## Optimasi Klasifikasi Fonem Menggunakan Backpropagation Neural Network dan Principal Component Analysis
Clara Maria Livia Suitela 1 , Aripin 2 , Erika Dina Permata 3 , Muzalfa Nakiatun Niza 4 , Naeli Laelal Khiaroh 5
1,2,3,4,5 Jurusan Teknik Biomedis Fakultas Teknik Universitas Dian Nuswantoro, Jl. Nakula No. 5-11 Semarang 50131 (tlp: 024-3517261; fax: 024-3520165; e-mail:
1 513201900085@mhs.dinus.ac.id; 2 arifin@dsn.dinus.ac.id; 3 513201900086@mhs.dinus.ac.id; 4 513201900088@mhs.dinus.ac.id; 5 513201900080@mhs.dinus.ac.id)
[Diterima; 28 Oktober 2022, Revisi: 6 Januari 2023] Corresponding Author : Clara Maria Livia Suitela
INTISARI — Fonem merupakan bunyi terkecil dari suatu ucapan yang tidak memiliki pengertian, tetapi memiliki peranan terpenting  untuk  membentuk  suatu  arti.  Identifikasi  fonem  dari  sebuah  video  tentang  seorang  aktor  yang  sedang mengucapkan kalimat-kalimat berbahasa Indonesia merupakan bagian penting dalam pengembangan aplikasi visual-to-text . Aplikasi ini dapat menerjemahkan gerakan mulut dari sebuah video menjadi rangkaian teks berbahasa Indonesia, sehingga dapat membantu mempermudah komunikasi bagi para penyandang tunarungu. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimasi kinerja proses klasifikasi terhadap data citra sebanyak 32 fonem dari hasil ekstraksi video, sehingga dapat digunakan untuk mendukung  proses  identifikasi  fonem  untuk  mewujudkan  aplikasi visual-to-text dalam  bahasa  Indonesia.  Algoritme klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah backpropagation neural network . Beberapa upaya yang diusulkan untuk  mengoptimasi  kinerja  proses  klasifikasi  di  antaranya  adalah  dengan  menggunakan  perbandingan  proporsi dataset , estimasi jumlah lapisan tersembunyi, dan reduksi dimensi dataset menggunakan metode principal component analysis untuk mengurangi  jumlah  data  yang  dianggap  kurang  penting  tanpa  mengurangi  tingkat  informasinya.  Dimensi  data  sebelum direduksi sebesar 1.280 × 7.100 matriks data  dan  setelah direduksi menjadi 1.280 × 50 matriks data. Hasil akurasi yang diperoleh pada optimalisasi data menggunakan principal component analysis yaitu sebesar 87,16% dengan proporsi data 8:2 dan digunakan sebanyak 50 data penting dalam proses optimalisasi data menggunakan principal component analysis.
KATA KUNCI — Klasifikasi Fonem Bahasa Indonesia, Backpropagation Neural Network , Optimasi, Principal Component Analysis , Visual-to-Text .

## I. PENDAHULUAN
Secara  etimologi,  fonologi  berasal  dari  bahasa  Yunani, yaitu phone yang  berarti  bunyi  dan logos yang  berarti  ilmu. Maka,  fonologi  dapat  diartikan  sebagai  ilmu  tentang  sistem atau unsur bunyi bahasa yang membentuk suatu ujaran bahasa, mulai  dari  cara  pelafalan  hingga  cara  penyampaian  suara kepada  pendengar  [1].  Bunyi  yang  dipelajari  dalam  fonologi inilah yang disebut dengan fonem.
Menurut  KBBI,  fonem  merupakan  satuan  bunyi  terkecil yang mampu menunjukkan kontras makna atau suprasegmental satuan  bunyi  yang  berupa  tekanan,  nada,  atau  jeda  yang fonemis  [2].  Fonem  suprasegmental  merupakan  kombinasi pengajaran  linguistik  yang  memiliki  komunikasi  lisan  dan pemahaman  pendengaran,  seperti  sumber  tekanan,  aksen, intonasi dan tinggi nada, suku kata, serta penyimpangan bunyi [3] . Fonem  dapat  diartikan  juga  sebagai  bunyi  terkecil  dari suatu  ucapan  yang  tidak  memiliki  pengertian,  tetapi mempunyai  peranan  terpenting  untuk  membentuk  suatu  arti. Fonem merupakan objek kajian dari fonemis, yang merupakan cabang  kajian  fonologi  yang  mengkaji  bunyi  bahasa  dengan memperhatikan  fungsinya  sebagai  pembeda  makna  atau  kata [4].
Suatu kata terbentuk dari beberapa fonem yang membentuk satu  arti  yang  dapat  dipahami.  Misalnya,  kata  “akurasi” terbentuk dari fonem /a/, /k/, /u/, /r/, /s/, dan /i/. Pada penelitian ini,  klasifikasi  fonem  memilih  data  dalam  bentuk  citra  yang akan  digunakan  sebagai dataset klasifikasi.  Penggunaan  data citra  sebagai  klasifikasi  dan  analisis,  khususnya  fonem, sebelumnya telah dilakukan menggunakan jenis algoritme yang berbeda  dan  menghasilkan  akurasi  yang  belum  optimal  [5]. Oleh karena itu, dalam penelitian ini digunakan jenis algoritme berbeda dan berbagai metode untuk menghasilkan akurasi yang
lebih  optimal. Pemilihan  citra  didapatkan  dari  pengambilan video  orang  yang  sedang  mengucapkan  kalimat  dalam  satu waktu. Kemudian, video yang didapatkan diekstraksi menjadi bentuk  data  citra  yang  diinginkan.  Analisis  klasifikasi  fonem pada penelitian ini dilakukan menggunakan machine learning . Machine learning adalah salah satu cabang ilmu kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer untuk mempelajari data, kemudian membuat sistem, model, atau algoritme tanpa harus menuliskan program secara spesifik [6]. Salah satu cara yang digunakan  adalah  mengekstrak  data  yang  relevan  agar menghasilkan  informasi  yang  dapat  diinterpretasikan  [7]. Penggunaan machine  learning untuk  menyelesaikan  masalah data  tergantung  pada  jenis  masalah  data  yang  akan diselesaikan, jumlah variabel, dan jenis model algoritme yang paling  cocok  [8].  Alur  kerja machine  learning dimulai  dari dataset yang  berisi  variabel  untuk  diprediksi  atau diklasifikasikan. Dataset masukan  dibagi  menjadi  data  latih ( training )  dan  data  uji  ( testing ).  Data  latih  berfungsi  sebagai model  pelatihan,  sedangkan  data  uji  sebagai  model  evaluasi. Lalu, algoritme model berjalan dengan cara menyebarkan data yang  akan  diolah  dengan  menuliskan  instruksi  dalam  bentuk kode atau program yang akan digunakan untuk menyelesaikan masalah  dan  membagi  data  menjadi  bagian  masukan  ( input ), proses, dan keluaran  ( output ).  Hasil  akhir  dari  pemrosesan dataset adalah  akurasi data yang dihasilkan.
Perhitungan  akurasi  data  pada  penelitian  ini  dilakukan secara berulang untuk mendapatkan hasil akurasi yang paling baik. Optimasi klasifikasi data fonem untuk mengetahui tingkat akurasi  data  dilakukan  menggunakan  jaringan  saraf  ( neural network ).  Jaringan  saraf merupakan  serangkaian  algoritme untuk mengenali hubungan yang mendasar dalam suatu dataset dengan meniru cara otak manusia beroperasi [7]. Jaringan saraf
adalah  sebuah  model  komputasi  yang  meniru  prinsip  kinerja otak  manusia  yang  dapat  mempelajari  data  sampel  dan memetakan  masukan  dan  keluaran data.  Jaringan  saraf biasanya  dimanfaatkan  untuk  masalah  klasifikasi,  prediksi, pendekatan, pengenalan, dan asosiasi [9]. Jenis jaringan yang digunakan pada optimasi klasifikasi fonem  adalah salah satu jaringan  yang  umum  digunakan,  yaitu multilayer  perceptron neural network . Jenis jaringan saraf ini memiliki lapisan yang disebut  dengan  lapisan  tersembunyi  ( hidden  layer ),  yang berada  di  tengah  lapisan  masukan  ( input  layer )  dan  lapisan keluaran  ( output  layer ) . Lapisan  tersembunyi memiliki  sifat variabel  yang  dapat  digunakan  oleh  lebih  dari  satu  lapisan tersembunyi. Hal ini berarti lebih dari satu lapisan tersembunyi dapat digunakan dalam satu arsitektur, sesuai dengan masalah yang  akan  diselesaikan.  Jaringan  saraf  digunakan  dalam pengenalan  citra  ( image  recognition )  dari  citra  fonem  yang akan  diklasifikasi  untuk  memperoleh  akurasi  yang  optimal [10].
Akurasi  data  yang  dihasilkan  dari machine  learning kemudian memanfaatkan metode principal component analysis (PCA)  untuk  menyederhanakan dataset .  PCA  adalah  suatu metode yang sering digunakan dalam proses pengolahan data maupun  pengolahan  citra,  yang  bertujuan  untuk  mereduksi jumlah data yang berukuran besar [11]. Analisis menggunakan metode PCA dilakukan dengan proses normalisasi, dengan cara mengurangi  jumlah  data  yang  dianggap  kurang  penting, kemudian menghitung matriks kovariannya sehingga hubungan antarvariabel dari dataset masukan menjadi tampak. Pada  penelitian  ini  digunakan  data  citra file . jpg yang merepresentasikan  32  jenis  fonem  yang  berbeda. Dataset diperoleh dari proses ekstraksi data (RGB ke grayscale ). Hasil akurasi  yang  paling  optimal  dalam dataset ditunjukkan  pada proporsi jumlah data yang dianggap penting untuk dianalisis. Pada penelitian optimasi data klasifikasi fonem ini  dilakukan identifikasi  fonem  yang  nantinya  dapat  digunakan  sebagai proposi  data  pembuatan  aplikasi  pembantu  tunarungu. Aplikasi  tunarungu  memiliki  fungsi  sebagai  alat  bantu komunikasi untuk menerjemahkan bahasa dengan mendeteksi gerakan  bibir  saat  berbicara  sehingga  dapat  dibaca  dalam susunan  kata  yang  memiliki  arti.  Dari  proses  optimasi klasifikasi  fonem  ini  diharapkan  diperoleh  proposisi dataset dengan akurasi paling optimal.

## II. METODOLOGI
Tahapan yang dilaksanakan dalam penelitian ini terdiri atas proses  akuisisi  data, preprocessing ,  optimasi  klasifikasi menggunakan backpropagation  neural  network ,  dan  evaluasi kinerja.  Tahapan  tersebut  disajikan  pada  Gambar  1 . Akuisisi data mencakup proses pengambilan video, pengumpulan citra, dan penggolongan citra berdasarkan fonem. Tahap preprocessing mencakup cropping , resize ,  proses  konversi RGB ke grayscale , dan tahap data split yang merupakan proses pembagian  citra  sejumlah  50  citra  pada  tiap  fonem  dalam beberapa  perbandingan.  Tahap  selanjutnya  adalah  optimasi klasifikasi  menggunakan backpropagation  neural  network yang bertujuan  untuk  menghasilkan  nilai  akurasi  yang  lebih optimal.
Dalam  proses  untuk  meningkatkan  nilai  akurasi  dari pembacaan  citra  untuk  membaca  gerakan  mulut,  diperlukan perbaikan  dengan  menggunakan  metode  maupun  algoritme yang  dapat  meningkatkan  nilai  akurasi.  Penelitian  ini menggunakan metode  PCA  untuk  menghasilkan  nilai  akurasi yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  percobaan  tanpa
metode  PCA.  Proses  ekstraksi  fitur  menggunakan  PCA dilakukan  setelah  tahap preprocessing dan  nilai  akurasi diketahui.  Tahap  ini  dilakukan  untuk  meningkatkan  nilai akurasi yang belum optimal.

## A. AKUISISI DATA
Akuisisi data adalah teknik pengambilan atau pengumpulan data  atau  citra  yang  akan  diproses  dan  diolah  menggunakan komputer  [12].  Proses  pengumpulan  citra  dilakukan  dengan pengambilan video secara real-time menggunakan orang yang mengucapkan  beberapa  kalimat.  Kemudian,  data  citra  wajah yang  dibutuhkan  ketika  menyebutkan  fonem  akan  diambil dengan cara melakukan tangkapan layar ( screenshot ) dari hasil video.  Setelah  diperoleh, citra  dipisahkan  dengan  cara membagi atau menggolongkan citra dari mulut orang ke dalam tiap fonem yang ada. Hasil ekstraksi citra tersebut selanjutnya diseleksi untuk memilih citra yang relevan dan mengeliminasi citra  yang  tidak  relevan.  Dari  hasil  seleksi  citra  didapatkan sebanyak  3.347  data  citra  seleksi  pada  32  fonem.  Dari  3.347 data  citra  tersebut,  kemudian  diambil  sebanyak  1.600  citra, dengan 50 citra pada tiap fonem, yang digunakan dalam proses klasifikasi menggunakan backpropagation neural network . Gambar  2  menunjukkan  proses  pengambilan  video  orang dan proses tangkapan layar citra. Dalam tahap ini, pengambilan video hanya difokuskan pada daerah sekitar wajah lalu diubah dalam bentuk data citra.
Gambar 1 . Tahapan penelitian akurasi fonem.

## B. PREPROCESSING
Preprocessing merupakan  proses  yang  dilakukan  setelah akuisisi data. Preprocessing bertujuan melakukan pengukuran citra  dalam  mendapatkan  sampel  data  yang  diperlukan  [13]. Konsep dasar preprocessing dan metode untuk preprocessing data dapat dikategorikan menjadi pembersihan data, integrasi data,  dan  reduksi  data  [14].  Tahapan-tahapan  dalam preprocessing dijelaskan sebagai berikut.
1) CROPPING
Cropping merupakan  proses  memotong  citra  dari  hasil tangkapan  layar  [15].  Pengolahan  hasil  citra  ini  dilakukan untuk memperbaiki kualitas citra seperti menghilangkan noise. Noise dapat diartikan sebagai informasi dalam citra yang tidak diperlukan  [15]. Cropping dilakukan  untuk  memfokuskan ekstraksi data. Bagian yang dipotong merupakan bagian sekitar mulut dengan ukuran 250 × 350 piksel. Gambar 3 dan Gambar 4 menunjukkan citra asli fonem dan citra hasil cropping .
2)  RESIZE
Setelah  proses cropping selesai  dilakukan,  proses selanjutnya  adalah resize citra  hasil cropping. Resize merupakan  metode  untuk  mengubah  ukuran  citra  menjadi ukuran tertentu yang diinginkan [16]. Seperti yang terlihat pada Gambar 5, proses resize dilakukan dengan pengurangan ukuran piksel pada citra fonem dengan ukuran 71 × 100 piksel. Ukuran piksel pada citra ini adalah acuan yang akan digunakan ketika menjalankan ekstraksi data citra menjadi dataset dalam bentuk nominal.  Tahap  ini  penting  dilakukan  untuk  mendapatkan ukuran data yang optimal.

## 3)  KONVERSI RGB KE GRAYSCALE
Citra merupakan fungsi dua dimensi f( x , y ), dengan x dan y merupakan  koordinat  spasial  dan  bidang,  serta  memiliki sejumlah elemen yang disebut dengan piksel [17]. Pada proses ini, citra yang diubah warnanya memiliki dimensi lebar ( x ) 71 piksel dan panjang ( y ) 100 piksel . Nilai channel atau matriks pada RGB terdiri atas dua dimensi pada masing-masing fungsi, yaitu: R ( x , y ), G ( x , y ), dan B ( x , y ), yang kemudian akan diubah menjadi grayscale menggunakan algoritme GS dengan fungsi rgb2gray ,  sehingga  hasil  konversi  citra  GS  menjadi  satu dimensi dan menghasilkan dataset yang akan digunakan dalam proses pencarian akurasi data menggunakan backpropagation neural  network [18].  Sebanyak  1.280  gambar  citra  yang dikonversi dari RGB ke grayscale menghasilkan 1.280 × 7.100 dataset , dengan 7.100 dataset didapatkan dari dimensi citra 71 ×  100  piksel.  Proses  konversi  RGB  ke grayscale dilakukan bersamaan dengan proses ekstraksi data.  Tahap ini dilakukan untuk  mendapatkan  warna  keabuan  dari  citra  yang  bertujuan untuk menghapus data berlebihan yang terdapat pada citra.

## C. EKSTRAKSI FITUR MENGGUNAKAN PCA
PCA  digunakan  untuk  mengumpulkan  data  citra  ucapan visual  yang  diproses  melalui  ekstraksi  fitur.  Diberikan M dataset citra dari basis data citra pengucapan fonem A j = [ A 1 , A 2 ,  ..., A M ],  ( j =  1,  2,  ..., M ).  Setiap  gambar  diubah  menjadi matriks  dua  dimensi  dari  ( X m ×  X n ).  Lalu,  matriks  diubah menjadi citra vektor T dengan ukuran ( U × 1), dengan U = ( X m × X n ) yang menghasilkan satu set vektor citra dengan ukuran ( U × M ) [19].
𝑇 = [𝑇 1 𝑇 2 … . 𝑇ᴍ] . (1)
Lalu,  hasil  rata-rata  secara  aritmetika  dapat  dihitung  dari vektor citra yang berukuran ( U × 1) piksel menggunakan (2).
A ̅ = 1 𝑀 ∑ 𝑇 𝑗 𝑀 𝑗=1 (2)
dengan M adalah jumlah data dan ∑ 𝑇 𝑗 𝑀 𝑗=1 merupakan jumlah setiap baris.
Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung ATrain matriks, yang merupakan hasil selisih dari setiap nilai matriks T dengan matriks 𝐴̅ , menggunakan (3):
𝐴𝑇𝑟𝑎𝑖𝑛 = 𝑇 𝑗 −   𝐴̅ . (3)
Lalu, nilai S T covariant matrix dihitung menggunakan (4).
𝑆 𝑇 = 𝐴𝑇𝑟𝑎𝑖𝑛 𝑥 𝐴𝑇𝑟𝑎𝑖𝑛′ . (4)
Dari matriks S T covariant matrix, nilai eigen ( D ) dan vektor eigen ( V ) dapat dihitung. Nilai eigen merupakan karakteristik
(a)
(b)
Gambar  2 . Proses  mendapatkan  citra,  (a)  pengambilan  video,  (b)  proses tangkapan layar dari video.
Gambar 3 . Citra asli fonem “e”. Gambar 4 . Citra hasil cropping .
Gambar 5 . Proses resize citra ukuran 71 x 100.
nilai dari matriks persegi, sedangkan vektor eigen merupakan nilai  yang  diambil  dari  nilai eigen yang  lebih  besar  dari  0. Dalam  penelitian  ini,  nilai eigen dan  vektor eigen diperoleh menggunakan fungsi eig() yang diimplementasikan menggunakan  MATLAB.  Langkah  berikutnya adalah menghitung  nilai eigenfaces ,  yang  merupakan  karakteristik data citra, menggunakan (5).
𝐸𝑖𝑔𝑒𝑛𝑓𝑎𝑐𝑒𝑠 = 𝐴𝑇𝑟𝑎𝑖𝑛 × 𝑉 . (5)
Fungsi  PCA  selanjutnya  adalah  mengurangi  karakteristik yang masih disajikan dalam data citra dengan menghapus fitur data  yang  tidak  penting.  Persamaan  (6)  digunakan  untuk menghitung matriks proyeksi PCA.
𝑃𝐶𝐴_𝑃𝑟𝑜𝑗𝑒𝑐𝑡𝑒𝑑 = 𝐸𝑖𝑔𝑒𝑛𝑓𝑎𝑐𝑒𝑠 ′ 𝑥 𝑇 (6)
dengan PCA_Projected merupakan dataset yang  akan digunakan dalam proses klasifikasi selanjutnya.

## D. KLASIFIKASI
Backpropagation  neural  network merupakan  salah  satu model dari jaringan saraf tiruan yang menggunakan arsitektur multilayer untuk  mencari  bobot  optimal  dan  meminimalkan nilai error pada  hasil  jaringan  saraf  tiruan.  Klasifikasi  pada backpropagation  neural  network bekerja  dengan  dua  tahap, yaitu  perhitungan  maju  dan  perhitungan  mundur  [20] . Penggunaan backpropagation  neural  network ini  bertujuan untuk mengetahui tingkat akurasi dari keberhasilan pengolahan data  serta untuk  meningkatkan  kinerja  penelitian  sebelumnya [21].  Proses  pengolahan  data  menggunakan backpropagation neural  network dilakukan  dengan  memasukkan dataset yang akan digunakan sebagai sampel. Sampel dataset berjumlah 50 citra  pada  setiap  fonem  yang  digolongkan  menjadi  data  latih dan data uji dengan perbandingan data 6:4, 7:3, 8:2, dan 9:1. Tahap  pertama  sebelum  melakukan  ekstraksi  adalah menggabungkan  seluruh  citra  fonem  dalam  satu folder yang nantinya  akan  dimasukkan  ke  dalam source  code pada MATLAB. Hasil ekstraksi citra berupa dataset yang kemudian disimpan  dalam  format  Excel  yang  selanjutnya  akan  diolah menggunakan backpropagation  neural  network untuk menghasilkan akurasi yang diharapkan.
Pada penelitian ini, klasifikasi data dilakukan menggunakan backpropagation  neural  network yang  banyak digunakan dalam kasus prediksi data. Backpropagation neural network terdiri atas tiga tahap pelatihan. Pada tahap pertama, yaitu tahap maju, lapisan masukan dan keluaran dihitung maju, yang  ditentukan  berdasarkan  fungsi  aktivasi  [22].  Pada  tahap kedua,  yaitu  tahap  mundur,  keadaan  target  keluaran  yang diinginkan memiliki selisih  dengan  keluaran  jaringan. Selisih ( error )  ini  kemudian  dipropagasikan  mundur.  Pada  tahap ketiga,  nilai  bobot  diubah  untuk  mengurangi  kemungkinan kesalahan yang akan terjadi [21], [22].
Pada  jaringan  saraf terdapat  lapisan  keluaran yang mempunyai  neuron  linear , lapisan  tersembunyi , dan lapisan masukan, yang masing-masing memiliki neuron nonlinear dan neuron  linear,  dengan [𝑥 1 (𝑘) 𝑥 2 (𝑘)  … 𝑥 𝑛 (𝑘)] 𝑇 sebagai masukan  pada  vektor  [23].  Keluaran  dari  neuron  ke- j pada lapisan tersembunyi dihitung menggunakan (7).
𝑆 𝑗 (𝑘) =   𝐹 𝑗 (∑ 𝑤 𝑗,𝑖 1,0 (𝑘)𝑥 𝑖 (𝑘) 𝑛 𝑖=1 ) (7)
dengan 𝐹 𝑗 (.)  adalah  fungsi  aktivasi sigmoidal nonlinear. Keluaran dari jaringan saraf dapat ditulis seperti pada (8).
𝑦(𝑘) =   ∑ 𝑤 1,𝑖 2,1 (𝑘)𝑆 𝑗 (𝑘) 𝑛 𝑖=1 . (8)
Kemudian, pendeteksi kesalahan dapat ditulis seperti pada (9).
𝑒(𝑘) =  𝑦(𝑘) − 𝑑(𝑘) (9)
dengan 𝑑(𝑘) adalah  sinyal  referensi  yang  diperlukan  untuk 𝑦(𝑘) . Titik 𝑒(𝑘) = 0 ini adalah titik kesetimbangan dari sistem gangguan  dinamis.  Bobot  jaringan  saraf  disesuaikan  dengan persamaan berikut.
𝑤 1,𝑗 2,1 (𝑘) = 𝛽 − 𝑘 2 𝑒(𝑘−1)+𝑑(𝑘) 𝑛𝑆 𝑗 (𝑘−1) (10)
𝑤 𝑗,𝑗 1,0 (𝑘) = 1 𝑛𝑥 𝑖 (𝑘) 𝐺 𝑗 ( 𝛽 − 𝑘 2 𝑒(𝑘−1)+𝑑(𝑘) 𝑚𝑤 1,𝑗 2,1 (𝑘) ) (11)
dengan 𝐺 𝑗 − = 𝐹 𝑗 −1 (−) dan 𝛽 adalah kecepatan pembelajaran jaringan.  Persamaan  (10)  dan  (11)  menjamin  konvergensi asymptotic dari  keluaran  pendeteksi  kesalahan 𝑒(𝑘) sebagai penyimpanan.
Pembobotan  pada  pengujian  ini  menggunakan  fungsi aktivasi yang dipengaruhi oleh jumlah lapisan neuron, seperti ditunjukkan pada (12).
𝑧_𝑖𝑛 𝑗 =   𝑣 𝑗0 +   ∑ 𝑥 𝑖 . 𝑣 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 (12)
dengan 𝑧_𝑖𝑛 𝑗 = nilai untuk menghitung lapisan tersembunyi 𝑥 𝑖 = nilai lapisan masukan ke- i 𝑣 𝑖𝑗 = bobot antara lapisan masukan dengan lapisan tersembunyi .

## E. OPTIMASI PEMBOBOTAN
Proses  pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  citra dengan  jumlah  pada  masing-masing  fonem  adalah  50  citra. Akan dilakukan analisis pada hasil akurasi untuk proses latih dengan  optimasi  pembobotan  maupun  tanpa  optimasi pembobotan.  Proses  optimasi  pembobotan  dilakukan  dengan menggunakan  teknik  pembagian  proporsi  data  pada  hasil ekstraksi fitur dengan PCA. Proses pencarian parameter terbaik dilakukan  dengan  melihat  hasil  nilai  akurasi  pada  masing- masing  proporsi  data  yang  digunakan  dan  dipilih  satu  nilai akurasi  yang  paling  tinggi.  Pembagian  proporsi  data  yang digunakan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
• 60% data latih dan 40% data uji,
• 70% data latih dan 30% data uji,
• 80% data latih dan 20% data uji, dan
• 90% data latih dan 10% data uji.
Pada percobaan ini dilakukan optimasi data dengan mencari model  optimal  dengan  satu  lapisan  tersembunyi arsitektur jaringan  saraf  seperti  pada  Gambar  6. Model  optimal  ini menggunakan  50  masukan  data  dan  35  neuron  pada  lapisan tersembunyi.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses optimasi data klasifikasi fonem menggunakan data hasil ekstraksi dari konversi RGB ke grayscale , yang kemudian dibagi  menjadi  data  latih  dan  data  uji.  Dari  1.280  data  yang
Gambar 6 . Arsitektur model optimal.
telah  diekstraksi  dihasilkan  7.100  ×  1.280 dataset yang selanjutnya akan diolah menggunakan backpropagation neural network.  Backpropagation  neural  network berperan  sebagai alat  untuk  klasifikasi  data  sehingga  didapatkan  besaran ketelitian  data  atau  akurasi  data.  Penelitian  ini  menggunakan tiga tahap untuk mengoptimasi kinerja proses klasifikasi, yaitu perbandingan  proporsi dataset ,  estimasi  jumlah  lapisan tersembunyi,  dan  reduksi  dimensi dataset menggunakan metode  PCA  untuk  mengurangi  dimensi  data  dengan mempertahankan  sebanyak  mungkin  informasi  dari dataset asli [24] .
Tahap pertama dilakukan untuk mendapatkan akurasi dari dataset fonem dengan melakukan trial and error pada proporsi data latih dan data uji yang berbeda-beda agar diperoleh hasil proporsi  data  bernilai  100%.  Proporsi  data  yang  digunakan pada  penelitian  ini  terdiri  atas  empat  proporsi,  yaitu  6:4,  7:3, 8:2, dan 9:1. Tabel I menunjukkan hasil akurasi yang diperoleh dari masing-masing perbandingan data latih dan data uji. Hasil akurasi proporsi data dengan perbandingan 6:4 adalah 81,42%, akurasi  proporsi  data  dengan  perbandingan  7:3  sebesar 77,17%,  akurasi  proporsi  data  dengan  perbandingan  8:2 sebesar  83,77%,  dan  hasil  akurasi  proporsi  data  dengan perbandingan 9:1 sebesar 65,60%. Tahap pertama mendapatkan hasil yang optimal pada jumlah proporsi data 8:2, sehingga  proporsi  data  8:2  dianggap  paling  optimal  pada tingkat akurasi dataset . Namun, pada tahap pertama ini belum didapatkan tingkat akurasi yang aman karena masih di bawah 85%.  Sebuah  klasifikasi  dapat  diterima  jika  akurasinya  lebih atau sama dengan 85%.
Tahap kedua untuk mencari optimasi akurasi dataset yaitu dengan mengestimasi jumlah lapisan tersembunyi pada proses klasifikasi  menggunakan backpropagation  neural  network . Tabel  II  menyajikan  perbandingan  antara  hasil  akurasi  yang diperoleh  pada  penelitian  sebelumnya,  hasil  akurasi  sebelum, dan setelah menggunakan fungsi PCA. Tahap ini menganalisis dengan  cara  mengamati  jumlah  lapisan  tersembunyi  yang berbeda-beda dengan membandingkan penelitian sebelumnya, proporsi  data  yang  berbeda,  dan  menggunakan  fungsi  PCA. Berdasarkan  hasil  penelitian  sebelumnya,  ketika  data  pada metode backpropagation dibagi menjadi data latih dan data uji, nilai epoch dapat  meningkat  dan  waktu  menjadi  lebih  baik.
Akan tetapi, hal tersebut tidak selalu dapat meningkatkan hasil akurasi [21].
Berdasarkan Tabel II, dapat diketahui bahwa optimasi data tertinggi  terjadi  pada  proses  yang  menggunakan  fungsi  PCA. Pada  proses  PCA,  data  hasil  ekstraksi  citra  fonem disederhanakan  dengan  menghilangkan  fitur  data  yang  tidak penting, sehingga panjang matriks yang dihasilkan lebih sedikit dibandingkan  matriks  awal  ekstraksi  data.  Proses  optimasi dataset menggunakan  pembobotan  lapisan  tersembunyi menghasilkan nilai akurasi yang lebih baik jika dibandingkan dengan  pengujian  tanpa  pembobotan  lapisan  tersembunyi. Jumlah  lapisan  tersembunyi  yang  optimal  dipengaruhi  oleh dataset latih yang digunakan.
Dari  pengolahan  yang  telah  dilakukan  untuk  melihat pengaruh  lapisan  tersembunyi  terhadap  akurasi,  dilakukan pengujian  secara trial  and  error terhadap  jumlah  lapisan tersembunyi yang digunakan untuk mendapatkan hasil akurasi yang  diharapkan.  Hasil  akurasi  setelah  menggunakan  fungsi PCA ditunjukkan pada Gambar 7 dengan lapisan tersembunyi berjumlah 35 dan epoch data sebanyak 200.
Dalam  hasil  penelitian  sebelumnya,  proses  peningkatan akurasi dengan membagi dataset menjadi data latih dan data uji serta  mengubah  lapisan  tersembunyi yang  digunakan  masih menghasilkan  nilai  akurasi  yang  tergolong  rendah,  yaitu 52,94%.  Pembobotan  data  latih  menghasilkan  nilai  akurasi lebih tinggi sebesar 83,77% pada proporsi data latih dan data uji  8:2  dengan  menggunakan  15  lapisan  tersembunyi [21]. Kemudian,  hasil  tertinggi  tersebut  dioptimasi  menggunakan fungsi PCA dan menghasilkan nilai akurasi 85,62% dengan 25 lapisan tersembunyi; 87,16% dengan 35 lapisan tersembunyi; 84,42% dengan 40 lapisan tersembunyi; dan 82,33% dengan 50 lapisan tersembunyi. Proses optimasi data tertinggi diperlihatkan  pada  Gambar  8,  yang  menunjukkan  kenaikan akurasi  dari  hasil  pembobotan  data  sampai  proses menggunakan fungsi PCA.
T
ABEL I H ASIL P ENGUJIAN DENGAN P ERBANDINGAN P ROPORSI D ATA Proporsi Data yang Digunakan Akurasi yang Diperoleh (%) 6:4 81,42 7:3 77,17 8:2 83,77 9:1 65,60
T ABEL II H ASIL P ERBANDINGAN A KURASI Hasil Penelitian Sebelumnya [21] Sebelum Menggunakan Fungsi PCA Setelah Menggunakan Fungsi PCA Lapisan Tersembunyi Akur. % Lapisan Tersembunyi Akur. % Lapisan Tersembunyi Akur. % 4 20,59 10 76,33 25 85,62 5 11,76 15 83,77 35 87,16 20 52,94 25 76,57 40 84,42 37 32,35 35 71,88 50 82,33
Akur. = Akurasi
Gambar 7 . Grafik hasil optimasi menggunakan PCA.
Setelah mendapatkan hasil akurasi yang meningkat dengan menggunakan  fungsi  PCA  pada  perbandingan  proporsi  data 8:2,  dilakukan  pengujian  data  kembali  pada  proporsi dataset 6:4,  7:3,  dan  9:1.  Pengujian  dilakukan  dengan  mereduksi jumlah data secara trial and error pada data penting dan jumlah lapisan tersembunyi yang digunakan untuk mendapatkan nilai akurasi  yang  diharapkan.  Hasil  yang  diperoleh  diperlihatkan pada  Tabel  III.  Terlihat  bahwa  nilai  akurasi  tertinggi  masih diperoleh  pada  proporsi  data  8:2  dengan  lapisan  tersembunyi 35 dan  jumlah  matriks  data  penting  hasil  reduksi  PCA  50  × 1.280.  Data  penting  PCA  yang  digunakan  dalam  Tabel  III merupakan  jumlah  ukuran  matriks  data  yang  direduksi.  Pada konfigurasi PCA yang digunakan dalam penelitian ini, terjadi pengulangan klasifikasi pada jumlah proporsi matriks ekstraksi fitur  yang  berbeda  untuk  mendapatkan  nilai  akurasi  paling optimal. Proporsi  data  6:4  dengan  data  hasil  reduksi  50  dan lapisan  tersembunyi 80  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar 85,91%;  proporsi  data  7:3  dengan  data  hasil  reduksi  30  dan lapisan  tersembunyi 40  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar 86,01%; dan proporsi data 9:1 dengan data hasil reduksi 50 dan lapisan  tersembunyi 60  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar 86,91%.  Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan  pada seluruh pembagian proporsi data yang ada, dapat dilihat bahwa nilai  akurasi  optimal  diperoleh  ketika  data  hasil  reduksi menggunakan  fungsi  PCA  dan  jumlah  lapisan  tersembunyi
yang  digunakan memiliki  perbandingan  jumlah  yang  tidak terlalu signifikan. Gambar 9 menunjukkan grafik hasil akurasi menggunakan  PCA  dari  beberapa  proporsi  data.  Persentase akurasi tertinggi diperoleh sebesar 87,16% pada proporsi data 8:2.

## IV. KESIMPULAN
Dari  hasil  pengujian  dan  analisis  yang  telah  dilakukan, dapat disimpulkan bahwa klasifikasi fonem menggunakan fitur PCA  dapat  meningkatkan  akurasi  dari  hasil  pengujian . Hasil akurasi  yang  diperoleh  menggunakan  PCA  sebesar  87,16%, sedangkan  hasil  pengujian backpropagation  neural  network sebesar  83,77%  dan  hasil  penelitian  sebelumnya  sebesar 52,94%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  penggunaan  fitur  PCA dapat berfungsi dalam mengoptimalkan dataset .

## KONFLIK KEPENTINGAN
Penulis  menyatakan  bahwa  tidak  terdapat  konflik kepentingan.

## KONTRIBUSI PENULIS
Konseptualisasi,  metodologi,  perangkat  lunak,  sumber daya, validasi, penulisan, Clara Maria Livia Suitela, Erika Dina Permata,  Muzalfa  Nakiatun  Niza,  dan  Naeli  Laelal  Khiaroh; analisis formal, akurasi data, akuisisi pendanaan, Aripin.

## REFERENSI
[1]  U.  Kulsum,  “Masalah  Bunyi  dalam  Bahasa  Masyarakat  Indonesia,” Caraka , Vol. 10, No. 1, hal. 299–302, 2021, doi: 10.31980/caraka.v10i1.1316.
[2]  (2022)  “KBBI  Online,”  [Online],  http://kbbi.co.id/cari?kata=fonem, tanggal akses: 11-Jul-2022.
[3]  M.  Khaleqyar  dan  M.Q.  Kashaf,  “The  Importance  of  Suprasegmental Features in the Structure and Meaning of Pashto Sentence,” Spr. J. Arts. Humanit.,  Soc.  Sci. ,  Vol.  1,  No.  9,  hal.  31–40,  Sep.  2022,  doi: 10.55559/sjahss.v1i09.54.
[4]  F. Nur, D.E. Aryanto, dan N.I. Islami, “Analisis Segmentasi Silabel dan Fonem  dalam  Kalimat  Perintah  (Kajian  Fonologi),” Ghâncaran:  J. Pendidik. Bhs. dan Sastra Indones. , Vol. 3, No. 1, hal. 16–38, Jul. 2021, doi: 10.19105/ghancaran.v3i1.4424.
[5]  N.  Ma’muriyah  dan  Jason,  “Penerapan  Metode  Convolution  Neural Network  (CNN)  Pada  Aplikasi  Automatic  Lip  Reading,” J.  Inform., Telecommun.  Eng. ,  Vol.  6,  No.  1,  hal.  276–287,  Jul.  2022,  doi: 10.31289/jite.v6i1.7523.
[6]  I.D.  Id, Machine  Learning:  Teori,  Studi  Kasus  dan  Implementasi Menggunakan Python , 1st ed., Pekanbaru, Indonesia: UR PRESS, 2021, doi: 10.5281/zenodo.5113507.
[7]  B. Mahesh, “Machine Learning Algorithms - A Review,” Int. J. Sci., Res. , Vol. 9, No. 1, hal. 381–386, Jan. 2020, doi: 10.21275/ART20203995.
[8]  A.  Roihan,  P.A.  Sunarya,  dan  A.S.  Rafika,  “Pemanfaatan  Machine Learning dalam Berbagai Bidang: Review paper,” IJCIT (Indonesian J. Comput.,  Inf.  Technol. ,  Vol.  5,  No.  1,  hal.  75-82,  Mei  2020,  doi: 10.31294/ijcit.v5i1.7951.
[9]  R.H.  Abiyev  dan  M.K.S.  Ma’aitah,  “Deep  Convolutional  Neural Networks for Chest Diseases Detection,” J. Healthc. Eng. , Vol. 2018, hal. 1-11, Agu. 2018, doi: 10.1155/2018/4168538.
[10]  D.  Aprilla  C.,  D.A.  Baskoro,  L.  Ambarwati,  dan  I.W.S.  Wicaksana, Belajar  Data  Mining  dengan  RapidMiner ,  R.  Sanjaya,  Ed.,  Jakarta,, Indonesia: Gramedia Pustaka Utama, 2013.
[11]  O.D.  Nurhayati,  D.  Eridani,  dan  A.  Ulinuha,  “Ekstraksi  Ciri  Orde Pertama dan Metode Principal Component Analysis untuk Mengidentifikasi Jenis Telur Ayam Kampung dan Ayam Arab,” JSINBIS (J.  Sist.  Inf.  Bisnis) ,  Vol.  9,  No.  2,  hal.  133-140,  Nov.  2019,  doi: 10.21456/vol9iss2pp133-140.
[12]  T.  Yulianti  dkk.,  “Pengaruh  Seleksi  Fitur  Citra  terhadap  Klasifikasi Tingkat Kesegaran Daging Sapi Lokal,” J. Tek. Pertan. Lampung , Vol. 10,  No.  1,  hal.  85–95,  Mar.  2021,  doi:  http://dx.doi.org/10.23960/jtep- l.v10.i1.85-95.
[13]  A. Zamfiroiu, R. Boncea, I. Petre, “Data Acquisition Process for Smart Systems,” Int. J. Res., Anal. Rev. (IJRAR) , Vol. 6, No. 2, hal. 553-556,
Gambar 8 . Grafik perbandingan akurasi data.
Gambar 9 . Grafik hasil akurasi proporsi data PCA. T ABEL III
H ASIL P ERBANDINGAN A KURASI Proporsi Data Lapisan Tersembunyi Data Penting PCA Akurasi 6 : 4 80 50 85,91% 7 : 3 40 30 86,01% 8 : 2 35 50 87,16% 9 : 1 60 50 86,01%
52,94% 83,77% 87,16% 0% 20% 40% 60% 80% 100% Penelitian
Sebelumnya (2021) Akurasi Tanpa PCA Akurasi Dengan PCA AKURASI % 85,91% 86,01% 87,16% 86,01% 85% 86% 86% 87% 87% 88% 88% 6:4 7:3 8:2 9:1 AKURASI % Akurasi
Jun. 2019.
[14]  A. Riadi dan R. Sulaehani, “Analisis Implementasi Preprocessing dengan Otsu-Gaussian pada Pengenalan Wajah,” ILKOM J. Ilm. , Vol. 11, No. 3, hal. 200–205, Des. 2019, doi: 10.33096/ilkom.v11i3.457.200-205.
[15]  Yuhandri,  “Perbandingan  Metode  Cropping  pada  Sebuah  Citra  untuk Pengambilan  Motif  Tertentu  pada  Kain  Songket  Sumatera  Barat,” J.
KomtekInfo (Komput. Teknol. Inf.) , Vol. 6, No. 1, hal. 96–105, Jun. 2019, doi: 10.35134/komtekinfo.v6i1.45.
[16]  M.  Zen,  “Perbandingan  Metode  Dimensi  Fraktal  dan  Jaringan  Syaraf Tiruan Backpropagation dalam Sistem Identifikasi Sidik Jari pada Citra Digital,” JiTEKH (Jurnal Ilm. Teknol. Harapan) , Vol. 7, No. 2, hal. 42– 50, Okt. 2019, doi: 10.35447/jitekh.v7i02.80.
[17]  M.A. Nasution dkk., “Determinasi Nilai RGB dan Grayscale pada Citra Tandan  Buah  Segar  (TBS)  Kelapa  Sawit  (Elaeis  guineensis  Jacq.) Menggunakan Matlab,” J. Pen. Kelapa Sawit , Vol. 30, No. 1, hal. 37–48, Apr. 2022, doi: 10.22302/iopri.jur.jpks.v30i1.159.
[18]  H.A.  Rabbani,  M.A.  Rahman,  dan  B.  Rahayudi,  “Perbandingan  Ruang Warna  RGB  dan  HSV  dalam  Klasifikasi  Kematangan  Biji  Kopi,” J. Pengemb. Teknol. Inf., Ilmu Komput. , Vol. 5, No. 6, hal. 2243–2248, Jun. 2021.
[19]  Arifin,  Muljono,  S.  Sumpeno,  dan  M.  Hariadi,  “Towards  Building Indonesian  Viseme:  A  Clustering-Based  Approach,” 2013  IEEE  Int. Conf. Comput. Intell., Cybern. (CYBERNETICSCOM) , 2013, hal. 57–61,
doi: 10.1109/CyberneticsCom.2013.6865781.
[20]  M.N.D.  Sawitri,  I.W.  Sumarjaya,  dan  N.K.T.  Tastrawati,  “Peramalan Menggunakan  Metode  Backpropagation  Neural  Network,” E-Jurnal Mat. , Vol. 7, No. 3, hal. 264-270, Sep. 2018, doi: 10.24843/mtk.2018.v07.i03.p213.
[21]  S.M. Damanik dkk., “Optimasi  Data  Menggunakan  Teknik Backpropagation dalam  Meningkatkan Hasil  Nilai Akurasi,” Sem. Nas. Sains, Teknol. Inf. (SENSASI) , 2021, hal. 657–662.
[22]  H. Okprana, M.R. Lubis, dan J.T. Hadinata, “Prediksi Kelulusan TOEFL Menggunakan  Metode  Resilient  Backpropagation,” J.  Edukasi,  Pen. Inform. ,  Vol.  6,  No.  2,  hal.  275–279,  Agu.  2020,  doi: 10.26418/jp.v6i2.41224.
[23]  M.S.  Aftab  dan  F.  Aftab,  “A  Study  on  Lyapunov  Function Backpropagation  Algorithm  for  Suitability  as  Neuro-Adaptive  Inverse Controller,” 2018 IEEE 21st Int. Multi-Topic Conf. (INMIC) , 2018, hal. 1–4, doi: 10.1109/INMIC.2018.8595664.
[24]  U. Nuha dan N. Rochmawati, “Klasifikasi Kesahihan Hadits Berdasarkan Perawi Hadits Menggunakan Principal Component Analysis (PCA) dan Backpropagation  Neural  Network  (BPNN),” J.  Inform.,  Comput.  Sci. ,
Vol. 1, No. 3, hal. 138–143, Mar. 2020, doi: 10.26740/jinacs.v1n03.p138- 143.