## Pengenalan Tulisan Tangan Bahasa Arab Menggunakan Metode Probabilistic Neural Network

## Vidia
Program Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Nahdlatul Ulama Sidoarjo Jln. Mongonsidi Kav. DPR Sidoklumpuk Sidoarjo vidia9981@gmail.com

## Abstrak
Perkembangan teknologi yang sangat pesat saat ini tidak membuat pendokumentasian data atau  informasi  dengan  tulisan  tangan  dihilangkan.  Bahkan  dalam  berbagai  penelitian,  menulis dengan tangan terbukti memiliki efek yang sangat baik untuk kecerdasan otak. Dalam penelitian ini akan  dibangun  aplikasi  pengenalan  tulisan  tangan  menggunakan  metode  Probabilistic  Neural Network  dengan  data  training.  Data  dengan  masing-masing  huruf  terdiri  dari  10  sampel  yang digunakan  untuk  pelatihan  sistem.  Dalam  pengenalan  pola,  data  training  memiliki  peran  yang sangat penting dalam menentukan akurasi sistem, selain itu ukuran dimensi pixel baris dan kolom citra  juga  sangat  berpengaruh.  Proses  pengenalan  citra  tulisan  tangan  ini  melalui  beberapa tahapan  yaitu  data  training  dan  data  testing.  Pada  tahap  data  training  ada  beberapa  data  yang harus di training sebelum data tersebut di testing. Setelah di training data akan di testing kemudian diubah  menjadi  RGB  dalam  arah  keabuan.  Data  yang  ditesting  awalnya  tersambung  agar  bisa terpisah, maka data tersebut dilakukan cropping (pemotongan). Kemudian data akan di atur bagian ekstraksi fiturnya untuk menghasilkan data training dan data testing. Dalam penelitian ini, matriks pixel citra akan diubah dalam bentuk vektor.
Kata kunci: Pengenalan Tulisan Tangan, Ekstraksi Fitur, Probabilistic Neural Network (PNN)

## Abstract
Technological developments are very rapid at this time does not make documentation of data  or  information  with  handwriting  removed.  Even  in  various  studies,  writing  by  hand  has proven to have a very good effect on brain intelligence. In this research, handwriting recognition applications will be built using the Probabilistic Neural Network method with training data. Data with each letter consists of 10 samples used for system training. In pattern recognition, training data has a very important role in determining the accuracy of the system, besides the size of the pixel  dimensions  of rows  and  columns  of  image is  also  very  influential.  This  handwriting  image recognition  process  goes  through  several  stages,  namely  training  data  and  testing  data.  In  the training  data  phase  there  are  some  data  that  must  be  trained  before  the  data  is  tested.  After training the data will be tested and then converted to RGB in the gray direction. The data tested is initially connected so that it can be separated, then the data is cropped. Then the data extraction feature will be set to produce training data and testing data. In this study, the image pixel matrix will be changed in vector form.
Keywords: Handwriting Recognition, Feature Extraction, Probabilistic Neural Network (PNN).

## 1. PENDAHULUAN
Huruf yaitu lafal yang tidak dapat membentuk makna tersendiri karena harus dirangkai dengan  huruf  yang  lainnya  (tersambung).  Kumpulan  huruf  yang  dapat  membentuk  arti biasanya  3  huruf,  oleh  karena  itu  pada  bentuk-bentuk  tertentu  ada  satu  huruf  yang  sudah mempunyai arti. Sedangkan hijaiyah yaitu disebut juga alfabet arab. Kata alfabet itu sendiri berasal  dari  bahasa  arab  alif,  ba’,  ta’.  Namun  ada  beberapa  orang  yang  mempunyai pendapat berbeda tentang definisi huruf hijaiyah. Huruf hijaiyah dimulai dari huruf alif dan di akhiri dengan huruf ya’ secara terpisah-pisah.
Pengenalan  pola  adalah  mengelompokkan  data  numerik  dan  simbolik  (seperti  citra) secara  otomatis  oleh  mesin  (komputer).  Tujuan  pengenalan  pola  yaitu  untuk  mengenali suatu  objek  yang  ada  dalam  citra  digital.  Beberapa  manusia  telah  mengenali  objek  yang dilihatnya karena otak manusia telah belajar memproses satu  objek dengan objek lainnya. Komputer  hanya  bisa  menerima  inputan  data  berupa  citra  objek  yang  akan  diidentifikasi sehingga  proses  citra  tersebut  akan  mengeluarkan  hasil  berupa  informasi  atau  deskripsi objek di dalam citra tersebut.
Pengenalan  pola  huruf  hijaiyah  dilakukan  dalam  tugas  akhir  ini  memiliki  dua  tahap, yaitu  ekstraksi  dan  klasifikasi.  Terdapat  beberapa  metode  dalam  menentukan  ekstraksi seperti Direction Feature (DF), Gabor filter, dan lain-lain. Kemudian ada beberapa metode dalam  mengklasifikasi,  seperti  Support  Vector  Machine  (SVM),  Jaringan  Syaraf  Tiruan (JST), dan Naive Bayes  Classifier (NBC). Metode ini melakukan pendekatan dengan cara melakukan  deteksi  tulisan  dari  segmen-segmen  garis  pembentuk  karakter  dan  pixel-pixel, namun kemudian digantikan dengan nilai arah yang sesuai (Morwati, 2014).
Dari berbagai hasil penelitian dan penjelasan tersebut, menulis dengan tangan terbukti memiliki  efek  yang  lebih  baik  daripada  mengetik.  Namun  dengan  banyaknya  dokumen yang  ditulis  menggunakan  tangan  pada  media  kertas  menimbulkan  sebuah  permasalahan dalam pemrosesannya, karena untuk dapat memproses data yang ditulis pada media kertas dengan komputer. Sehingga data akan diketik kembali dalam bentuk teks digital, hal  yang seperti ini bisa menyusahkan seseorang karena harus melakukan pekerjaan yang berulang- ulang. Untuk mengatasi masalah tersebut dibutuhkan sebuah aplikasi yang dapat mengenali karakter  tulisan  tangan  sehingga  pemrosesan  data  teks  tulisan  tangan  bisa  dikerjakan dengan  lebih  cepat  dan  efisien.  Dalam  penelitian  ini  akan  mencoba  menginputkan  sebuah citra tulisan tangan yang diperoleh menggunakan scanner dengan output berupa teks digital dari  citra  yang  diinputkan.  Pada  penelitian  ini  akan  mencoba  mengklasifikasi  citra  tulisan tangan  pada  huruf  hijaiyah  dengan  menggunakan  metode  Probabilistic  Neural  Network (PNN).

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini,  terdapat  4  tahapan  utama,  yaitu  perancangan  dan  pengumpulan data,  desain  sistem,  implementasi  dan  uji  coba  sistem.  Blok  diagram  tahapan  penelitian ditunjukkan pada Gambar berikut.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Secara  umum,  penelitian  ini  dilakukan  dalam  beberapa  tahap  yaitu  dimulai  dari  studi literatur,  perumusan  masalah  dan  hipotesis,  perancangan  metode  dan  implementasi,  serta uji  coba  dan  evaluasi.  Sedangkan  penulisan  laporan  penelitian  dimulai  dari  awal  sampai akhir penelitian. Sebagai berikut :
a. Studi literatur , mempelajari berbagai literatur tentang tulisan tangan bahasa arab dalam citra digital menggunakan metode Probabilistik Neural Network.
b. Perumusan  masalah ,  merumuskan  masalah  yang  akan  diteliti  dan  mencari  solusi  dari penelitian tersebut.
c. Perancangan metode dan implementasi , merancang dan mengimplementasikan metode penyelesaian  dari  masalah  yang  telah  dirumuskan  berdasarkan  penelitian  yang diperoleh dari studi literatur.
Dalam  pembangunan  aplikasi  pengenalan  tulisan  tangan  ini  terdapat  dua  macam  data yang  dibutuhkan,  yaitu  data  training  dan  data  testing.  Data  training  berupa  tulisan tangan  yang  diperoleh  dari  beberapa  responden  dari  berbagai  umur  dalam  sebuah kalimat  yang  mengandung  huruf ba’  -  qaf yang  tidak  bersambung,  media  yang digunakan untuk  menulis  tangan  yaitu kertas HVS  putih. Kemudian data akan di-scan dengan scanner dalam bentuk citra yang berformat JPEG. Data citra tersebut kemudian akan di-crop perkarakter huruf dan disimpan dalam sebuah folder data training. Setiap
Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual Volume 4, Nomor 1, Juli 2019 ISSN (Cetak) : 2541-4550  ISSN (Online) : 2541-4585
huruf dalam data training akan mewakili satu kelas dengan jumlah huruf 18 sampel per- huruf.  Citra  tulisan  tangan  masuk  ke  dalam  ekstraksi  fitur  untuk  di  ambil  matriksnya dengan  format  “.mat”.  Data  testing  juga  berupa  data  tulisan  tangan  yang  ditulis  pada media  kertas  HVS.  Kemudian  diperoleh  dari  beberapa  responden  yang  nantinya  akan di-scan  dengan  scanner  dalam  bentuk  citra  yang  berformat  JPEG.    Dan  dikenali  oleh aplikasi  pada  saat  uji  coba  sistem  untuk  mengetahui  apakah  dapat  berjalan  sesuai tujuan.    Untuk  mengukur  akurasi  metode Probabilistik  Neural  Network dalam mengenali  tulisan  tangan.  Data  testing  yang  dapat  dikenali  dapat  berupa  citra  huruf, kata satu baris kalimat yang berhuruf kecil dan tidak bersambung.
d. Uji  coba  dan  evaluasi ,  melakukan  pengujian  dan  evaluasi  terhadap  penelitian  yang telah  dirancang  dengan  beberapa  laporan.  Uji  coba  dilakukan  berdasarkan  tingkat kemudahan  dalam  mengenali  tulisan  tangan  bahasa  arab  menggunakan  citra  dengan metode Probabilistik Neural Network :
Gambar 2. proses pengenalan data citra tulisan tangan.
1) Input  data :  Data  yang  akan  di  input  berupa  tulisan  tangan  yang  akan  diproses  dalam aplikasi Matlab.
2) Cropping : Data citra asli dari hasil scan akan di crop satu per satu. Agar  mempermudah untuk mengklasifikasi tiap huruf hijaiyah.
3) Grayscale : Data citra RGB kemudian di ubah menjadi Grayscale sehingga menjadi warna abu-abu.
4) Erosi : Dari citra biner kemudian di erosi untuk menentukan nilai vektor 1s dan 0s. Dengan perintah “strel”, maka blok akan menerapkan setiap objek ke seluruh matriks.
5) Ekstraksi  Fitur :  Data  citra  asli  akan  di  ekstraksi  menggunakan  matlab  kemudian  akan ditentukan akurasi dari tiap nilai huruf hijaiyah .
e. Penyusunan  laporan ,  penyusunan  laporan  dilakukan  mulai  dari  awal  hingga  akhir penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1.Implementasi
Dari semua rancangan yang akan dibangun di atas, maka ada beberapa tahapan yang akan  di  implementasi  terhadap  hasil  rancangan  yang  sudah  dibuat.  Tahapan implementasi  yaitu  penerapan  algoritma Probabilistik  Neural  Network ke  dalam aplikasi, dalam pembuatan tampilan antarmuka dan pembuatan fungsi – fungsi dengan menggunakan aplikasi MATLAB.
Tabel 1. Spesifikasi data citra yang diambil No Spesifikasi
1. Citra huruf berformat .jpg
2. Citra huruf hijaiyah hanya diambil 10 huruf saja
3. Data citra huruf hijaiyah latih berjumlah sebanyak 100 gambar
Pertama  konversi  RGB  ke  Grayscale  program  akan  membaca  citra  asli  lebih  dulu. Kemudian pada tahap ini gambar asli yang berwarna akan di ubah menjadi warna abu- abu. Seperti gambar dibawah ini
Gambar 3. Konversi RGB ke Grayscale
Kemudian  konversi  grayscale  ke  biner, Pada  tahapan  ini  dari  citra grayscale kemudian  di  ubah  ke  biner.  Dimana  citra  yang  awalnya  berwarna  abu-abu  di  ubah menjadi biner. Pada citra biner akan ditentukan nilai pikselnya yang berupa nilai 0 atau 1. Seperti gambar di bawah ini :
Gambar 4. Konversi Grayscale ke Biner
Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual Volume 4, Nomor 1, Juli 2019 ISSN (Cetak) : 2541-4550  ISSN (Online) : 2541-4585
Gambar 5. Konversi Grayscale ke komplemen
Pada  tahapan  selanjutnya,  konversi  biner  ke  erosi,  dari  citra  komplemen  yang kemudian diubah menjadi erosi sehingga menjadi citra huruf yang tipis. Seperti gambar di bawah ini :
Gambar 6. Konversi Biner ke Erosi
3.2. Pengujian akurasi sistem dengan metode K-fold cross validation
K-fold  cross  validation adalah  teknik  yang  dapat  digunakan  apabila  memiliki jumlah  data  yang  terbatas  (jumlah  instance  tidak  banyak). K-fold  cross  validation merupakan salah satu metode yang digunakan untuk mengetahui rata-rata keberhasilan. Dari  suatu  sistem  dengan  cara  melakukan  perulangan  dengan  mengacak  atribut masukan sehingga sistem tersebut teruji untuk beberapa atribut input yang acak.
K-fold  cross  validation diawali  dengan  membagi  data  sejumlah n-fold yang diinginkan.  Dalam  proses cross  validation data  akan  dibagi  dalam n buah  partisi dengan ukuran yang sama selanjutnya proses testing dan training dilakukan sebanyak n kali. Dalam iterasi ke-i partisi Di akan menjadi data testing dan sisanya akan menjadi data  training.  Untuk  penggunaan  jumlah fold terbaik  untuk  uji  validitas,  dianjurkan menggunakan 10- fold cross validation. Keseluruhan total data yang akan kita gunakan yaitu  100  data,  yang  terdiri  dari  10  huruf  hijaiyah  dan  data  berformat  “jpg”. Keseluruhan  data  bisa  dilihat  pada  lampiran.  Untuk  pengujian  akurasi  menggunakan data 100 dan dibagi dengan beberapa k-fold yang berubah untuk mendapatkan akurasi. Pada pengenalan citra huruf akan dilakukan pengelompokan data menjadi data latih  dan  data  uji.  Pengelompokan  data  ini  terdapat  permasalahan  dalam  menentukan model seleksinya dan hasil estimasi. Dari salah satu teknik pengelompokan ini adalah menggunakan cross  validation yang  tebagi  menjadi  3  macam  yaitu  mengelompokan data secara  acak  ( Random Subsampling), K-fold  cross  validation, leave-one-out  cross validation.  K-fold  cross  validation digunakan  dalam  metode  pembelajaran  pada  data latih untuk menentukan keakuratan suatu algoritma sehingga dapat menguji data yang tidak terlatih (data uji).

## 3.3. Hasil klasifikasi
Klasifikasi menggunakan data sebanyak 100 data citra, dengan mengubah parameter k-fold. Berikut ini adalah hasil uji coba dengan nilai k-fold yang berbeda :
Tabel 2 Hasil Uji coba nilai K-fold K-fold Akurasi 7 90.1461% 3 89.8148% 5 90% 9 89.8355%
Pada pengujian ini terdapat tingkat nilai akurasi yang paling tinggi pada perhitungan k-fold 7 dengan akurasi 90.1461%.

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  memperoleh  kesimpulan  bahwa  pengujian  terhadap  jarak.  Jika semakin  kecil  jaraknya  maka  akurasi  yang  didapat  semakin  banyak.  Pada  jarak  piksel menggunakan nilai 1. Pada penelitian ini didapatkan akurasi tertinggi dengan nilai k-fold 7 dengan prosentase 90.14615%.

## 5. SARAN
Untuk  pengembangan  aplikasi  pengenalan  tulisan  tangan  ini  dikemudian  hari diperlukan  beberapa  perbaikan  dan  tambahan  untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih maksimal, diantaranya :
1. Memperbanyak  objek  yang  dapat  dikenali,  misalnya  dengan  menambahkan  huruf hijaiyah.
2. Penelitian dapat dikembangkan dengan objek berupa tulisan tangan huruf hijaiyah yang memiliki nilai berbeda – beda.
3. Ada 10 anak yang menulis huruf hijaiyah digunakan sebagai citra inputan yang ditulis dengan cara manual kemudian di scan.
4. Melakukan penelitian dengan cara mencoba berbagai macam metode yang lebih mudah dan beragam.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih kepada pihak para rekan yang turut serta membantu dalam perancangan dan penyusunan penelitian dan jurnal ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Morwati,  M.  (2014). Pengenalan  Citra  Huruf  Alphabet  Tulisan  Tangan  Menggunakan Metode  Naïve  Bayes  Classifier (Doctoral  dissertation,  Universitas  Islam  Negeri Maulana Malik Ibrahim).
Kanta,  I.  A.  (2013). Pengenalan  Pola  Huruf  Hijaiyah  Tulisan  Tangan  Menggunakan Logika  Fuzzy  dengan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation (Doctoral dissertation, Universitas Muhammadiyah Surakarta).
Hara,  E.  (2016). Sistem  Pengenalan  Tulisan  Tangan  Aksara  Lampung  dengan  Metode Deteksi  Tepi  (Canny)  Berbasis  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation (Doctoral  dissertation,  Fakultas  Teknik).Carol  seefelt,  2015. Definisi  Huruf Hijaiyah .
Ardianto Elvinaro, 2007. Definisi Citra Digital Dengan Menggunakan Aplikasi Matlab. Putra, D. 2010. Pengolahan Citra Digital . Yogyakarta : Andi.
M.  C,  Wijaya  dan  A.  Prijono,  2007. Pengolahan  Citra  Digital  Menggunakan  Matlab . Bandung : Informatika.
Gilewski,  J.,  Phil  Philips,  S.  Yanushkevich,  D.  Popel.  1997.  “ Education  Aspects: Handwriting Recognition – Neural Networks – Fuzzy Logic”. Proceedings of the IAPR  International  Conference  on  Pattern  Recognition  and  Information Processing.