3 segmen).
Gambar 7. Struktur elemen tanda arah (Surinta [9])
Secara keseluruhan urutan algoritma preprocessing dapat dituliskan sebagai berikut : a. Mulai b. Membaca file gambar huruf hiragana menggunakan imread
c. Mengubah  representasi citra dari  citra berwarna  ke citra skala keabuan menggunakan fungsi bawaan matlab rgb2gray d. Mengubah  representasi  citra  dari  citra  skala  keabuan  ke  citra hitam putih menggunakan fungsi bawaan matlab im2bw e. Mengubah  ukuran  dimensi  citra  menjadi  ukuran  42x42  piksel menggunakan fungsi bawaan matlab imresize f. Menipiskan citra menggunakan fungsi Rosenfeld [10]
g. Membagai citra menjadi 9 segmen berukuran 14x14 piksel
2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14 2 4 6 8 10 12 14
h. Mencirikan  citra  pada  tiap  segmen  menggunakan mark direction untuk  menghitung  berapa  yang  memenuhi  masking vertical, horisontal, diagonal kiri, dan diagonal kanan pada tiap segmen i. Mencirikan  citra  pada  tiap  segmen  menggunakan intensity  of character untuk menghitung nilai piksel hitam pada tiap segmen
j. Memasukkan ciri intensity of character ke array bernama black
k. Memasukkan  ciri mark  direction untuk  diagonal  kiri  ke  array bernama dig1
l. Memasukkan ciri mark direction untuk diagonal kanan ke array bernama dig2
m. Memasukkan  ciri mark  direction untuk  horisontal  ke  array bernama horz
n. Memasukkan  ciri mark  direction untuk  vertikal  ke  array bernama vert
4. Pembuatan alat uji dan pelatihan alat uji
a. Dalam  pembuatan  alat  uji,  diambil  data  set  ciri  menggunakan script load_data.m dan  menormalisasi  data  tersebut.  Kemudian  membuat target  data  menggunakan script  target_data dan  dimasukkan  ke variabel  target.  Langkah  berikutnya  mengubah vector  target menjadi sebuah indeks dari script divide_target yang dimasukkan ke variabel t1 sampai t46.
b. Pelatihan Alat dimaksudkan untuk menguji alat yang kan digunakan.
Gambar 8. Contoh program jaringan backpropagtion.
Untuk melakukan pelatihan alat yang telah dibuat, mula-mula dibuat sebuah  jaringan backpropagtion .  Gambar  3.10  merupakan  contoh program jaringan backpropagtion.
Pada penelitian ini untuk pelatihan alat digunakan data sebanyak 2 3 bagian  untuk  setiap  huruf  dengan  rumusan 2 3 ×  20 𝑟𝑒𝑠𝑝𝑜𝑛𝑑𝑒𝑛  × 3 𝑡𝑢𝑙𝑖𝑠𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑟ℎ𝑢𝑟𝑢𝑓 .  Jadi  total  data  setiap  huruf  ada  40  huruf.
Dikarenakan ada 46 huruf  maka total  data huruf   yang dipakai  untuk pelatihan alat ada sebanyak 1840 huruf. Percobaan pelatihan alat dalam penelitian ini dilakukan sebanyak lima kali. Pada tiap percobaan telah dilakukan perubahan jumlah layer, jumlah neuron , atau fungsi aktivasi yang dipakai  pada setiap layer untuk melihat peningkatan akurasinya saat pengujian.
6. Pengujian Program ( Testing )
Pada  penelitian  ini  data  yang  akan  digunakan  untuk  pengujian  alat sebanyak 1 3 bagian  untuk  setiap  huruf  dengan  rumusan 1 3 ×
20 𝑟𝑒𝑠𝑝𝑜𝑛𝑑𝑒𝑛  ×  3 𝑡𝑢𝑙𝑖𝑠𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑟ℎ𝑢𝑟𝑢𝑓 jadi total data setiap huruf ada 20
huruf. Dikarenakan ada 46 huruf maka total data huruf yang dipakai untuk pengujian alat ada sebanyak 920 huruf.
Pengambilan  data  dilakukan  dengan  pengujian  data  menggunakan alat  yang  telah  dilatih.  Pada  penelitian  ini  pengujian  alat  telah  dilakukan dengan 6 kondisi ciri yang berbeda. Pada tiap percobaan dengan kondisi ciri yang berbeda, jumlah unit pada tiap hidden layer , atau jumlah iterasi yang dipakai telah dirubah untuk melihat peningkatan akurasi ataupun penurunan akurasi.
7. Analisis data
Menganalisa hasil uji dari alat yang telah dibuat. Pada penelitian ini alat yang telah dibuat dikatakan dapat mengenali tulisan tangan  huruf hiragana jika:
a. Ada tulisan tangan huruf hiragana yang dapat terdeteksi
b. Prosentase akurasi dari fungsi yang diterapkan ≥85%

## 4 Hasil dan Diskusi
Pengujian dilakukan dengan membagi data untuk training dan testing terlebih dahulu.  Jumlah  data  yang  dipakai  ada  2760  huruf  dimana  pada  tiap  hurufnya terdapat  60  data  huruf.  Pembagian  dilakukan  dengan  menggunakan  40  baris pertama  data  ciri  pada  tiap  hurufnya  sebagai  data  training  dan  20  baris  data  ciri terakhir  pada  tiap  hurufnya  sebagai  data  testing.  Jadi  total  terdapat  1840  data training dan 920 data testing.
Percobaan akan dilakukan sebanyak 7 kali dengan menggunakan kombinasi ciri 1 sampai kombinasi ciri 6 seperti berikut:
1. kombinasi pertama ciri 1
2. kombinasi kedua ciri 2
3. kombinasi ketiga ciri 1 dan ciri 2
4. kombinasi keempat ciri 1 dan ciri 3
5. kombinasi kelima ciri 2 dan ciri 3
6. kombinasi keenam ciri 1, ciri 2, ciri 3, ciri 4, dan ciri 5
Informasi mengenai ciri 1 sampai dengan ciri 5 adalah sebagai berikut:
Ciri 1 : Intensityof Character (Black)
Ciri 2 : Mark Direction Diagonal 1 (Diag1) Ciri 3 : Mark Direction Diagonal 2 (Diag2) Ciri 4 : Mark Direction Horisontal (Horz) Ciri 5 : Mark Direction Vertical (Vert)
Percobaan akan dihentikan ketika hasil akurasinya sudah mencapai ≥ 85% atau percobaan telah mencapai 7 kali percobaan. Dari keenam kombinasi ciri tersebut telah  dilakukan  beberapa  kali  percobaan  dan  mendapatkan  data  akurai  yang berbeda.

## Gambar 6. Diagram Akurasi dari 7 percobaan
Dapat dilihat pada Gambar 6 bahwa dari 7 kali percobaan dengan menggunakan 6 kombinasi  ciri  yang berbeda serta struktur jaringan  yang berbeda diperoleh hasil terbaik terdapat pada percobaan 7 menggunakan kombinasi 6 dengan nilai akurasi 86,63%.
Adapun  struktur  jaringan  pada  percobaan  7  adalah  sebagai  berikut  Pola jaringan  yang  dipakai  menggunakan  2  lapisan  tersembunyi,  jumlah  unit  neuron pada lapisan tersembunyi 120, 100 dan pada lapisan keluaran 46. Fungsi aktivasi yang dipakai pada lapisan tersembunyi tansig , logsig dan lapisan keluaran adalah logsig . Fungsi pelatihan yang menggunakan trainscg. Jumlah iterasi yang dipakai sebanyak 600.
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pula  testing  data  tunggal  dengan menggunakan 6 data pada setiap hurufnya, jadi total data yang dipakai untuk testing data  tunggal  ada  276  huruf.  Karena  hasil  terbaik  merupakan  jaringan  pada percobaan 7 dengan kombinasi ciri kombinasi 6 maka yang akan dipakai sebagai acuan  pengujian  adalah  pola  jaringan  pada  percobaan  7    dengan  kombinasi  ciri kombinasi 6. Hasil testing Data tunggal tersebut sebagai berikut
Tabel 1. Hasil Pengujian Data Tunggal No  Input Output Dikenali Tidak dikenali Akurasi 1 2 3 4 5 6 1  A A A A Nu  Nu A 4 2 66.67 2  I To I I I I I 5 1 83.33 3  U Ro U U U Ro U 4 2 66.67 4  E E E E E E E 6 0 100 5  O Mi Yo Yo O O O 3 3 50 6  Ka Ka Re Mi Mi Ka Ka 3 3 50 7  Ki Ki Ki Ki Ki Ki Mo 5 1 83.33 8  Ku Ku  Ku Mo  Ku  Ku Ku 5 1 83.33
0 20 40 60 80 100 Diagram Akurasi Kombinasi 1 Kombinasi 2 Kombinasi 3 Kombinasi 4 Kombinasi 5 Kombinasi 6
9  Ke Ke Se Ke Ke Ke Ke 5 1 83.33 10  Ko Ko  Ko Ko Ko  Ko Ko 6 0 100 11  Sa Sa Ki Sa Sa Sa Ra 4 2 66.67 12  Shi Na Na Mu  Shi  Shi  Mu 2 4 33.33 13  Su Su Su Su Su Su Su 6 0 100 14  Se Se Se Se I Se Se 5 1 83.33 15  So E Sa Ku Ki Wo  Mu 0 6 0 16  Ta Ta Ta Ta Ya Ta Ta 5 1 83.33 17  Chi Chi  U Ro Chi  Chi  Chi 4 2 66.67 18  Tsu Ya Tsu  Tsu  Ko  Tsu  Ko 3 3 50 19  Te Te Te Te Te Te Te 6 0 100 20  To To To To To To To 6 0 100 21  Na Na Na Na Na Na Na 6 0 100 22  Ni Ni Ni Ni Ni Ni Ni 6 0 100 23  Nu Me  Me  Me  Nu  Me  Me 1 5 16.67 24  Ne Fu Re Fu Mi Nu Ne 1 5 16.67 25  No No  Tsu  Tsu  No  No No 4 2 66.67 26  Ha Ke Ha Ha Ho  Ho Ha 3 3 50 27  Hi Hi Hi Hi Hi Hi Hi 6 0 100 28  Fu Yo  Yo Yo Fu Fu Fu 3 3 50 29  He He He He He He He 6 0 100 30  Ho Ha Ho Ha Ho  Ho Ho 4 2 66.67 31  Ma Yo  Yo Mi O O Yo 0 6 0 32  Mi Mi E Mi Mi So Mu 3 3 50 33  Mu Mu  Mu  Mu  Wo  Wo  Su 3 3 50 34  Me Me  Me  Me  Me  Nu Me 5 1 83.33 35  Mo Ki Mo  Mo  So Mo  Mo 4 2 66.67 36  Ya Ya Ya Ya Ya Ya Ya 6 0 100 37  Yu Ri Ri Chi  Yu  Yu Yu 3 3 50 38  Yo Yo  Yo Yo Yo  Yo Yo 6 0 100 39  Ra U Ra U Chi  Chi  Chi 1 5 16.67 40  Ri Hi Mu  Ri Ri Ri Ri 4 2 66.67 41  Ru Ru Ru Ru Ru Ru Ru 6 0 100 42  Re Re Wa  Wa  Ta Wa  Wa 1 5 16.67 43  Ro Ro Ro Ro Ro Ro Ro 6 0 100 44  Wa Wa  U Ne Re No Yu 1 5 16.67 45  Wo Wo  Ma  Wo  Wo  No Wo 4 2 66.67 46  N Mo  Mo  N N N N 4 2 66.67 Jumlah 184 92 Rata-rata akurasi 66.67
Pada  hasil  percobaan  di  atas  didapatlah  hasil  yang  bervariatif,  dengan  total  data yang dikenali ada 184 huruf, total data yang tidak dikenali 92 huruf dan rata-rata
akurasi  sebesar  66.67%.  Hal  ini  disebabkan  karena  ada  data  yang  mengandung noise, dan ada pula data yang tulisanya kurang baik.
Dari hasil akhir yang diperoleh pada penelitian ini tentang pengenalan tulisan tangan huruf jepang hiragana dengan algoritma backpropagation diketahui bahwa:
1. Pada penelitian ini terdapat 797 tulisan tangan huruf hiragana yang dapat terdeksi,  maka  dikatakan  algoritma backpropagation dapat  mengenal tulisan tangan huruf hiragana .
2. Prosentase akurasi dari beberapa fungsi yang diterapkan pada penelitian ini diperoleh akurasi terbaik sebesar 86.63%
maka penelitian ini dikatakan berhasil karena sudah memenuhi tujuan penelitian karena akurasi keterbacaan sudah melebihi 85% prosentase keberhasilan.
5 Kesimpulan
5.1 Kesimpulan
Pada  penelitian  ini  telah  didapatkan  bahwa  algoritma backpropagation dapat digunakan untuk mengenali tulisan tangan huruf jepang hiragana . Terutama seperti pada  percobaan  7  yang  menggunakan  kombinasi  6.  Hal  ini  dapat  dilihat  dengan adanya  beberapa  huruf  yang  dapat  terbaca  dengan  tepat  oleh  alat  uji backpropagation .  Tingkat  akurasi  tertinggi  sebesar  86.63%.  Jaringan  yang digunakan adalah jaringan dengan 2 lapisan tersembunyi  dan 1 lapisan keluaran, dengan jumlah unit neuron pada lapisan tersembunyi  120, 100, dan pada lapisan keluaran  jumlah  unit  neuronnya  ada  46.  Fungsi  aktivasi  yang  digunakan  pada lapisan tersembunyi adalah tansig, logsig dan pada lapisan keluaran logsig . Iterasi yang terjadi sebesar 511 kali dengan waktu perhitungan 1:56.

## 5.2 Keterbatasan Penelitian
Huruf  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  huruf  yang  digunakan  huruf  Jepang Hiragana dasar (Seion). Format gambar yang digunakan adalah .jpg. Masukkan data menggunakan  huruf  hiragana  tulisan  tangan  yang  dikumpulkan  dari  responden. Masing-masing responden menuliskan setiap huruf sebanyak 3 kali. Banyak huruf yang harus ditulis sebanyak 46 huruf.

## 5.3 Saran
Bagi  peneliti  selanjutnya  yang  akan  menggunakan  algoritma backpropagation untuk  pengenalan  tulisan  tangan  huruf  jepang hiragana ,  alat  ini  masih  dapat ditingkatkan. Peningkatan tersebut dapat dilakukan dengan cara sebagai berikut
1. Mencari responden lebih banyak untuk data tambahan.
2. Menggunakan huruf hiragana dakuon  yang menggunakan imbuhan tenten (“) dan maru (○)
3. Mencari ciri yang lebih spesifik untuk data yang telah digitalisasi
4. Mengubah  susunan  jaringan  yang  ada  dengan  menambah  jumlah  neuron, jumlah layer, atau mengubah fungsi aktivasinya.
6 Daftar Pustaka
[1] Putra, D. (2010). Pengolahan Citra Digital Menggunakan Matlab .Yogyakarta : Andi Offset.
[2] Lalujan,  T.F.  (tanpa  tahun).  Mudah  Menulis  Dan  Membaca  Huruf  Hiragana Dan Huruf Katakana Dalam Bahasa Jepang. http://www.academia.edu/6228224/MENULIS_DAN_MEMBACA_HURUF_ HIRAGANA _DAN_HURUF_KATAKANA_PEMULA. 7 Juni 2016.
[3] Kurniawan,  H.P.  (2008).  Pengenalan  Huruf  Jepang  Katakana  Menggunakan Logika  Kabur. Skripsi. Fakultas  Sains  dan  Teknologi.  Universitas  Sanata Dharma. Yogyakarta.
[4] Fathia, S. (tanpa tahun). Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Dalam Pengenalan Tulisan Tangan Huruf Korea (Hangul) Menggunakan Metode Propagasi Balik. http://eprints.dinus.ac.id/11905/1/jurnal_11611.pdf .  25  Mei  2016.  Fakultas Studi Teknik Informatika, Universitas Dian Nuswantoro. Semarang.
[5] Nurmila,  N.  Sugiharto,  A.  &  Sarwoko,  E.A.  (tanpa  tahun).  Algoritma  Back Propagation  Neural  Network  Untuk  Pengenalan  Pola  Karakter  Huruf Jawa. http://ejournal.undip.ac.id/index.php/jmasif/article/download/74/521 .  5
Juni 2016. [6] Basuki, A. (2005). Image Enhancement. http://basuki.lecturer.pens.ac.id/lecture/sesi4citra.pdf . 15 Juli 2016.
[7] Matlab. (tanpa tahun). Multilayer Neural Network Architecture. http://www.mathworks.com/help/nnet/ug/multilayer-neural-network- architecture.html. 5 Juli 2016 .
[8] Siang,  J.J.  (2009). Jaringan    Syaraf  Tiruan  dan  Pemrogramannya Menggunakan Maltab . Yogyakarta : Andi Offset.
[9] Surinta,  O.  (2010).  Overview  of  Handwritten  Thai  character  Recognition. http://www.ai.rug.nl/~mrolarik/APSMeeting/09-07- 2010%20Overview%20of%20Handwritten%20Thai%20Character%20Recogn ition.pdf . 12 Mei 2016.
[10] Widiarti,  A.R.  (2011).  Comparing  Hilditch,  Rosenfeld,  Zhang-Suen, Nagendraprasad – Wang-Gupta Thinning. International Scholarly and Scientific
Research & Innovation . No 6. Vol 5. halaman 1.
http://waset.org/publications/6492/comparing-hilditch-rosenfeld-zhang-suen- and-nagendraprasad-wang-gupta-thinning .