PERANCANGAN APLIKASI PENGENALAN POLA HURUF AKSARA BATAK TOBA MENERAPKAN METODE DIRECTION FEATURE EXTRACTION (DFE)

## Johanes Sitorus
Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budi Darma Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpang Limun Medan

## ABSTRAK
Aplikasi JST merupakan suatu teknologi komputasi  yang berbasis pada model syaraf biologis dan  mensimulasikan tingkah laku  dan  kerja  model  syaraf  terhadap  berbagai  macam  masukan  dari  luar  yang  mampu  merespons  keadaan  yang  dinamis, salah satunya adalah untuk pengenalan sandi pramuka melalui beberapa lambang tertentu yang telah disepakati oleh beberapa pihak  terkait.  Penerjemahan    kata  sandi  pramuka  biasanya  dilakukan  dengan  mengartikan  satu  per  satu  secara  manual. Namun,  cara seperti ini umumnya  menimbulkan kendala  masalah  waktu penerjemahan dan  kemampuan penguasaan sandi- sandi.  Pengenalan  sandi  secara  otomatis  ini  merupakan  salah  satu  pengaplikasian  jaringan  syaraf  tiruan  dalam  pengenalan pola,  khususnya  huruf  Aksara  Batak  Toba.  Untuk  mengatasi  masalah  di  atas,  penulis  merancang  sebuah  perangkat  lunak yang dapat mengenali pola huruf Aksara Batak Toba dengan tingkat ketelitian yang lebih tinggi dengan menggunakan bahasa pemograman  Visual  Basic  6.0.  Perangkat  lunak  yang  dirancang  akan  menggunakan  sebuah  neural  network  dengan memanfaatkan  metode  direction  feature  extraction  (DFE)  untuk  mengenali  pola  huruf  Aksara  Batak  Toba  tersebut.  Sistem yang  dirancang  ini  hanya  dapat  mengenali  pola  huruf  Aksara  Batak  Toba  dengan  format  .BMP  dan  JPEG,  dan  proses pengenalan pola huruf Aksara Batak Toba dengan metode ini sangat cepat. Hal ini terlihat dari tingginya proses pengenalan yang dilakukan berdasarkan pengujian terhadap pengenalan pola huruf Aksara Batak Toba. Namun sistem ini masih memiliki kelemahan yaitu file citra digital yang dapat didikenali hanya dengan format JPEG dan BMP sehingga masih membutuhkan pengembangan lebih lanjut sesuai dengan perkembangan teknologi di bidang komputer.
Kata Kunci : Pengenalan, Pola, Huruf, Aksara, Batak Toba, Direction Feature  Extraction (DFE).

## I. PENDAHULUAN
Pengenalan  pola  merupakan  salah  satu tahapan  dalam  proses  pengolahan  citra  digital dalam  bidang  komputer.  Salah  satunya  adalah pengenalan  pola  huruf  Aksara  dalam  bahasa  Batak Toba.  Aksara  Batak  Toba  adalah  surat  batak  yang digunakan  untuk  menuliskan  bahasa-bahasa  Batak Toba.  Secara  umum  penulisan  huruf  aksara  sulit untuk  digunakan  dan  dipelajari,  hal  ini  karena sudah  begitu  banyaknya  generasi  yang  tidak menggunakan dan  hampir  melupakan  aksara  Batak Toba.  Sesuai  dengan  perkembangan  jaman,  ilmu pengetahuan  dan  teknologi  semakin  berkembang, hal  ini  juga  berpengaruh  kepada  seluruh  aspek kehidupan,  termasuk  dalam  pengenalan  pola  huruf aksara. Oleh karena itu penulis ingin mempermudah  pembelajaran  terhadap  Aksara Batak  Toba  menggunakan  sistem  pengenalan  pola huruf  Aksara  Batak  Toba,  agar  tidak  sulit  untuk memahami  dan  mempelajari  huruf-huruf  yang  ada pada  Aksara  Batak  Toba  yang  dapat  menambah keinginan generasi-generasi sekarang untuk mempelajari  dan  memahami  aksara  Batak  Toba. Sistem  pengenalan  pola  ini  bisa  digunakan  dengan jaringan syaraf tiruan (JST) sehingga mempermudah pengguna dalam melakukan pengenalan polah huruf aksara dalam bahasa Batak Toba.
Pengenalan  karakter  merupakan  salah  satu studi  dalam  bidang  pengenalan  pola  ( Pattern Recognation )  dimana  hasil  akhir  dari  proses pengenalan pola dapat dipergunakan untuk berbagai kebutuhan  seperti  melakukan  proses  automasi
(pengenalan  flat  kendaraan),  proses  translasi dengan  proses  translasi  bahasa  dan  berbagai  hal lainnya.  Salah  satu  teknik  dalam  melakukan pengenalan  pola  adalah  dengan  menggunakan metode statistik dimana  metode ini  akan dilakukan proses  perhitungan  secara  matematik  terhadap  ciri ( feature ) yang dimiliki oleh suatu data.

## II. Landasan Teori A. Pengenalan Pola
Pengenalan  adalah  periode  awal  dimana interaksi terjadi antara dua manusia atau lebih yang dimaksudkan  untuk  menunjukan  keberadaanya. Pada  dasarnya  setiap  manusia  cenderung  untuk mengembangkan dirinya sendiri menjadi lebih baik, lebih  matang  dan  lebih  mantap.  Pola  adalah  suatu bentuk  gambar  atau  corak  yang  digunakan  untuk merancang  suatu  desain  tertentu.  Pola  digunakan sebagai  contoh  agar  tidak  terjadi  kesalahan  dalam pembutan suatu karya atau desain. Pengenalan pola merupakan  disiplin  ilmu  yang  bertujuan  untuk klasifikasi objek kedalaman  sejumlah kategori atau kelas.  Adapun  objek-objek  tersebut  adalah  citra, gelombang  sinyal,  database,  atau  segala  jenis ukuran  yang  lain  yang  perlu  diklasifikasikan. Perkembangan  komputer  membawa  kebutuhan aplikasi  praktis  untuk  pengenalan  pola  yang mendorong ilmu pengenalan pola menjadi berkembang,  dan  menjadi  bagian  penting  mesin cerdas (Prasetyo, 2012).

## B. Typografi
Typografi  dapat  diartikan  sebagai  suatu  seni pencetakan  yang  baik  dan  sesuai  dengan  tujuan spesifik,  pengaturan  surat,  penyebaran  ruang  dan pengendalian tipe sebagai alat bantu bagi pembaca. Dari  pengertian  di  atas,  memberikan  penjelasan bahwa tipografi merupakan  seni  memilih  dan menata  huruf  dengan  pengaturan  penyebarannya pada ruang-ruang yang tersedia, untuk menciptakan kesan  khusus,  sehingga  akan  menolong  pembaca untuk mendapatkan kenyamanan membaca semaksimal mungkin.
Sebagai  bagian  dari  kebudayaan manusia , huruf  tak  pernah  lepas  dari  kehidupan  keseharian. Hampir  setiap  bangsa  di  dunia  menggunakannya sebagai  sarana  komunikasi.  Sejarah  perkembangan tipografi  dimulai  dari  penggunaan pictograph. Bentuk  bahasa  ini  antara  lain  dipergunakan  oleh bangsa  Viking  Norwegia  dan  Indian  Sioux.  Di Mesir  berkembang  jenis  huruf  Hieratia,  yang terkenal  dengan  nama Hieroglyphe pada  sekitar abad  1300  SM.  Bentuk  tipografi  ini  merupakan akar  dari  bentuk  Demotia,  yang  mulai  ditulis dengan menggunakan pena khusus.
Bentuk tipografi tersebut akhirnya berkembang  sampai  di  Kreta,  lalu  menjalar  ke Yunani  dan  akhirnya  menyebar  keseluruh  Eropa. Puncak  perkembangan  tipografi,  terjadi  kurang lebih  pada  abad  ke-8  SM  di  Roma  saat  orang Romawi  mulai  membentuk  kekuasaannya.  Karena bangsa  Romawi  tidak  memiliki  sistem  tulisan sendiri,  mereka  mempelajari  sistem tulisan Etruska yang  merupakan  penduduk  asli  Italia  serta menyempurnakannya  sehingga  terbentuk  huruf- huruf Romawi.
Perkembangan  tipografi  saat  ini  mengalami perkembangan  dari  fase  penciptaan  dengan  tangan ( hand  drawn )  hingga  mengalami  komputerisasi.
Fase  komputerisasi  membuat  penggunaan  tipografi menjadi  lebih  mudah  dan  dalam  waktu  yang  lebih cepat  dengan  jenis  pilihan  huruf  yang  ratusan jumlahnya.  Berikut  ini  beberapa  jenis  huruf berdasarkan  klasifikasi  yang  dilakukan  oleh  James Craig, antara lain sbb : 1. Roman Ciri dari huruf ini adalah memiliki sirip/kaki/serif  yang  berbentuk  lancip  pada ujungnya.  Huruf  Roman  memiliki  ketebalan dan  ketipisan  yang  kontras  pada  garis-garis hurufnya.  Kesan  yang  ditimbulkan  adalah klasik, anggun, lemah gemulai dan feminin. 2. Egyptian
Adalah  jenis  huruf  yang  memiliki  ciri kaki/sirip/serif  yang  berbentuk  persegi  seperti papan  dengan  ketebalan  yang  sama  atau hampir sama.  Kesan  yang ditimbulakn adalah kokoh, kuat, kekar dan stabil.
3 .   Sans Serif
Pengertian  San  Serif  adalah  tanpa  sirip/serif, jadi  huruf  jenis  ini  tidak  memiliki  sirip  pada ujung  hurufnya  dan  memiliki  ketebalan  huruf yang  sama  atau  hampir  sama.  Kesan  yang
ditimbulkan  oleh  huruf  jenis  ini  adalah modern, kontemporer dan efisien.
4. Script
Huruf Script menyerupai goresan tangan yang dikerjakan  dengan  pena,  kuas  atau  pensil tajam  dan  biasanya  miring  ke  kanan.  Kesan yang ditimbulkannya adalah sifast pribadi dan akrab.
5. Miscellaneous
Huruf jenis ini merupakan pengembangan dari bentuk-bentuk  yang  sudah  ada.  Ditambah hiasan dan ornamen, atau garis-garis dekoratif. Kesan  yang  dimiliki  adalah  dekoratif  dan ornamental (Sudarmo, 2006).

## C. Huruf Dasar Aksara Batak Toba
Daftar huruf dasar  Aksara Batak Toba adalah sebagai berikut :
Tabel 1. Huruf Dasar Aksara Batak Toba
Sumber : Kozok, 2009, 88.
D . Direction Feature Extraction (DFE) Direction Feature Extraction adalah pencarian nilai feature berdasarkan  label  arah  dari  sebuah piksel.  Pada  metode  ini  setiap  pixel foreground pada  gambar  memiliki  arah  tersendiri  dimana  arah yang  digunakan  terdiri  dari  4  arah  dan  masing- masing  arah  diberikan  nilai  atau  label  yang berbeda. Arah yang digunakan pada pelabelan arah dapat di lihat pada tabel 2.
Tabel 2. Nilai Label dan Arah pada DFE Arah Nilai Bentuk Vertikal 2 Diagonal kanan 3 Horizontal 4 Diagonal kiri 5
Sumber  :  Konferensi  Nasional  Sisitem  dan Informatika, 2009, 4
Untuk melakukan pelabelan arah pada masing masing  pixel  dapat  dilakukan  dengan  cara  sebagai berikut:
1. Lakukan  pengecekan  secara  raster  dari  kiri  ke kanan
2. Apabila  menemukan  sebuah  pixel  foreground maka  lakukan  pengecekan  dengan  melihat tetangga dari pixel tersebut.
3. 0  adalah  pixel  yang  akan  dicek,  kemudian pengecekan  dilakukan  dari  x1  –  x8.  Apabila pada  posisi  tetangga  dari  x1  sampai  x8 ditemukan pixel foreground, maka ubahlah nilai 0 menjadi nilai arah berdasarkan aturan dibawah ini:
a. Jika  pada  posisi  x1  atau  x5  maka  nilai  arah adalah 5
b. Jika  pada  posisi  x2  atau  x6  maka  nilai  arah adalah 2
c. Jika  pada  posisi  x3  atau  x7  maka  nilai  arah adalah 3
d. Jika  pada  posisi  x4  atau  x8  maka  nilai  arah adalah 4
Tabel 3. Matrix Ketetanggaan Dalam Penentuan
Nilai Label Sumber: Konferensi Nasional Sisitem dan Informatika, 2009, 4
E . Transition Feature
Ide  dari transition  feature (TF)  adalah menghitung  sisi  transisi  dan  jumlah  transisi  pada bidang vertikal dan horizontal. Transisi adalah arah posisi  dimanna  terjadinya  perubahan  piksel  dari background  menjadi  foreground  tetapi  tidak sebaliknya. Nilai pada TF di dapat dari pembagian antara posisi transisi dengan panjang ataupun  lebar dari suatu gambar. Nilai TF ini akan di ambil dari 4 arah  yaitu  kiri  ke  kanan,  kanan  ke  kiri,  atas  ke bawah,  dan  bawah  ke  atas.  Nilai  transisi  dari masing-masing  arah  selalu  bekisar  antara  0-1 dimana  nilai  nya  selalu  menurun.  Jumlah  transisi yang diambil dari setiap arah tidaklah sembarangan, hal  ini  tergantunng  dari  jumlah  transisi  lebih  dari jauh  maksimal  transisi  maka  transisi  tersebut  tidak akan dihitung. Namun apabila jumlah transisi  yang ditemukan kurang dari jumlah maksimal maka nilai transisi yang diberikan adalah 0.
Feature  extraction  adalah  fase  penting  dalam identifikasi  karena  setiap  huruf  mempunyai keunikan  tersendiri  sehingga  membedakan  dirinya dari  huruf  yang  lain.  Feature  extraction  bertujuan untuk  mendapatkan  karakteristik  suatu  karakter yang  membedakannya  dari  karakter  lain,  yang disebut  feature.  Karakteristik  ini  dapat  berupa  titik koordinat  awal  dan  akhir  dari  suatu  goresan  dan fragmen  garis  penyusun  karakter.  Feature  yang diperoleh  digunakan  untuk  mendefinisikan  kelas suatu  karakter.  Feature  merupakan  high  level attribute  dari  data  goresan  karakter.  Setelah  proses
feature extraction selesai, maka didapat feature dari sebuah  huruf.  Feature  ini  mempresentasikan informasi  struktural  dari  sebuah  huruf.  Untuk mendapatkan  fragmen  sesuai  kategori,  suatu  pola tulisan  tangan  dipisahkan  pada  segmentation pointnya.  Berikut  akan  dijelaskan  tahapan  tahapan feature extraction dimulai dari tahapan penelusuran jalur  dalam  kerangka,  klasifikasi  segmen  gelang, klasifikasi  segmen  garis,  klasifikasi  segmen  kurva, sampai pada representasi huruf berdasarkan segmen pembentuk.  Tahapan  tahapan  tersebut  dari  suatu jalur  kerangka  yang  dibentuk  oleh  suatu  huruf. Klasifikasi  tipe  segmen  dapat  disajikan  pada gambar.
Gambar 1. Klasifikasi Tipe Segmen Sumber : Gilewski, 2002, 2
a. Penelusuran Jalur Dalam Kerangka Proses  selanjutnya  dalam  tahap  feature extraction  adalah  membuat  representasi  graf  dari masukan citra. Data struktur yang digunakan adalah sebuah  matriks  adjacency.  Jumlah  indeks  dalam matriks  tersebut  sama  dengan  jumlah  titik  penting yang  ditentukan  dalam  proses  penentuan  titik penting.  Penelusuran  dimulai  dari  tiap  -  tiap  titik ujung.  Titik  ujung  akan  menjadi  titik  awal  (yang merupakan  koordinat  awal  dari  sebuah  segmen), penelusuran  dilakukan  dengan  cara  mencari koordinat tetangga yang belum ditelusuri dari setiap state (posisi koordinat pada saat ini berada). Hal ini dilakukan  secara  berulang  hingga  didapat  kondisi berhenti.  Pada  langkah  ini  kondisi  berhenti  adalah saat  state  merupakan  koordinat  percabangan. Simpan  state  yang  telah  ditelusuri  tadi  kedalam sebuah matriks segmen ujung. Lakukan penelusuran  seperti  diatas,  namun  bedanya  adalah penelusuran  dimulai  dari  setiap  titik  -  titik percabangan. Kondisi  berhentinya adalah saat state merupakan  titik  percabangan  atau  titik  ujung. Kemudian  simpan  semua  state  yang  ditelusuri  tadi ke  dalam  matriks  segmen  percabangan.  Setelah  itu lakukan  penyeleksian  terhadap  matriks  segmen percabangan  agar  tidak  terdapat  duplikasi  segmen (menghilangkan segmen yang ditulis lebih dari satu kali).
b. Klasifikasi Segmen Gelang Langkah  yang  dilakukan  untuk  menentukan suatu  jalur  kerangka  termasuk  dalam  klasifikasi gelang  adalah  dengan  memeriksa  titik  awal  dan akhir  pada  jalur  tersebut  dan  pada  matriks adjacency  tidak  bernilai  nol.  Jika  sama  maka  jalur tersebut  adalah  gelang.  Ilustrasi  untuk  menentukan segmen gelang disajikan dalam gambar.
X1 X2 X3 X8 0 X4 X7 X6 X5
Gambar 2. Klasifikasi Segmen Gelang
Sumber : Gilewski, 2002, 2
Untuk mengetahui apakah segmen
merupakkan  sebuah  gelang  (loop),  maka  segmen harus memenuhi kondisi berikut
d = (k+ d)*α/360
Dimana:
d :  jarak antar koordinat awal segmen dengan koordinat akhir segmen
k : jumlah matrik segmen poin α : sudut segmen poin
c. Klasifikasi Segmen Garis Berdasarkan  koordinat  titik  awal  dan  titik ujung, dapat dicari dan ditentukan persamaan garis linier  yang  merupakan  base  line  (y  =  ax  +  b)  dari segmen  tersebut  untuk  menentukan  nilai  gradient (m),  dari  gradient  tersebut  dapat  dilakukan klasifikasi  pertama  dari  segmen  horizontal(H), vertical(V),  right  sloper(R),  left  sloper(L)  dengan fungsi keanggotaan fuzzy berikut
Dimana 𝜃 =  arctag  (m),  F  adalah  nilai  dari fungsi keanggotaan fuzzy. Berikut ini adalah fungsi keanggotaan  tipe  segmen  garis  direpresentasikan sebagai  fungsi keanggotaan T-norm  yang disajikan pada gambar berikut ini.
Gambar 3. Fungsi Fuzzy H,R,V,L Sumber : Gilewski, 2002, 2
d. Klasifikasi Segmen Kurva
Untuk melakukan klasifikasi kurva maka perlu dihitung  rata-rata  Deviasi  (D)  antara  koordinat  - koordinat segmen terhadap base line
.
Gambar  2.10  berikut  ini  merupakan  ilustrasi untuk menghitung nilai standar deviasi.
Gambar 4. Menghitung rata-rata standar deviasi
Sumber : Gilewski, 2002, 2
Setelah  mendapatkan  nilai  D  maka  harus dihitung  curve  threshold  (β),  yakni  nilai  batas minimal D dimana segmen tersebut dapat dikatakan sebagai  sebuah  kurva.  Segmen  akan  dikatakan sebagai  sebuah  kurva  apabila  memiliki  nilai  D  >= β,  sebaliknya  maka  segmen  akan  diklasifikasikan sebagai  garis.  Berikut  ini  adalah  langkah-langkah untuk  menentukan  tipe  suatu  kurva,  diantaranya adalah:
1. Cari  persamaan  yang  memiliki  gradient  (m) sama  dengan  base  line,  yang  berada  pada posisi  sebelah  kanan  (right  line)  dan  sebelah kiri (left line) dari base line.
2. Hitung jumlah titik perpotongan (line intersection)  antara  segmen  dengan  left  line dan right line.
3.   Berdasarkan  aturan  berikut  berikut  dapat menentukan  tipe  kurva  dari  segmen  tersebut. Horizontal  Left  Curve  (HLC),  Horizontal Right  Curve  (HRC),  Vertical  Left  Curve
(VLC),  Vertical  Right  Curve  (VRC),  Right
Slope  Left  Curve  (RLC),  Right  Slope  Right Curve  (RRC),  Left  Slope  Left  Curve  (LLC), dan Left Slope Right Curve (LRC) . Berikut ini adalah  ilustrasi  untuk  klasifikasi  tipe  kurva yang disajikan pada gambar 2.11 berikut ini.
Gambar 5. Klasifikasi Tipe Kurva Sumber: Gilewski, 2002, 2

## III. ANALISA dan PEMBAHASAN
Huruf-huruf  pada  Aksara  Batak  Toba merupakan huruf yang sangat sulit untuk di pahami dan  dipelajari  pada  generasi-generasi  sekarang, termasuk  juga  generasi-generasi  muda  Suku  Batak Toba  yang  berada  di  perkotaan.  Masalah  ini diakibatkan karena sulitnya menemukan orang yang dapat  memberikan  pengajaran  tentang  Aksara Batak Toba.

## Analisa Direction Fearure Extraction
Untuk  mengenali  suatu  pola  dari  suatu karakter  di  dalam  citra,  membutuhkan  adanya  ciri-
ciri  khusus.  Setiap  objek  pasti  mempunyai  ciri-ciri yang berbeda-beda dengan karakter yang lain. Ciri- ciri  berguna  untuk  membedakan  antara  pola  yang satu  dengan  yang  lain.  Ciri  yang  bagus  adalah  ciri yang memiliki daya pembeda yang tinggi, sehingga pengelompokan pola berdasarkan ciri yang dimiliki dapat  menghasilkan  keakuratan  yang  tinggi. Ekstrasi  ciri  adalah  proses  pengambilan  ciri-ciri dari suatu objek di dalam citra untuk membedakan objek  yang  satu  dengan  yang  lain.  Sebelum dilakukan  ekstrasi  ciri,  biasanya  perlu  dilakukan benerisasi,  thinning,  dan  normalisasi  terlebih dahulu.  Di  dalam  metode Direction  Feature Extraction pencarian  ciri-ciri  dari  setiap  karakter, dilakukan  dengan  cara  penentuan  arah  garis  dari piksel-piksel  foreground  yang  ada  di  dalam  citra karakter.  Kemudian  mengubahnya  menjadi  nilai vektor  yang  diperlukan  untuk  proses  selanjutnya. Arah  yang  diperlukan  untuk  proses  selanjutnya. Arah dari elemen-elemen garis setiap citra karakter cukup  berbeda.  Hal  tersebut  yang  menyebabkan arah  dari  elemen-elemen  garis  di  dalam  karakter dapat dijadikan ciri khusus dari citra karakter yang dikenali.  Di  dalam  penelitian  ini  digunakan  empat arah  garis  yang  berbeda  sebagai  ciri  yaitu  : horizontal,  diagonal  kanan,  vertikal,  dan  diagonal kiri.
Tabel  4  Orientasi Arah Garis dalam DFE Vertikal Diagoanal Kanan Hori zontal Diagonal kiri Untuk  membedakan  keempat  arah  garis tersebut  diperlukan  suatu  pengkodean  dari  setiap arah  garis.  Dalam  penelitian  ini  arah  garis  vertikal dikodekan  dengan  angka  2,  arah  garis  diagonal kanan  dikodekan  dengan  angka  3,  arah  garis horizontal dikodekan dengan angka 4 dan arah garis diagonal  kiri  dikodekan  dengan  angka  5.  Kode-
kode  tersebut  akan  menggantikan  piksel-piksel hitam dari suatu citra karakter.
Langkah  dalam  penerapan  DFE  adalah  sebaai berikut :
1. Lakukan  pelabelan  terhadap  data  citra  yang bukan background.
2. Setelah  dilakukan  pelabelan  terhadap  data citra,  maka  dilakukan  perhitungan  nilai statistik untuk setiap kode arah dengan rumus :
K(n)=
. 1 . 3 ........ digunakan yang matriks ukuran n kode dengan piksel Jumlah
Dimana : K = kode arah n = nomor kode arah
3. Membangun vektor ciri ( feature vector ) feature yang terdiri dari empat pasangan  informasi tentang ada  tidaknya  pixel  dengan  kode  arah  tertentu  dan nilai statistiknya.
Tabel 5. Informasi Dalam Vektor Ciri
Vektor 1 Menyatakan ada tidaknya piksel dengan kode arah 2 Vektor 2 Berisi nilai statistik piksel dengan kode arah 2 Vektor 3 Menyatakan ada tidaknya piksel dengan kode arah 3 Vektor 4 Berisi nilai statistik piksel dengan kode arah 3 Vektor 5 Menyatakan ada tidaknya piksel dengan kode arah 4 Vektor 6 Berisi nilai statistik piksel dengan kode arah 4 Vektor 7 Menyatakan ada tidaknya piksel dengan kode arah 5 Vektor 8 Berisi nilai statistik piksel dengan kode arah 5
Gambar 6. Proses Pelabelan Data Citra
2 2 2 2 5 2 2 2 3 3 3
C. Analisa Contoh Kasus dengan Metode Direction Feature Extraction
Untuk  memperkuat  hasil  analisa  metode direction  feature  extraction di  atas,  penulis  menyajikan  sebuah contoh  kasus  pengenalan  pola  huruf  dengan  menggunakan  metode direction  feature  extraction .  Pada  contoh kasus  ini,  akan  dikenali  sebuah  citra  digital  yang  mengandung  sebuah  pola  huruf  Aksara  Batak  Toba  yang berukuran 29x29 pixels yang akan dikenali menggunakan analisa metode direction feature extraction . Di bawah ini terdapat hasil pemetaan citra pola huruf aksara batak toba yang berbunyi ja.
1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1 1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1 1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1 1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1 1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1 1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1 1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1 1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1 1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1 1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  0  0  0  0  0  0  1  1  1  1  1  1  1 1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  1  1  1  1  1  1  1 1  1  1  1  1  1  1  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1 1  1  1  1  1  1  1  1  0  0  0  0  0  0  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1 1  1  1  1  1  1  1  1  0  0  0  1  1  1  1  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0  1  1  1  1 1  1  1  1  1  1  1  0  0  0  0  0  0  0  0  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0  1  1  1  1 1  1  1  1  1  1  1  1  1  0  0  0  0  0  0  0  0  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1 1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0  1  1  1  1  1  1  1  1  1 1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  0  0  0  0  0  0  0  0  1  1  1  1  1  1  1 1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  0  0  0  0  0  1  1  1  1  1  1  1 1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1 1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1 1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1 1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1 1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1 1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1 1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1 1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1 1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1 1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
Gambar 7. Hasil Pemetaan Citra Digital Huruf ja Dalam Bentuk Matriks
Hasil  pemetaan  citra  digital  dalam  bentuk matriks ini kemudian dibagi  menjadi beberapa bagian dalam  bentuk  matriks  8  X  8.  Dari  hasil  bentuk matriks,  akan  dilakukan  inisialisasi  bobot  nilai  awal untuk setiap matriks dengan menggunakan rumus :
F(x) = f(∑X i * W i ) Di mana : F(x)
= Bobot nilai awal X i = Nilai 0 pada matriks W i
= Jumlah data pada matriks
Sehingga, untuk matriks pertama diperoleh bobot nilai awal : F(1) = (0 * 64) = 0 Untuk matriks kedua diperoleh bobot nilai awal : F(2) = (0 * 64) = 0 Untuk matriks ketiga diperoleh bobot nilai awal : F(3) = (0* 64)= 0 Untuk matriks keempat diperoleh bobot nilai awal : F(4) = (1 * 64)= 64 Untuk matriks kelima diperoleh bobot nilai awal : F(5) = (36 * 64)= 2304 Untuk matriks keenam diperoleh bobot nilai awal : F(6) = (31 * 64)= 1984 Untuk matriks ketujuh diperoleh bobot nilai awal : F(7) = (0 * 64)= 0 Untuk matriks kedelapan diperoleh bobot nilai awal : F(8) = (7 * 64)= 448 Untuk matriks kesembilan diperoleh bobot nilai awal : F(9) = (15 * 64)= 960 Untuk matriks kesepuluh diperoleh bobot nilai awal : F(10) = (0*40)= 0 Untuk matriks kesebelas diperoleh bobot nilai awal : F(11) = (2*40)= 80 Untuk matriks keduabelas diperoleh bobot nilai awal : F(12) = (0*40)= 0 Untuk matriks keduabelas diperoleh bobot nilai awal : F(13) = (0*40)= 0 Untuk matriks keduabelas diperoleh bobot nilai awal : F(14) = (0*40)= 0 Untuk matriks keduabelas diperoleh bobot nilai awal : F(15) = (0*40)= 0
Untuk matriks keduabelas diperoleh bobot nilai awal :
F(16) = (0*25)= 0
Selanjutnya,  dicari  besar  faktor  skala  yang  akan digunakan dalam pengenalan karakter dengan menggunakan rumus : β  = 0.7 (p) 1/n Di mana :
β =  Faktor skala p = Jumlah nilai 0 pada hasil pemetaan matriks n = Jumlah data pada hasil pemetaan matriks
Sehingga  untuk  faktor  skala  dari  hasil  pemetaan matriks di atas adalah :
β = 0.7 (92) 1/841 = 0.7 * 1.00539116
= 0.70377381
Selanjutnya,  akan  ditentukan  arah  vektor  untuk masing-masing  bobot  nilai  awal  matriks  berdasarkan output  yang  dinginkan.  Misalnya,  ditentukan  nilai outputnya adalah 0 dan diatas 0, maka hasil penentuan arah vektor untuk masing-masing seperti terlihat pada Gambar dibawah ini
Gambar 8. Penentuan Arah Vektor
Langkah  terakhir,  akan  dihitung  nilai  output dari  pembentukan  arah  vektor  pada  Gambar  3.19, dengan rumus :
V j = Data Jumlah V V ) ( * 2 1   = 841 ) 5840 0 ( * 0.70377381  = 841 4110.03905
= 4.88708567 Sehingga diperoleh hasil V j = 4.88708567 untuk pola  huruf  ja.  Selanjutnya  Penulis  juga  akan melakukan  pengenalan  pola  menggunakan  metode direction  feature  extraction kepada  setiap  huruf  yang terdapat pada Tabel 5. Sehingga setiap huruf memiliki nilai V j . Seperti yang terlihat pada tabel dibawah ini
Tabel 6. Nilai Dari Masing-Masing Huruf Aksara
Huruf Aksara Nilai β Nila V j
a 0.70364634 3.6947708 ba 0.70372705 4.65079065 da 0.7035209 3.64057427 ga 0.70363568 4.09631426 ha 0.70398212 6.18097975 i 0.70365687 4.24369517 ja 0.70377381 4.88708567 ka 0.70398212 6.26133919 la 0.70354515 3.66746961 ma 0.70393844 5.97971013 na 0.70396782 6.17415772 pa 0.70303428 2.03303136 ra 0.70385492 5.20900636 sa 0.70359164 3.96219977 ta 0.7039962 6.42888326 u 0.70363568 4.1766408 wa 0.7038436 5.35624143 nga 0.70353312 3.69417629 Nilai  V j merupakan  nilai  yang  nantinya  akan dibandingkan  dengan  nilai  pola  karakter  yang  telah disimpan sebelumnya pada database.

## IV. IMPLEMENTASI Form Pengujian Huruf
Gambar 9. Pengujian Pengenalan Huruf “sa”
Gambar 10. Pengujian Pengenalan Huruf “ta”
16 5 6 9 8 11 4 1 2 3 7 10 12 V 1 13 14 15 V 2 V j
Gambar 11. Pengujian Pengenalan Huruf “u”
Gambar 12. Pengujian Pengenalan Huruf “wa”
Gambar 13. Pengujian Pengenalan Huruf “nga”

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  maka  penulis mengambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Metode DFE dapat  digunakan  untuk  mengolah pixel sebuah  citra  digital  sehingga  dapat  dikenali pola  huruf  Aksara  Batak  Toba  pada  citra  digital tersebut berdasarkan persentase kecocokan dengan database yang telah disiapkan sebelumnya.  Metode DFE menggunakan  prinsip pembobotan terhadap nilai-nilai yang akan diolah dalam  bentuk  sebuah  jaringan  yang  luas. Perhitungan  persentase  kecocokan  diperoleh  dari
hasil  normalisasi  nilai  perbandingan  bobot  yang dilakukan.
2. Aplikasi yang dibuat dilengkapi dengan beberapa tampilan/form  yang  berfungsi  untuk  mengenali dan  mengupdate  data  huruf  Aksara  Batak  Toba dengan  cara  memberikah  hasil  persen  kecocokan huruf. 3. Pada proses pengenalan pola dengan menggunakan metode DFE , semakin banyak data acuan  yang  diinputkan,  tingkat  akurasi  yang dihasilkan akan semakin tinggi. Hal ini dikarenakan  semakin  banyak  jaringan  yang dapat diciptakan untuk melakukan perbandingan.

## VI. DAFTAR PUSTAKA
1. Desiani, Anita, “ Konsep Kecerdasan Buatan ”, Penerbit Andi,
Yogyakarja, 2006
2. EMS,  “ Microsoft  Access  Untuk  Pemula ”,  Penerbit  Andi,
Yogyakarta, 2014
3. Kozok,  Uli,  “ Surat  Batak ”,  Kepustakaan  Populer  Gramedia, Jakarta, 2009
4. Puspitaningrum,  Dyah,  “ Pengantar  Jaringan  Saraf  Tiruan ”,
Penerbit Andi, Yogyakarta, 2006
5. Prasetyo, Eko, “ Pengenalan Pola ”, UPN, Jawa Timur, 2012
6. Sudarmo,  Padji,  “ Komputer  Teknologi  Informasi  & Komunikasi ”, CV.Yrama Widya, Bandung, 2006
7. Wahana  Komputer,  “ Visual  Basic  2008 ”,  Penerbit  Andi,
Yogyakarta, Edisi 1, 2009