Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 29-37 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Identifikasi Tulisan Tangan Huruf Katakana Jepang Dengan Metode Euclidean
Imam Riadi 1 , Abdul Fadlil 2 , Putri Annisa 3 1 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Ahmad Dahlan
1 Program Studi Teknik Elektro, Universitas Ahmad Dahlan
1 Program Studi Magister Teknik Informatika, Universitas Ahmad Dahlan Jl. Prof. Soepomo Sh, Umbulharjo, Yogyakarta, Telp. (0274) 563515/Fax. (0274) 31556 imam.riadi@is.uad.ac.id, fadlil@mti.uad.ac.id, putri1807048005@webmail.uad.ac.id

## Abstract
Katakana  is  one  of  the  traditional  Japanese  letters  used  to  absorption  words  from  other languanges. In the inttroduction of an  object a learning  process is  needed,  which  is obtained through  the  characteristics  and  experience  of  observing  similar  objects  after  being  acquired. But  manually  it  is  quite  difficult  to  distinguish  between  5  hiragana  vowels  starting  from  the image  data  acquisition  process,  image  processing,  feature  extraction  using  Gray  Level  Co- occurance Matrix (GLCM) while classifiers use the euclidean distance method. The results of the tests carried out showed an accuracy rate of around 78% using the euclidean method.
Keywords : Katakana, Gray Level Co-occurrence Matrix, Euclidean
Abstrak
Hiragana  merupakan salah  satu huruf tradisional Jepang yang  digunakan  untuk  menuliskan kata-kata  serapan  dari  bahasa  lain.  Dalam  pengenalan  suatu  objek  dibutuhkan  proses pembelajaran,  yang  didapatkan  melalui  ciri-ciri  dan  pengalaman  dalam  mengamati  objek yang serupa setelah didapatkan. Namun secara manual cukup sulit untuk membedakan huruf- huruf tersebut. Tulisan ini menjelaskan sistem identifikasi untuk membedakan antara 5 huruf vocal  hiragana  yang  dimulai  dari  proses  akuisisi  data  citra,  pemrosesan  citra,  ekstraksi  ciri menggunakan  Gray  Level  Co-occurrence  Matrix  (GLCM)  sedangkan  pengklasifikasi menggunakan metode jarak Euclidean. Hasil pengujian yang dilakukan menunjukkan tingkat akurasi sekitar 78% menggunakan metode euclidean
Kata kunci : Katakana, Gray Level Co-occurrence Matrix, Euclidean
1. PENDAHULUAN
Pada  zaman  teknologi  sekarang,  semakin  banyak  penerapan  panca indera  pada  komputer.  Sistem  yang  dibuat  di  komputer  dapat  mengenali suatu  objek  dengan  mengidentifikasi  fungsi,  karakteristik  dan  ciri-ciri  dari objek tersebut. Objek sampel sebelumnya telah diidentifikasi menjadi acuan, kemudian  melalui  pelatihan  pengenalan  maka  objek  lainnya  diolah  oleh algoritma di program komputer. Hal ini dimaksudkan jika ada hal yang tidak dapat  diidentifikasi  oleh  manusia,  maka  dapat  dibantu  oleh  komputer. Contohnya adalah identifikasi sidik jari, pola tulisan tangan, wajah, dan lain sebagainya. Kebudayaan Jepang saat ini banyak sekali diminati di Indonesia baik  itu  yang  disajikan  melalui manga,  anime, film,  musik,  dan  sebagainya. Maka  dari  itu  banyak  masyarakat  Indonesia  yang  tertarik  mempelajari bahasa Jepang. Bahasa Jepang memiliki hubungan sejarah yang erat dengan negara-negara  sekitarnya,  salah  satunya  Cina  [1].  Namun  karena  bahasa  ini memiliki  aturan  gramatical,  jenis  huruf,  cara  baca  dan  cara  menulis  yang
Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 29-37 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
berbeda-beda,  sering  kali  para  pelajar  merasa  kesulitan  dan  malas  untuk mempelajarinya  [2-5].  Terdapat  juga  jumlah  garisan  ( stroke) yang  sering ditemui  dan  menjadikan  bahasa  Jepang  sukar  untuk  dipelajari.  Begitu  pula dengan  cara  penulisan  setiap  huruf  memiliki  aturan  untuk  membentuk sebuah  karakter  Jepang.  Namun  manusia  memiliki  cara  penulisan  yang berbeda-beda.
Untuk membantu para pelajar dalam mengenali karakter tulisan tangan katakana Jepang, dapat dilakukan dengan menggunakan sistem yang berbasis pengenalan  pola.  Pengenalan  pola  merupakan  bagian  dari  kecerdasan buatan, yang mana metode ini memiliki kemampuan untuk mengambil data- data mentah seperti sinyal suara maupun karakter pada citra [6]. Beberapa peneliti  telah menggunakan  algoritma  euclidean  untuk  mengenali  beberapa jenis  huruf  [7],  menggunakan  algoritma Backpropagation  Neural  Network untuk  melakukan  pengenalan  karakter,  namun  juga  memakai Hoar  Wavelet untuk melakukan deteksi lokasi plat nomor dan ekstraksi karakter karakter pada citra plat nomor. Penelitian ini menghasilkan 4 rincian dari citra yaitu rincian  dari  aproksimasi,  vertikal,  horizontal,  dan  diagonal  dan  diagonal. Keempat rincian ini akan memberikan informasi yang lengkap yang lengkap untuk  membantu  sistem  mendeteksi  lokasi  plat  nomor  dan  ekstraksi karakter  dari  citra.  Hasil  dari  metode  yang  digunakan  menunjukkan kelayakan sistem yang diusulkan. Penelitian lainnya juga dilakukan oleh [8], menggunakan  metode  euclidean  untuk  pengenalan  pola  pada  citra  jamur. Penelitian ini bertujuan untuk membantu petani dalam kegiatan pasca panen yang  erat  kaitannya  dengan  mutu  produk,  dan  pada  akhirnya  menentukan pula  harga  jual  yang  dapat  diterima  oleh  petani.  Dalam  penelitiannya mengungkapkan  bahwa  nilai  rata-rata  akurasi  yang  didapat  dengan  30 sampel  yang  diuji  untuk  setiap  5  jenis  jamur  sekitar  78%.  Dari  masalah tersebut,  penulis  ingin  menguji  algoritma  euclidean  dalam  pengenalan  pola tulisan  tangan  yang  menjadi  kendala  dalam  pengolahan  citra.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  membantu  pelajar  dalam  mengenali  huruf  tulisan  tangan huruf  katakana  Jepang  dengan  bentuk  yang  tidak  biasa  dan  terkadang  sulit untuk  dikenali.  Citra  yang  dijadikan  acuan  adalah  5  huruf  vokal  untuk menguji beberapa citra lalu melihat presentase keakuratannya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Alat dan Bahan yang Digunakan
Objek  atau  bahan  yang  digunakan  untuk  diidentifikasi  oleh  sistem adalah 5 jenis huruf katakana dasar. Masing-masing jenis huruf didapat dari hasil  tulisan  tangan  melalui  digital  yang  berjumlah  total  50  data  citra,  baik untuk citra standar maupun citra uji. Sedangkan alat yang digunakan terbagi atas dua macam yaitu sebagai berikut :
a) Komputer PC dengan spesifikasi :
1. Processor : AMD APU A-9 9400 up to 3.2 Ghz
2. Memory : RAM 4 GB DDR4
3. Kartu grafis : Radeon R5 M430 2GB Dedicated VRAM
Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 29-37 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
b) Sistem  yang  dibuat  untuk  mengidentifikasi  huruf  digunakan  perangkat lunak sebagai berikut :
1. Sistem operasi Microsoft Windows 10
2. Software MATLAB R2017a
2.2. Skema Penerapan Sistem
Adapun  gambaran  umum  yang  diusulkan  untuk  mengenali  karkater pada citra yang dilakukan pada penilitian ini meliputi :

## Gambar 1. Skema penerapan sistem
Skema  dalam  sistem  ini  adalah  gambaran  untuk  membagi  langkah- langkah  dalam  beberapa  bagian.  Masing-masing  bagian  harus  lengkap tugasnya  sebelum  berpindah  pada  proses  selanjutnya.  Tahapan  ini  berlaku untuk memproses data citra menjadi data acuan maupun setelah sistem siap pakai untuk diuji oleh pengguna. Diagram di atas terdiri dari beberapa tahap, yaitu :

## a) Input Citra
Pada  tahap  ini  berfungsi  untuk  memasukkan  citra/gambar  tulisan tangan  huruf  katakana  dengan  format  .jpg  untuk  diidentifikasi  oleh  sistem. Citra yang dimasukkan harus sudah tersedia dalam komputer.

## b) Preprocessing
Pada  tahap  ini  berfungsi  untuk  melakukan  penajaman  objek  tulisan pada  citra  agar  memudahkan  sistem  untuk  digunakan  pada  proses-proses berikutnya.  Proses  awal,  citra  berwarna  RGB  ( Red,  Green,  Blue )  diubah menjadi  format  citra  keabuan  ( grayscale )  (7).  Proses  ini  dilakukan  dengan rumus berikut :
W grayscale = (1)
Berikutnya  sistem  akan  melakukan  proses  binerisasi  pada  citra  yang membuat  citra  menjadi  hanya  memiliki  2  warna  yaitu  hitam  dan  putih. Piksel-piksel  objek  menjadi  warna  hitam  yang  memiliki  nilai  1,  dan  latar belakang  menjadi  warna  putih  yang  memiliki  nilai  0  (8).  Hal  ini  untuk memudahkan  sistem  melakukan  proses  ekstraksi  ciri  berdasarkan  terang
Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 29-37 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
gelapnya suatu citra.  Berikut ini contoh hasil citra pada tahap prapengolahan ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Citra pada prapengolahan Citra Asli Grayscale Biner
c) Ekstraksi Ciri
Pada tahap ekstraksi ciri yang digunakan adalah chain code. Chain code merupakan metode yang melakukan penelusuran terhadap pixel-pixel objek dengan panduan arah mata angin seperti yang ditunjukkan pada gambar 2.

## Gambar 2. Arah mata angin chain code
Mekanisme  dari  metode  ini  melakukan  penelusuran  per-piksel  yang digunakan  untuk  menemukan  struktur  pembentuk  dari  suatu  objek.  Hasil akhirnya berupa sebuah vector ciri yang berisi informasi urutan kode chain code pembentuk huruf. Dari proses yang dilakukan maka urutan chain code yang  dihasilkan  untuk  setiap  huruf  dapat  memiliki  panjang  yang  berbeda. Tujuan  dari  proses  ini  untuk  mendapatkan  nilai-nilai  unik  piksel  dari  citra. Hal  ini  berfungsi  untuk  menajamkan  pola  huruf  pada  citra  dengan background sehingga memudahkan sistem untuk memisahkan kategori objek pada proses klasifikasi menggunakan chain code .

## d) Pengklasifikasian
Proses  klasifikasi  jarak  berfungsi  untuk  mengelompokkan  hasil ekstraksi  ciri  sehingga  diperoleh  suatu  identifikasi  dengan  mencocokkan
Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 29-37 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
antar  citra.  Dengan  kata  lain,  proses  ini  merupakan  proses  penajaman  data agar  mudah  digunakan  pada  proses-proses  selanjutnya  (9).  Metode  yang digunakan  untuk  proses  klasifikasi  jarak  adalah  euclidean.  Euclidean merupakan  suatu  metode  pencarian  kedekatan  nilai  jarak  dari  2  buah variabel  serta  merepresentasikan  tingkat  kemiripan  antara  dua  buah  citra. Semakin  kecil  jarak  antara  dua  buah  citra  maka  akan  semakin  mirip  kedua citra  tersebut.  Pada  tahap  ini  sistem  mengelompokkan  hasil  ekstraksi  ciri sehingga  diperoleh  suatu  identifikasi  dari  citra  tersebut  menggunakan metode  euclidean  dengan  merepresentasikan  citra  ke  dalam  koordinat  2 dimensi (x, y) menggunakan rumus berikut.
(2)
Jarak  pada  euclidean  dihitung  berdasarkan  ciri  khusus  yang  dimiliki oleh suatu citra, misalnya ciri bentuk.  Sebagai contoh terdapat 2 vektor ciri sebagai berikut:
A = [0, 3, 4, 5] B = [7, 6, 3, -1]
Maka, euclidean dari vektor A dan B adalah:
dAB = = = 9.747

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada pengenalan huruf tetap menampilkan citra dan hasil berupa teks bacaan  dari  citra  yang  diproses.  Hal  ini  karena  pada  dasarnya  sistem identifikasi  dapat  diuji  setelah sistem  identifikasi  dapat  diuji  setelah sistem tersebut  dilatih  terlebih  dahulu  [10].  Proses  pengujian  dilakukan  dengan memasukkan citra baru yang belum dikenali atau yang belum pernah dipakai sebelumnya.  Hal  ini  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  citra  uji  dengan  citra acuan  dan  dilihat  hasil  tingkat  kemiripannya.  Citra  standar  dan  citra  uji disiapkan  dengan  jumlah  yang  sama  untuk  masing-masing  jenis  huruf katakana.  Berikut  ini  citra  yang  digunakan  pada  sistem  ditunjukkan  pada Tabel 2.
Tabel 2. Jumlah data yang digunakan Citra Huruf Jumlah Citra Standar Pengujian A 50 20 30 I 50 20 30 U 50 20 30 E 50 20 30 O 50 20 30
Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 29-37 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Pada tahap pertama yaitu pemrosesan awal dengan cara memasukkan citra  ke  dalam  proses  identifikasi  citra  huruf  katakana  dilakukan  dengan mengambil  citra  baru  dengan  ukuran  yang  sama  dengan  citra  acuan  yang telah  tersimpan  di  komputer.  Kemudian  sistem  akan  memproses  citra menjadi citra keabuan ( grayscale ) dan citra biner yang bernilai hitam putih. Proses berikutnya masuk pada tahap ekstraksi ciri citra menggunakan chain code dengan melakukan pemetaan array sesuai arah mata angin. Berikut ini salah  satu  huruf  A  katakana  yang  sudah  dilakukan  ekstraksi  ciri menggunakan chain code ditunjukkan pada gambar 3. berikut.
Gambar 3. Hasil ekstraksi ciri huruf A
Maka plot ke dalam format biner seperti berikut:
0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Chain code :  0  0  0  0  5  4  6  6  6 First difference :  2  0  0  0  5  7  2  0  0 Shape number :  0  0  0  5  7  2  0  0  2
Dari  contoh  hasil  perhitungan  penerapan  ekstraksi  ciri chain  code diatas, didapat nilai-nilai unik untuk membantu sistem mencocokkan citra uji dengan  citra  standar  melalui  penerapan  klasifikasi  jarak  euclidean.  Setelah dilakukan  pengujian  pada  setiap  citra  uji,  didapatkan  hasil  tingkat  akurasi seperti yang ditunjukkan pada tabel 3. berikut:
Tabel 3. Hasil pengenalan huruf hiragana Output/Input A I U E O A 23 4 1 0 2 I 2 26 2 0 0 U 0 1 24 4 1 E 0 2 4 24 0 O 5 2 0 2
21
Akurasi (%) = 120/150*100 = 78,66%
Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 29-37 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Diketahui dari tabel 3. bahwa citra uji huruf A dapat mengenali karakter yang  ada  sebagai  huruf  A  sebanyak  23  citra,  dikenali  sebagai  huruf  I sebanyak 4 citra, dikenali sebagai huruf U hanya 1 citra, dan dikenali sebagai huruf  O  sebanyak  2  citra.  Pada  huruf  I  dapat  mengenali  karakter  yang  ada sebagai huruf A sebanyak 26 citra, dikenali sebagai huruf A sebanyak 2 citra, dan dikenali sebagai huruf U sebanyak 2 citra. Pada huruf U dapat mengenali karakter yang ada sebagai huruf U sebanyak 24 citra, dikenali sebagai huruf I sebanyak  1  citra,  dikenali  sebagai  huruf  E  sebanyak  4  citra,  dan  dikenali sebagai  huruf  O  sebanyak  1  citra.  Pada  huruf  E  dapat  mengenali  karakter yang ada sebagai huruf E sebanyak 24 citra, dikenali sebagai huruf I sebanyak 2 citra, dan dikenali sebagai huruf U hanya 4 citra. Sedangkan pada huruf O dapat  mengenali  karakter  yang  ada  sebagai  huruf  O  sebanyak  21  citra, dikenali sebagai huruf A sebanyak 5 citra, dikenali sebagai huruf I sebanyak 2 citra, dan dikenali sebagai huruf E sebanyak 2 citra.
Berdasarkan  hasil  di  atas,  maka  didapatkan  rata-rata  persentase keberhasilan  yaitu  sekitar  78%.  Tingkat  keberhasilan  pengenalan  yang dihasilkan  cukup  tinggi  meskipun  ukuran  dan  jenis  huruf  yang  digunakan sebagai masukan berbeda dengan citra acuan. Proses ini akan menampilkan identifikasi  kemiripan  antara  dua  buah  citra  yakni  citra  uji  dan  citra  citra acuan,  kemudian  sistem  akan  menampilkan  hasil  deteksi  citra  dikenali sebagai huruf apa oleh sistem. Berikut ini salah satu hasil uji identifikasi citra seperti pada gambar 4.

## Gambar 4. Hasil identifikasi huruf O
Pada  gambar  menunjukkan  bahwa  sistem  dirancang  menggunakan Matlab  dapat  mengenali  karakter  pada  citra  dengan  baik.  Perbandingan dengan  penelitian  sebelumnya  oleh  Sapriani  Gustani  yang  mana  juga menggunakan  metode  euclidean  untuk  proses  klasifikasi  jaraknya,  hasil akurasi yang didapat juga sekitar 78%.
Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 29-37 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Perbedaan  pada  penelitian  sebelumnya,  data yang  dipakai  merupakan citra foto jamur berjumlah 30 data, sedangkan penelitian kali ini merupkaan citra  huruf  katakana  Jepang.  Meskipun  jenis  citra  yang  digunakan  berbeda namun  hasil  tingkat  akurasinya  tidak  jauh  berbeda.  Hal  ini  membuktikan bahwa metode euclidean dapat bekerja dengan baik pada citra foto maupun citra berupa tulisan tangan.
Disamping  itu,  secara  keseluruhan  hasil  penelitian  untuk  pengenalan pola  huruf  katakana  cukup  sesuai  dengan  penelitian-penelitian  sebelumnya karena  jumlah  data  yang  berbeda  namun  dengan  selisih  persentase  tingkat keberhasilan yang mirip.

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  di  atas,  maka  tujuan  penelitian  ini  yaitu untuk  meneliti  tingkat  keberhasilan  yang  diterapkan  pada  huruf  katakana Jepang yaitu sekitar 78% bisa dikatakan cukup sesuai. Hal ini membuktikan bahwa metode ekstraksi ciri chain code dan klasifikasi jarak euclidean dapat mengidentifikasi  huruf,  sehingga  para  pelajar  dapat  melatih  menulis  dan mengenal huruf tersebut lebih mudah.
Untuk  prospek  kajian  berikutnya,  sistem  membutuhkan  data  citra standar  dan  data  uji  lebih  banyak.  Karena  pada  dasarnya  metode  yang dipakai  untuk  pengolahan  citra  sangat  bergantung  pada  jumlah  citra  yang dipakai, oleh sebab itu sistem akan mempunyai database yang lebih banyak dan  membuat  sistem  lebih  baik  dalam  mengenal  suatu  karakter  dari  citra. Namun  citra  yang  dipakai  sebaiknya  data  primer  yang  mana  citra  tersebut bersih dari noise background sehingga  memudahkan sistem untuk mengolah citra  asli  menjadi  citra  biner  dan  semakin  mudah  pula  dalam  proses berikutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Darmawan, Deni, “Inovasi Pendidikan”, Remaja Rosdakarya, Jakarta, 2014.
[2] Sapriani  G., A. Fadlil dan R. Umar, “Sistem identifikasi Jamur menggunakan Metode  Ekstraksi  Ciri  Statistik  Orde  1  dan  Klasifikasi  Jarak”,  Techni.COM, Vol. 16 (4), pp. 378-386, November 2017.
[3] Sudjianto, “Gramatica Bahasa Jepang Modern”, Kesaint Blanc, Jakarta, 2000.
[4] Parastuti,  “Metode  Praktis  Menguasai  Kanji”,  Genta  Group  Production, Surabaya, 2015.
[5] Aditama,  Oryza  dan Arini Y. A,  “Sehari Kuasai Bahasa Jepang”, Citra Media, Yogyakarta, 2011.
[6] Ersa  T.  dan  Youllia  I.  N,  “Implementasi  Metode  Pattern  Recognition  untuk Pengenalan Ucapan Huruf Hijaiyyah”, JITTER, Vol. 4, No. 1, Desember 2017.
[7] Saifudin  dan  A.  Fadlil,  “Sistem  Identifikasi  Citra  Kayu  Berdasarkan Tekstur menggunakan Gray  Level  Coocurrence  Matrix (GLCM)  dengan  Klasifikasi Jarak Euclidean”, SINERGI, Vol, 19 No. 3, pp 181-186, Oktober 2015.
[8] Chairisni  L,  Tony  dan  Ardy  K.,  “Pengenalan  Karakter  Mandarin  dengan Backpropagation  Neural  Network”, Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi dan Multimedia, 4.9-25, Februari 2016.
Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 29-37 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[9]
Zaitun,  “Sistem  Identifikasi  dan  Pengenalan  Pola  Citra  Tanda  Tangan menggunakan  Sistem  Jaringan  Saraf  Tiruan  ( Artificial  Neural  Network) dengan Metode Backpropagation. Teori dan Aplikasi Fisika, Vol, 3 (2), pp 93- 101, July 2015.
[10] Fitri M, dan A. Fadlil, “Sistem Pengenalan Bunga Berbasis Pengolahan Citra dan Klasifikasi Jarak Euclidean” , JITEKI, Vol, 3 No. 2, pp 124-131, Desember 2017.