## IDENTIFIKASI NOMOR RUMAH PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK
1 Iip Supiyani, 2 Nur Arifin
1 2 Program Studi Teknik Informatika Universitas Singaperbangsa Karawang
email: 1 iip.supiyani17111@student.unsika.ac.id, 2 nur.arifin17013@student.unsika.ac.id

## ABSTRACT
The house number becomes the index or identity of house, because every house in a neighborhood has a difflerent number. To find a house number  for humans  is very easy, but  it becomes difficult when the computer is doing it all. Artificial Neural  Network  (ANN)  is  a  branching  science  of  artificial  intelligence.  Artificial  lntelligence  (AI)  and  Convolutional Neural  Network  (CNN)  is  one  of  the  branches  of  ANN.  The  data  processed  in  the  form  of  images  sourced  from  the udfdl.stanford.edu  page  with  a  total  of  73.257  training  data  and  26.032  testing  data.  The  data  is  preprocessing  and processed using CNN so that the house number in each image will be automatically tested try the result will appear.
Keywords: Image Processing, Street view house number, CNN

## I. PENDAHULUAN
Mengenali pola dari suatu angka bukanlah hal  yang sulit untuk manusia, namun akan berbeda halnya jika computer yang  mengenali  pola  tersebut.  Karena  computer  harus memiliki  algoritma  atau  cara  tersendiri  untuk  dapat mengenali pola dari sebuah angka. Nomor rumah menjadi identitas  dari  rumah  masing-masing  untuk  memudahkan pemiliknya  atau  orang  lain  mencari  dan  menemukan rumah  sesuai  dengan  nomor  yang  dituju.  Penomoran dalam rumah biasanya dibuat menggunakan plat besi atau kau  dengan  berbagai  macam  bentuk,  ukuran  dan  warna tergantung pada keinginan pemiliknya atau kebijakan dari daerah  masing-masing.  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST) adalah percabangan dari kecerdasan buatan atau Artifical Inteligence (AI). Jaringan syaraf tiruan adalah paradigma pemrosesan  suatu  informasi  yang  terinfirasi  oleh  sistem sel saraf biologi, sama seperti otak yang memproses suatu informasi.  Elemen  mendasar  dari  paradigma  tersebut adalah  struktur  yang  baru  dari  sistem  pemrosesan informasi  [5].  Jaringan  Syaraf  Tiruan  menyelesaikan masalah dengan melakukan proses pembelajaran melalui bobot  yang  diterima.  Jaringan  Syaraf  Tiruan  mampu mempelajari data yang di masukkan dimasa lalu sehingga mampu untuk memberi keputusan untuk data yang belum pernah dipelajari.
Convolutional Neural Network (CNN) adalah pengembangan  dari  Multilayer  Perceptron  (MLP)  yang didesin untuk mengolah data dua dimensi. CNN termasuk dalam  jenis Deep  Neural  Network Karen  kedalaman jaringan  yang tinggi  dan banyak diaplikasikan pada data citra.  Pada  kasus  klasifikasi  citra,  MPL  kurang  sesuai untuk  digunakan  karena  tidak  menyimpan  informasi spasial dari data citra dan menganggap setiap pixel adalah
fitur yang independen sehingga menghasilkan hasil yang kurang baik [2].

## METODE PENELITIAN
Tahapan penelitian yang akan digunakan pada proses klasifikasi  gambar  nomor  rumah  adalah  menggunakan Jaringan  syaraf  tiruan  dengan  algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Adapun tahapan yang dilakukan sebagai berikut :

## Gambar 1. Metode Penelitian
1. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  merupakan  citra  digital  berupa nomor  suatu  rumah  atau  gedung  yang  dihasilkan  dari google street view dan sudah menjadi open source . Data diperoleh dari sebiah situs yaitu udfdl.stanfprd.edu.

## 2. Preprocessing
Sebelum  citra  dilakukan  pemrosesan  dan  angka  dapa diidentifikasi,  harus  dilakukan  preprocessing  agar  dapat mendapat  nilai  akurasi  yang  maksimal.  Preprocessing yang  akan  dilakukan  yaitu Resize,  grayscale dan normalisasi. 2.1 Resize Resize merupakan  tahap  dimana  citra  dilakukan pemotongan atau perubahan skala pada citra  asli  dengan ukuran  berbagai  macam  menjadi  citra  berukuran  32c32 piksel.
2.2 Grayscale
Grayscale merupakan kisaran corak monokrom (abu-abu), mulai  putih  murno  diujung  yang  paling  terang  hingga hitam murni diujung yang berlawanan. Dilakukan teknik grayscale dengan  tujuan  dapat  memperoleh  citra  yang lebih baik dan meninngkatkan fitur sehingga lebih mudah dilihat  mata  manusia  dan  citra  juga  mudh  diproses  oleh komputer.

## 2.3 Normalisasi
Normalisasi adalah proses penskalaan citra, yaitu dengan mengurangi  resolusi  citra  yang  berguna  saat  proses pengenalan  citra  dan  juga  meningkatkan  akurasi pengenalan.  Proses  yang  digunakan  pada  tahap normalisasi ini adalah proses penskalaan citra.
3. Evaluasi
Setelah  citra  dilakukan  tahap preprocessing ,  data  diolah menggunakan  algoritma Convolutional  Neural  Network (CNN).  Berbeda  dengan  algoritma  klasifikasi  biasa,  jika pada  algoritma  klasifikasi  biasanya  melakukan  proses ekstraksi fitur dan klasifikasi secara terpisah maka model algoritma  dari  cabang  bidang  deep  learning  ini  akan mengekstraksi fitur lalu mengklasifikasi citra dalam satu proses.  Algoritma  CNN  digunakan  agar  citra  dapat diklasifikasi dengan tepat dan memiliki nilai akurasi yang baik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  berupa  gambar  nomor  rumah  atau gedung  yang  telah  dilakukan  konversi  menjadi  matriks berukuran  32x32.  Dataset  tang  didapatkan  berupa  citra digital  total  jumlah  citra  yaitu  630.420.  Dataset  citra  ini terdiri dari 10 kelas dengan total data training 3.257, data test  26.032,  data  tambahan  (extra)  531.131  dan  total dataset nya 630.420 citra.

## 2. Preprocessing
Sebelum  citra  digital  diproses,  tahap  preprocessing diperlukan  agar  mendapat  kalkulasi  test  score  yang  baik dan  akurasi  yang  tinggi. Preprocessing yang  akan dilakukan yaitu resize, grayscale dan normalisasi.

## 2.1 Resize
Citra digital  yang didapatkan masih memili ukuran yang berbeda-beda.  Oleh  karena  itu,  agar  computer  dengan mudah  mengidentifikasi  angka,  citra  dilakukan resizing dan  cropping  agar  citra  menjadi    lebih  berfokus  pada angka yang akan diidentifikasi.
Gambar 2. Citra Digital yang sudah dilakukan Resizing dan Cropping

## 2.2 Grayscale
Untuk  mendapatkan  nilai  akurasi  yang  tinggi,  gambar harus dilakukan grayscaling agar lebih mudah diidentifikasi  oleh  computer. Grayscale yang  dilakukan yaitu grayscale negative yellow , sehingga saat dilihat oleh mata manusia akan lebih terlihat.
Gambar 3. Gambar yang telah dilakukan Grayscale
2.3 Normalisasi Tujuan  dari  normalisasi  untuk  menggunakan  seluruh range  nilai  grayscale  agar  diperoleh  gambar  yang  lebih tajam dan juga jelas jika mata manusia melihatnya.
Gambar 4. Normalisasi Data
Sehingga  akan  menghasilkan  citra  baru  yang  sudah dinormalisasi seperti citra berikut :

## Gambar 5. Citra Digital yang sudah dilakukan Normalisasi
3. Evaluasi
Setelah  menggunakan  modeling Convolution  Neural Network (CNN), output yang dihasilkan diantaranya Test Score,  Test  Accuracy dan  persentase  error.  Data  yang dhasilkan  memiliki  nilai  true  dan  guess  yang  sama. Adapun atribut true dan guess didapatkan dari nilai yang dihasilkan dari nilai matriks y_test pada axis 1, sedangkan untuk  atribut  guess  didapatkan  dari  nilai  terbesar  pada x_test  yang  sudah  dilakukan  permodelan  menggunakan fungsi  model.predict().  Sehingga  menghasilkan  output seperti gambar berikut:
Gambar 6. Gambar yang memiliki nilai tebakan benar.
Nilai presentase error ini terjadi karena nilai pada atribut true dan tidak sesuai dengan nilai pada atribut guess, hal ini terjadi karena citra memiliki kemiripan dengan angka serupa sehingga komputer memiliki kesulitan memberikan  prediksi  yang  baik  terhadap  citra  tersebut seperti yang dijelaskan pada gambar berikut :
Gambar 7. Perbedaan gambar yang memiliki nilai tebakan salah
Dalam  proses  training  data,  model  yang  kami  buat memiliki batch  size sebesar  128,  nilai  epochs  sebesar  5 dan validation split sebesar 0,1 dari jumlah data set. Dalam hal ini tentu saja nilai-nilai tersebut sangat mempengaruhi nilai akurasi dan test score yang akan dihasilkan.

## KESIMPULAN
Bedasarkan hasil analysis dan hasil pengujian yang sudah dilakukan  didapatkan  kesimpulan  dalam  membangun model Convolutional Neural Network untuk mengidentifikasi Nomor Rumah Citra Digital menggunakan Neural Network dengan proses identifikasi angka  dengan  data  berupa street  view  house  number menggunakan image processing ini  memiliki  hasil  yang cukup  baik  yaitu  dengan  test  score  sebesar  32,49%, test accuracy sebesar  91,39%  dan  persentase  error  sebesar 8,61%.  Nilai  tersebut  sangat  dipengaruhi  oleh  tahap preprocessing. Pada identifikasi angka street  view house number ini masih memiliki nilai akurasi yang cukup tinggi yaitu sebesar 91,39%, namun  bukan berarti nilai akurasi tersebut merupakan akurasi yang terbaik, tentu saja masih memungkinkan  bisa  lebih  tinggi  apabila  dilakukan perbaikan tahap preprocessing atau menggunakan metode lainnya seperti metode Naïve Bayes atau Support Vector Machine (SVM).  Karena  metode  tersebut  juga  masih sering digunakan dalam melakukan klasifikasi pada image processing .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  Avianto,  "Pengenalan  Pola  Karakter  Plat  Nomor Kendaraan  Menggunakan  Algoritma  Momentum
Backpropagation Neural Network," Jurnal
Informatika , vol.10, no 1, 2016.
[2]  W.  S.  E.  Putra,  "Klasifikasi  Citra  Menggunakan Convolutional  Neural  Network (CNN)  pada  Caltech 101," Jurnal Teknik ITS , vol.5, no.1, 2016.
[3]  Y. Song, P. Wang, X. Hong, and I. Mcloughlin, "Fishe vector based CNN architecture for image classification,"  2017 IEEE  International  Conference on Image Processing (ICIP), 2017.
[4]  Y. Song, X. Hong, I. Mcloughlin and L. Dai, " Image Classification eith CNN-based Fisher  vector coding,"
2016 Visual Communications and Image Processing (VCIP), 2016.
[5]  Y.  Yusran,  "Implementasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan (Jst) untuk Memprediksi Hasil Nilai UN Menggunakan  Metode  Backprpagation," Jurnal Ipteks Terapan , vol. 9, no. 4, 2016.
[6]  Dani.  Rohpandi.  (2015). "Aplikasi  Pengolahan Citra Dalam Pengenalan Pola Huruf Ngalagena
Menggunakan  MATLAB". Konferensi  Nasional Sistem & Informatika . [7]  Akhmad.  Rohim.  " Convolutional  Neural  Network (CNN)  Untuk  Pengklasifikasian  Citra  Makanan Tradisional". Jurnal  Pengembangan  Teknologi
Informasi dan Ilmu Komputer . Vol. 3, no. 7. 2019.
[8] Aulia Y. P, Akhmad. A, Ashar. S., "Pendekatan ANN (Artifical  Neural  Network)  Untuk  Penentuan Prosentase  Bobot  Pekerjaan  dan  Estimasi  Nilai Pekerjan Struktur Pada Rumah Sakit Pratama," Jurnal Teknosains , Vol. 7, no 1, 2017
[9]  Aji.  Sudarsono,  "Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk
Memprediksi Laju Pertumbuhan
Penduduk Menggunakan Metode Bacprpagation," Jurnal Media Infotama , Vol. 12, No. 1, 2016.
[10] Anjar. Wanto, "Optimasi Prediksi dengan Algoritma Backpropagation  dan  Conjugate  Gradient  B-P Restart," Jurnal  Nasional  Teknologi  dan  Sistem Informasi , Vol. 3, No. 3, 2017.