## Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Pengenalan Pola Notasi Balok Menggunakan Metode Backpropagation
John Pierre Haumahu
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trilogi, Jakarta, Indonesia Jl Taman Makam Pahlawan No. 1, Kalibata, Pancoran, Jakarta Selatan, 12760
Email: johnhaumahu@outlook.com

## Abstrak
Notasi balok secara resmi dipakai sebagai standar notasi musik secara internasional, dan sering dijumpai pada partitur – partitur baik untuk alat musik maupun vokal. Di indonesia, penggunaan notasi angka lebih banyak digunakan dan dipahami, karena proses  pembelajaran  notasi  balok  yang  tidak  mudah,  dan  membutuhkan  waktu  untuk  pengenalan  tiap  –  tiap  simbol  dan pengertiannya.  Teknologi  pengenalan  pola  memungkinkan  untuk  mengenal  pola  dari  notasi  balok.  Perangkat  lunak  yang dipakai  untuk  pengembangan  sistem  adalah  Matlab,  memanfaatkan  jaringan  syaraf  tiruan  dengan  menggunakan  metode backpropagation untuk mengenali pola notasi balok. Backpropagation tergolong metode supervised learning , dimana sistem akan  diberikan  pelatihan  terlebih  dahulu,  dan  kemudian  sistem  dapat  memahami  dan  mengidentifikasi  pola  berdasarkan pengetahuan  yang  didapat. Hasil akhir  menunjukkan bahwa sistem  mampu  mengenali pola  dari notasi  –  notasi  yang telah dipelajari sebelumnya dengan presentase tertinggi sebesar 91,20%.
Kata Kunci: Backpropagation, Jaringan Syaraf Tiruan, Notasi Balok, Pengenalan Pola

## Abstract
The beam  notations is officially used as the standard of international  music notation, and  is often found  in scores for both musical instruments and vocals. In Indonesia, the use of numerical notation is more widely used and understood, because the learning process of notation beams is not easy, and takes time for the introduction of each symbol and its meaning. The pattern recognition  technology  makes  it  possible  to  recognize  the  pattern  of  the  beam  notations.  The  software  used  for  system development  is Matlab,  utilizing artificial  neural  network  using backpropagation  method to recognize the pattern  of beam notation. Backpropagation is a supervised  learning  method,  where the system  will be  given the training first,  and then the system can understand and identify patterns based on the knowledge gained. The final result shows that the system is able to recognize patterns from notations that have been previously studied with the highest percentage of 91.20%.
Keywords : Backpropahation, Artificial Neural Network, Music’s Beam Notation, Pattern Recognition

## 1. PENDAHULUAN
Pesatnya perkembangan teknologi sekarang ini, membuat banyak computer diciptakan dan dikembangkan untuk bertindak selayaknya manusia, seperti melihat sebuah objek sampai mengenali objek tersebut. Tindakan tersebut dilakukan  dengan  cara  membangun  jaringan  syaraf  tiruan  yang  diadaptasi  dari  jaringan  syaraf  biologi  pada manusia.  Dalam  pengembangannya,  terdapat  2  jenis  metode  pembelajaran,  yaitu supervised  learning dan unsupervised  learning . Unsupervised  learning merupakan  metode  pembelajaran  dimana  seorang  perancangan sistem atau data  scientist hanya  memberikan pola pembelajaran  yang nantinya sistem akan belajar sendiri dari sebuah data yang masuk. Supervised learning merupakan pendekatan yang dimana sistem seolah  – olah dilatih terlebih  dahulu  agar  dapat  melakukan  prediksi  maupun  klasifikasi. Backpropagation merupakan  salah  satu algoritma dengan pendekatan supervised learning, yang digunakan untuk mengurangi error melalui penyesuaian dari  bobotnya  berdasarkan  perbedaan  output  dan target  yang  diinginkan  melalui  perambatan  mundur  sehingga nilai dapat diperbaiki dalam melakukan pengenalan pola.
Notasi balok merupakan sistem penulisan karya musik yang telah menjadi standar penulisan notasi musik di seluruh dunia sampai saat ini. Notasi balok didasarkan pada lima garis horizontal tempat not ditulis yang dikenal dengan  nama  paranada.  Untuk  menguasai  notasi  balok  butuh  proses  pembelajaran  yang  sangat  banyak  dan panjang. Di Indonesia, notasi angka lebih cenderung dipahami dan dipakai dibandingkan dengan not balok. Hal ini dikarenakan notasi angka lebih mudah dipahami. Perlu adanya konversi untuk mengubah notasi balok menjadi notasi angka. Dengan memanfaatkan jaringan syaraf buatan menggunakan metode backpropagation, dapat dibuat sistem yang mampu mengenal pola dari notasi balok.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Studi Literatur
a. Jaringan Syarat Tiruan
Jaringan syaraf tiruan ( Artificial Neural Network ) merupakan sistema komputasi memiliki dasar analogi jaringan syaraf biologis. Jaringan syaraf tiruan dimodelkan berdasarkan otak dan kerna itu banyak terminologi dipinjam dari neuroscience .  Jaringan  syaraf  tiruan  dari  prosesor  –  prosesor  sederhana  yang  terhubung  lewat  koneksi berbobot [1].
Pendekatan dari  jaringan syaraf tiruan dalam pengenalan pola, didasarkan pada cara pembelajaran yang dipakai untuk mendapatkan output dari jaringan. Pada pendekatan Supervised learning , respon yang diinginkan untuk dikenal oleh sistema adalah sistema yang  dilatih sebelumnya untuk mendapatkan output yang diinginkan [2].

## b. Backpropagation (Propagasi Balik)
Backpropagation menggunakan supervised  learning yang  dimana  jaringan  akan  dilatih  terlebih  dahulu menggunakan data input dan output yang akan dikenali. Hasil pelatihan tersebut akan disimpan, dan kemudian digunakan untuk menghitung nilai output dari sampel baru [3]. Arsitektur pada metode Backpropagation terlihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Arsitektur Backpropagation
Pada  proses  propagasi  balik  yang  terlihat  pada  Gambar  1,  terlihat  bahwa  proses  dilakukan  secara  berulang terhadap satu set data latihan berdasarkan satu sesi lewatan input ke output dari proses latihan atau yang disebut epoch.  Fase  tersebut  dilakukan  sampai  mencapai  toleransi error terkecil  atau  nol  [4]. Error  backpropagation adalah  algoritma MLP ( Multi  Layer Perceptron )  yang  menggunakan prinsip pembelajaran terawasi. Propagasi balik (ke arah lapisan masukan) terjadi setelah jaringan menghasilkan keluaran yang mengandung error [5].

## 2.2 Tinjauan Pustaka
Penelitian  dilakukan  oleh  Pujiyanta  Adi  pada  tahun  2009  dengan  judul  “Pengenalan  Citra  Objek  Sederhana Dengan Jaringan Syaraf Tiruan Metode Backpropagation” dengan tujuan mengimplementasikan jaringan syaraf tiruan  agar  mampu  mengenali  gambar  yang  sesuai  dengan  bentuk  aslinya.  Gambar  yang  digunakan  dalam penelitian berupa gambar objek sederhana seperti kubus, kerucut, tabung, maupun limas. Presentase citra yang dikenali mencapai72,25% dengan nilai tertinggi pengenalan adalan 92,65%[6].
Penelitian  dilakukan  oleh  Faradiba  tahun  2017  berjudul  “Pengenalan  Pola  Sinyal  Suara  Manusia Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network” dengan tujuan mengimplementasikan jaringan syaraf tiruan  untuk  pengenalan  pola  sinyal  suara  manusia  dan  menguji  keakuratan  jaringan,  dengan  memanfaatkan backpropagation untuk proses pengenalan. Analisis sinyal menggunakan LPC (Linear Predictive Coding). Tingkat keberhasilan pengujian data yang telah dilatih mencapai 100% dan keberhasilan untuk pengujian data yang belum dilatih mencapai 74% [7].
Penelitian dilakukan oleh Luhing Michelle dan Suryaningrum  Kristien pada tahun 2018 dengan  judul “Pengenalan Karakter Huruf Rusia dengan Algoritma Perceptron” bertujuan untuk memanfaatkan jaringan syaraf tiruan  untuk  dapat  mengenal  alfabet  Silirik  (huruf  Rusia).  Total  alfabet  Silirik  adalah  33  huruf.  Presentase keberhasilan pengenalan objek pada penelitian ini mencapai 84,84%. Aplikasi mampu mengenali karakter huruf Rusia dan juga mampu memberikan informasi seperti keterangan pelafalan huruf beserta contohnya pada setiap input. Kegagalan dalam pengenalan huruf Rusia menurut peneliti dipengaruhi oleh banyaknya data sampel yang dimiliki oleh sistem [8].
Penelitian yang dilakukan oleh Hidayanto Achmad, dkk pada tahun 2008 berjudul “Identifikasi Tanda Tangan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Perambatan Balik (Backpropagation)” dengan tujuan merancang dan mengimplementasikan jaringan syaraf tiruan backpropagation untuk mendeteksi tanda tangan memanfaatkan teknologi  biometrik.  Tingkat  keberhasilan  tertinggi  yang  mampu  dicapai  sebesar  88%  untuk  data yang  belum dilatih sebelumnya, dan 95% presentase keberhasilan untuk data yang telah dilatihkan [9].

## 2.3 Metode Penelitian
Perancangan  sistem  terbagi  dalam  2  proses,  proses  pelatihan  dan  proses  pengujian.  Matlab  digunakan  sebagai perangkat lunak dan bahasa pemrograman untuk pembuatan sistem jaringan syaraf buatan menggunakan metode backpropagation, yang mampu yang mampu mengenal pola dari notasi balok. Data yang dipakai sebagai sampel
penelitian berupa notasi balok, dengan format .bmp. Alur proses perancangan dan pembuatan sistem terlihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Proses Perancangan Sistem
1. Pengumpulan data – data berupa gambar notasi balok. Pengumpulan data – data berupa gambar notasi balok. Data – data tersebut nantinya akan dipakai sebagian untuk dilatih, dan seluruhnya untuk diuji.
2. Preprocessing,  dilakukan  untuk  mencari  nilai  pixel  berupa  0  dan  1,  untuk  mengetahui  rupa  biner  dari gambar tersebut. Setiap data akan mengalami proses resize agar semuanya memiliki ukuran yang sama. Data kemudian melalui segmentasi citra guna mengenali nilai objek pada data.
3. Merancang  dan  melakukan  pelatihan  jaringan  syaraf  tiruan.  Pelatihan  jaringan  syaraf  tiruan menggunakan  beberapa  nilai  variabel  jumlah  neuron  pada  lapisan  tersembunyi,  laju  pelatihan  dan momentum. Variabel yang dipilih adalah variable yang memberikan unjuk kerja jaringan yang terbaik [10].
4. Menganalisa nilai output untuk dilihat tingkat keakuratannya. Presentase akurasi pada hasil uji dihitung berdasarkan persamaan berikut :
𝑨𝒌𝒖𝒓𝒂𝒔𝒊 = ∑𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑘𝑙𝑎𝑠𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 ∑𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 𝒙 𝟏𝟎𝟎% (1)

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  berisi  analisa,  hasil  serta  pembahasan  dari  topik  penelitian,  yang  bisa  di  buat  terlebih  dahulu metodologi penelitian. Bagian ini juga merepresentasikan penjelasan yang berupa penjelasan, gambar, tabel dan lainnya.

## 3.1 Pengumpulan Data
Data yang digunakan sebagai latih dan uji berupa gambar notasi balok dengan format .bmp. terdapat 7 gambar, dimana 6 gambar dipakai sebagai gambar latih, dan 1 tidak dipakai sebagai gambar latih. Gambar 3 merupakan gambar dari 6 bentuk notasi yang dilatih.

## 3.2 Preprocessing
Data yang sudah ada kemudian masuk ke tahap preprocessing. Data – data yang ada diresize, untuk menyamakan ukuran dari gambar, menjadi 50 x 50 pixels. Data kemudian melalui proses segmentasi citra, dimana data diproses untuk menentukan deteksi tepi, yang bertujuan untuk mengenali objek yang ada dalam data.

## Gambar 3. Pra Proses Citra
Setelah  itu, data diubah  menjadi  bentuk binary  melalui operasi  Matrix, untuk mendapatkan  hasil 0  dan 1 guna melatih dan menguji data – data yang ada. Proses perubahan data gambar ke bentuk binary menggunakan code image  =  imread  (‘latih1.bmp’);  asci  =  uint8(image);  Pengubahan  dan  ukuran  dari  matrix  binary  berdasarkan ukuran dari gambar tersebut (50 x 50 px).

## 3.3 Pelatihan dan Pengujian
Proses pelatihan dan pengujian  menggunakan  metode backpropagation .  Pada proses pelatihan, penentuan nilai dari epoch adalah 1000 yang dimana suatu perulangan dari proses pelatihan pada satu kali sesi lewatan sebanyak 1000  kali,  guna  mendapatkan error terkecil.  Selain  itu,  ditentukan  juga  momentum,  total  neuron,  dan  tingkat kesalahannya.  Hasil  dari  data  tersebut  kemudian  dianalisa  untuk  melihat  presentase  keakuratan  dari  hasil  uji, menggunakan  interval  kepercayaan  ( confidence  interval ).  Hasil  yang  diperoleh  adalah  sebagai  berikut.  Dari pengujian yang dilakukan, terlihat dapat program mampu mengenali gambar dari notasi balok yang telah dilatih sebelumnya,  dengan  presentase  pengenalan  tertinggi  adalah  91,20%  dan  presentase  terendah  yang  diperoleh adalah 62,36%. Gambar notasi yang tidak dilatih sebelumnya tidak dikenali pada saat diuji.
Tabel 1. Tabel Hasil Pengujian

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  implementasi  jaringan  syaraf  tiruan  untuk  pengenalan  pola  notasi  balok  menggunakan metode backpropagation, dapat disimpulkan bahwa jaringan syaraf tiruan dengan menggunakan backpropagation mampu diimplementasi untuk mengenal pola dari notasi not balok. Presentase rata - rata keakuratan dari pengujian
Input Target Presentase Keterangan 80,35% Dikenali 88,03% Dikenali 73,02% Dikenali 91,20% Dikenali 62,36% Dikenali 75,08% Dikenali - Tidak Dikenali - Tidak Dikenali
pengenalan  notasi  balok  adalah  78,  34%,  dimana  presentase  keakuratan  tertinggi  mencapai  91,20  %,  dan presentase terendah mencapai 62,36%.

## REFERENCES
[1] A. D. Dongare, R. R. Kharde, and A. D. Kachare, “Introduction to Artificial Neural Network,” Int. J. Eng. Innov. Technol. , vol. 2, no. 1, pp. 189–194, 2012.
[2] R. Kishore and T. Kaur, “Backpropagation Algorithm : An Artificial Neural Network Approach for Pattern Recognition,” Int. J. Sci. Eng. Res. , vol. 3, no. 6, pp. 6–9, 2012.
[3] E. Aghajari, M. Gharpure, and D. Associate, “Incorporating FCM and Back Propagation Neural Network for Image Segmentation,” Int. J. Comput. , no. 4, pp. 121–126, 2011.
[4] B. R. Suteja, “Penerapan Jaringan Saraf Tiruan Propagasi Balik Studi Kasus Pengenalan Jenis Kopi,” J. Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 49– 62, 2007.
[5] M. D. Wuryandari and I. Afrianto, “Perbandingan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dan Learning Vector Quantization pada Pengenalan Wajah,” J. Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 45–51, 2012.
[6] A.  Pujiyanta,  “PENGENALAN  CITRA  OBJEK  SEDERHANA  DENGAN  JARINGAN  SARAF  TIRUAN  METODE PERCEPTRON,” J. Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 268–277, 2009.
[7] Faradiba, “Pengenalan Pola Sinyal Suara Manusia Menggunakan Metode Back Propagation Neural Network,” J. EduMatSains , vol. 2, no. 1, pp. 1–16, 2017.
[8] M. Z. Luhing and K. M. Suryaningrum, “Pengenalan Karakter Huruf Rusia dengan Algoritma Perceptron,” Processor , vol. 13, no. 1, pp. 1160–1172, 2018.
[9] A.  Hidayatno et  al. ,  “IDENTIFIKASI  TANDA-TANGAN  MENGGUNAKAN  JARINGAN  SARAF  TIRUAN  PERAMBATAN- BALIK (BACKPROPAGATION) Achmad,” J. Teknol. , vol. 1, no. 2, pp. 100–106, 2008.
[10]  F. Asriani and A. W. W. Nugraha, “Pengenalan Pola Aksara Jawa Tulisan Tangan dengan Jaringan Syaraf Tiruan Perambatan-Balik,” Din. Rekayasa , vol. 5, no. 2, pp. 34–36, 2009.