## Jaringan Saraf Tiruan  Pengenalan Pola Huruf  Sistem Matriks dengan Algoritma Hebb Rule

## Yendrizal
Teknik Komputer, Akademi Manajemen Informatika dan Komputer, Solok, Indonesia Email: yendrizal70@gmail.com
Email Penulis Korespondensi: yendrizal70@gmail.com Submitted 23-10-2022; Accepted 30-10-2022; Published 31-10-2022

## Abstrak
Ilmu kecerdasan buatan saat ini sangat berkembang, Hal ini dapat dilihat dari pengembangan pola dan karakter dari ilmu kecerdasan buatan. Hal ini bermula dari kebutuhan dalam menjaga keamanan dan informasi berhubungan data sehingga dapat disesulaikan dengan kunci kerahasiaan berupa pengenalan kunci pola dan karakter. Pengenalan pola terdiri dari berbagai macam seperti Pola pengenalan wajah dan pola sidik jari. Permasalahan pada penelitian ini kurangnya pemahaman dalam menjaga kerahasiaan data sehinggan manfaat penelitian ini mampu menjaga kerahasiaan data dengan menggunakan pola matriks. Penelitian ini menggunakan metode Hebb rule untuk memperoleh hasil akhir. Variabel matriks yang digunakan dari x1 sampai x25 input dan bias 1 dengan nilai bobot awal 0, pola Wdan M di inisialisasi dengan karakter x bernilai 1 dan karakter o bernilai -1 dengan output bipolar, U tareget 1 dan S target -1, fungsi f(net) adalah 1 jika Y >= 0 dan -1 jika Y < 0. Hasil akhir setelah dilakukan proses pencarian diperoleh nilai W =8 dan M=-8 yang menghasilkan output sama dengan target dan dapat dikenali.
Kata Kunci: Artificial Intelegence; Jaringan Saraf Tiruan; Hebb; Sigmoid Bipolar; Pengenalan Pola

## Abstract
The science of artificial intelligence is currently very developed, this can be seen from the development of patterns and characters of artificial intelligence. This stems from the need to maintain security and information related to data so that it can be adjusted with a confidentiality key in the form of pattern and character lock recognition. Pattern recognition consists of various kinds such as facial recognition patterns and fingerprint patterns. The problem in this study is the lack of understanding in maintaining data confidentiality so that the benefits of this research are able to maintain data confidentiality by using a matrix pattern. This study uses the Hebb rule method to obtain the final results. The matrix variable used is from x1 to x25 input and bias 1 with initial weight value 0,  W and M patterns are initialized with character x worth 1 and character o worth -1 with bipolar output, U target 1 and S target -1, function f( net) is 1 if Y >= 0 and -1 if Y < 0. The final result after the search process is obtained the value W = -8 and M=-8which produces the same output as the target and can be recognized.
Keywords: Artificial Intelligence; Artificial Neural Networks; Hebb; Bipolar Sigmoid; Pattern recognition

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  ilmu  komputer,  khususnya  di  bidang  kecerdasan  buatan,  dikenal  sebuah  metode yang  disebut dengan  jaringan saraf tiruan. Jaringan saraf tiruan merupakan suatu paradigma pemrosesan informasi yang mengambil permodelan dari cara kerja jaringan saraf biologi dalam memroses informasi. Latar belakang perkembangan jaringan saraf tiruan didasari oleh keinginan agar komputer mampu menirukan kemampuan manusia dalam memroses informasi. Jaringan saraf tiruan telah  terbukti  mampu  untuk  menyelesaikan  berbagai  masalah  yang  mengandung  ketidak  pastian  di  dalamnya,  yang biasanya  hanya  bisa  diselesaikan  oleh  manusia.  Beberapa  masalah  tersebut  antara  lain  adalah  peramalan,  pengenalan wajah,pengenalan  tulisan  tangan,  dan  pengenalan  suara.Masalah-masalah  ini  tidak  dapat  diselesaikan  oleh  metode- metode  perhitungan  pada  umumnya.  Dapat  dikatakan  bahwa  jaringan  saraf  tiruan  merupakan  salah  satu  paradigma pemrosesan  informasi  yang  paling  mendekati  kemampuan  pemrosesan  informasi  manusia  [1].  Kemajuan  teknologi komputer juga berperan penting dalam memberikan dukungan kepada setiap insan untuk menyelesaikan berbagai macam permasalahan, salah satu bagian dari bidang ilmu komputer adalah Jaringan  Saraf Tiruan ( Artificial Neural Networks ) yang    merupakanbagian  dari  ilmu  kecerdasan  buatanatau Artificial  intelegence yang  sudah  banyak  digunakan  untuk menyelesaikan berbagai  macam  masalah  yang berhubungan  dengan prediksi  atau  peramalan  [2].  Jaringan  saraf  tiruan adalah sebuah alat pemodelan data numerik non-linier yang terinspirasi dari jaringan saraf biologis seperti otak manusia. Jaringan  saraf  akan  memiliki  satu  set  neuron  buatan  yang  terhubung  dan  memproses  informasi  menggunakan  bentuk penghubung ke komputasi. Jaringan  saraf tiruan banyak digunakan untuk memodelkan hubungan canggih antara input dan output atau untuk mengungkap pola dalam data berdasarkan informasi eksternal atau internal yang berjalan melalui jaringan selama proses pembelajaran  [3]. Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk melakukan analisa dengan jaringan saraf tiruan yaitu metode Hebb, Perceptron, dan Backpropagation [4][5]. Elemen kunci dari dari paradigma ini adalah suatu struktur baru dari sistem pengolahan informasi. Hal ini terdiri dari sejumlah besar elemenelemen pemrosesan yang saling berubungan (neuron) dan saling bekerjasama untuk pemecahan masalah-masalah tertentu  [6]. Jaringan saraf tiruan merupakan sebuah model matematika, yang terdiri atas input layer, hidden layer, dan output layer [7] . Jaringan Saraf  Tiruan  tercipta  sebagai  suatu  generalisasi  model  matematis  dari  pemahaman  manusia (human  cognition) yang didasarkan atas asumsi sebagai berikut:
a. Pemrosesan informasi terjadi pada elemen sederhana yang disebut neuron.
b. Sinyal mengalir diantara sel saraf / neuron melalui suatu sambungan penghubung.
c. Setiap sambungan penghubung memiliki bobot yang bersesuaian. Bobot ini akan digunakan untuk menggandakan / mengalikan sinyal yang dikirim melaluinya.
d. Setiap sel saraf akan menerapkan fungsi aktivasi terhadap sinyal hasil penjumlahan berbobot yang masuk kepadanya untuk menentukan sinyal keluarannya [8] [9].
Jaringan  Saraf Tiruan (JST) merupakan paradigma yang memproses informasi yang diilhami oleh struktur dan aspek fungsional pada jaringan  saraf biologis, yang menyerupai otak dalam memproses informasi [10]. Jaringan Saraf Tiruan  merupakan  pemodelan  data  yang  kuat  yang  mampu  menangkap  dan  mewakili  hubungan Input-Output yang komplek , beberapa  masalah  relatif  mudah digunakan, ketahanan  untuk mengimput  data kecepatn  untuk  eksekusi,  dan menginisialisasikan sistem yang rumit [11]. Jaringan saraf tiruan dicirikan oleh 3 hal diantaranya [12]: a. Pola hubungan antar saraf (Asitektur);
b. Metode Penentuan Bobot;
c. Aktivasi.
Fungsi  Pengenalan  pola  merupakan  langkahperantaraan  bagi  proses  menghilangkan  dan  menormalkan  gambar dalam satu cara (pemrosesan gambar (image processing), teks dll.), pengiraan ciri-ciri, pengkelasandan akhirnya post- pemrosesan  berdasarkankelas  pengenalan  dan  aras  keyakinan.Pengenalan  pola  berkaitan  dengan  langkah pengklasifikasian.  Dalam  kasus  tertentu,  sebagaimana  dalam  jaringan  saraf  ( neural  networks ),  pemilihan  ciri-ciri danpengambilan juga boleh dilaksanakan secarasemi otomatis atau otomatis sepenuhnya [13].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode [14] Hebb rule dikembangkan oleh Donald Hebb untuk jenis pelatihan supervised. Hebb rule merupakan metode pembelajaran  dalam supervised yang  paling  sederhana,  karena  pada  metode  ini  pembelajaran  dilakukan  dengan  cara memperbaiki nilai bobot sedemikian rupa sehingga jika ada 2 neuron yang terhubung, dan keduanya pada kondisi hidup ( on )  pada  saat  yang  sama,  maka  bobot  antara  kedua  dinaikkan.  Apabila  data  dipresentasikan  secara  bipolar,  maka perbaikan bobotnya dapat dilihat pada persamaan 1 :
wi (baru) = wi (lama) + xi * y (2) (1)
Keterangan: wi  : bobot data input ke-i; xi   : input data ke-i; y   : output data. Metode [15] Hebb rule juga merupakan aturan pelatihan yang paling awal dan paling sederhana untuk jaringan saraf tiruan secara umum. Pada aturan hebbian ini pelatihan yang terjadi yaitu dengan memodifikasi kekuatan sinapsis (bobot). Jika data ditunjukkan dalam bentuk bipolar , ini mudah untuk menyatakan pembaharuan bobot yang diinginkan sehingga persamaan bobot:
Wi(baru) = Wi(lama) +xiy (2) Perbaikan bias b(baru) = b(lama) +y (3)
Minutine dan artificial  neural  network juga  merupakan  salah  satu  metode  pengenalan  pola  sidik  jari  yang bermanfaat  pada  pengenalan  identitas  manusia  [16].  Jika  data  ditunjukkan  dalam  bentuk bipolar ,  ini  mudah  untuk menyatakan pembaharuan bobot yang diinginkan sehingga:
wi(new) = wi(old) + xi y (4)
Jika data adalah biner , formula ini tidak membedakan antara pasangan pelatihan di mana unit input adalah “ on ” dan nilai target adalah “ off ” dan pasangan pelatihan yang mana antara unit input dan nilai target adalah “ off ”. Berikut ini adalah arsitektur hebb[17].
Fungsi aktivasi kedua adalah sigmoid bipolar  yang memiliki jangkauan nilai [-1,1] dan  didefinisikan sebagai:

## Gambar 2. Fungsi aktivasi sigmoid bipolar
Jika tahapan fungsi aktivasi digunakan (keluaran sel saraf = 0 jika masukan < 0 dan 1  jikamasukan >= 0) maka tindakan sel saraf tiruan sama dengan sel saraf biologi yang dijelaskandiatas (pengurangan nilai batas ambang dari jumlah bobot dan membandingkannya dengan 0adalah sama dengan membandingkan jumlah bobot dengan nilai batas ambang) [18]. Biasanya tahapan fungsi jarang digunakan dalam Jaringan Saraf Tiruan. Fungsi aktivasi (f(n)) dapat dilihat pada gambar 3
Gambar 3. Fungsi Aktivasi
Berikut  adalah  desain  Penelitian  ini  menggambarkan  proses  kerja  peneliti  dalam  menyelesaikan  masalah pengenalan pola menggunakan Algoritma Hebb Rude, Proses kerja diantaranya:
Gambar 4. Desain Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses penyelesaian pengenalan Pola Wdan M menggunakan representasi data bipolar. Karakter pengenalan Pola diberi nilai =1 dan 0 diberi nilai =-1, setiap pola tersusun oleh matriks berukuran 5x5=25. Berarti Algoritma Hebb Rule terdiri dari 25 Inputan, Dibawah Ini merupakan Gambar matriks inputan 25.

## 3.1 Pengenalan Pola
Dibawah ini merupakan Pola yang akan diproses
Gambar 5. Pola Huruf W dan M
Selanjutnya diubah kedalam representasi nilai bipolar, X = 1 dan O = -1. Dapat dilihat  pada gambar dibawah ini:
a. Pola W
Gambar 6. Representasi Nilai Bipolar Pola Huruf W
b. Pola M
Gambar 7. Representasi Nilai Bipolar Pola Huruf M
Dibawah ini merupakan hasil kombinasi pola Wdan M yang di inputkan kedalam matriks 25:
Gambar 8. Hasil Kombinasi Pola Wdan M
3.2 Inisialisasi Bobot Bias
w1=w2=w3=w4=w5=w6=w7=w8=w9=w10=w11=w12=w13=w14=w15=w16=w17=w18=w19=w20=w21=w22=w23= w24=w25=0 dan Bias=0 Pola ke-1: Perubahan Bobot dan Bias untuk Pola ke-1.
Tabel 1. Perubahan Bobat dan Bias w 1 (baru)=w 1 (lama)+x 1 *y=0+1.1=1 W 6 (baru)=w 6 (lama)+x 6 *y= 0+1.1=1 W 2 (baru)=w 2 (lama)+x 2 *y=0+(-1).1=-1 W 7 (baru)=w 7 (lama)+x 7 *y= 0+(-1).1=-1 W 3 (baru)=w 3 (lama)+x 4 *y= 0+1.1=1
W 8 (baru)=w 8 (lama)+x 8 *y=     0+1.1=1 W 4 (baru)=w 4 (lama)+x 4 *y=0+(-1).1=-1 W 9 (baru)=w 9 (lama)+x 9 *y=    0+(-1).1=-1 W 5 (baru)=w 5 (lama)+x 5 *y=0+1.1=1
W 10 (baru)=w 10 (lama)+x 10 *y=    0+1.1=1 w 1 (baru)=w 1 (lama)+x 1 *y= 0+1.1=1 W 6 (baru)=w 6 (lama)+x 6 *y= 0+1.1=1
Lanjut 11-25
B(baru)= b(lama)+y=0+1=1
Pola ke-2: Perubahan Bobot dan Bias untuk Pola ke-2.
Tabel 2. Perubahan Bobat dan Bias w 1 (baru)=w 1 (lama)+x 1 *y= 1+1*(-1)=0 W 6 (baru)=w 6 (lama)+x 6 *y= 1+1.(-1)=0 W 2 (baru)=w 2 (lama)+x 2 *y= (-1)+(-1).(-1)=0
W 7 (baru)=w 7 (lama)+x 7 *y= -1+1.(-1)=-2
W 3 (baru)=w 3 (lama)+x 4 *y=   1+(-1).(-1)=2
W 8 (baru)=w 8 (lama)+x 8 *y=1+(-1).(-1)=2
W 4 (baru)=w 4 (lama)+x 4 *y= (-1)+(-1).(-1)=0 W 9 (baru)=w 9 (lama)+x 9 *y=1+(-1).(-1)=2
W 5 (baru)=w 5 (lama)+x 5 *y=    1+1*(-1)=0 W 10 (baru)=w 10 (lama)+x 10 *y=   1+1*(-1)=0 Lanjut 11-25 B(baru)= b(lama)+y=0+1=1

## 3.3 Pembuatan pola bobot jaringan saraf tiruan
Langkah pertama yang dilakukan adalah malakukan perhitungan nilai bobot pada pola W dan M agar membentuk pola jaringan. Bentuk perhitungan melakukan perhitungan matriks dengan variable input yang terdiri dari 25 input.
Gambar 9. Hasil Perhitungan Nilai Bobot Pada Pola Huruf W
Setelah  melakukan  perhitungan  nilai  bobot  maka  Langkah  selanjutnya  membuat  nilai  persamaan  agar  output menhasilkan nilai 1 dan -1.
Gambar 10. Nilai Persamaan Pada Pola Huruf W
Diperoleh nilai x=w1=0,  w2=0,  w3=2,  w4=0,  w5=0,  w6=0,  w7=-2,  w8=2,  w9=0,  w10=0,  w11=0,  w12=0,  w13=0,  w14=0,  w15=0, w16=0, w17=0,w18=2,w19=0, w20=0, w21=0, w22=0, w23=0, w24=0, w25=0  dan Bias=0
Nilai nilai yang dipakai untuk menguji seluruh data masukkan , hasilnya adalah
a. Pola ke-1 Net =0.1+0.(-1)+2.1+0.(-1)+0.1+0.1+-2.(-1)+2.1+0.(-1)+0.1+0.1+0.(-1)+0.1+0.(-   =1)+0.1+0.1+0.(-1)+2.1+ 0.(-1)+0.1+0.1+0.1+0.1+0.1+0.1  = 8
f(8)=1  (Sama dengan Target)
b. Pola ke-2
Net  = 0.1+0.(-1)+2.-1+0.(-1)+0.1+0.1+-2.(1)+2.-1+0.(-1)+0.1+0.1+0.(-1)+0.1+0.(-=1)+0.1+0.1+0.(-1)+2.-1+ 0.(-1)+0.1+0.1+0.1+0.1+0.1+0.1 = -8
f(-8)=-1  (Sama dengan Target)
Hasil W adalah 8 sehingga f(net) = 1 sesuai dengan target M adalah -1 maka di kenali oleh jaringan.
Tabel 3. Hasil Pengenalan Pola b y net Huruf 0 8 1 Pola dikenali W 0 -8 -1 Pola dikenali M
Dari Proses pencarian Pola Wdan M Dapat di dinyatakan bahwa kedua Pola tersebut mempunyai keluaran jaringan target yang diinginkan. Sehingga jaringan ini mampu mengenali pola dengan baik.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan Akhir yang diperoleh dari Analisa dan proses pada jaringan saraf tiruan menggunkan algoritma Hebb Rule diantaranya, Penerapan Algoritma metode Hebb Rule dapat mengenali pola pada huruf  W dan M menggunakan konsep matriks x25  dengan nilai net 8 dan -8. Jaringan  Saraf Tiruan mampu mengenali pola menggunakan 2 Karakter Huruf berbentuk pola jaringan Aplikasi jaringan saraf tiruan untuk mempermudah mengetahui hasil yang lebih akurat diperlukan learning  base dan  pengujian  yang  memerlukan  penambahan  pengetahuan  untuk  menghitung  pola  baru  agar  pola mempunyai nilai ke akuratan 90% untuk memperoleh nilai hasil akhir. Diharapkan untuk penelitian Selanjutnya harus
menambahkan pola pengenalan karakter lebih detail lagi, agar hasil inputan memiliki nilai 100% benar sehingga bisa di uji secara jelas dan mudah.

## REFERENCES
[1] M. I. Ukkas, A. H. Kridalaksana, and T. W. Cenggoro, “Pengenalan Pola Perilaku Seorang Manusia Dalam Permainan Suten Menggunakan  Metode  Jaringan  Saraf  Tiruan  Propagasi  Balik,” Sebatik ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  1–8,  2018,  doi: 10.46984/sebatik.v12i1.63.
[2] L.  Lhaura  Van  FC,  F.  Fajrizal,  and  L.  Lisnawita,  “Implementasi  Jaringan  Saraf  Tiruan  untuk  Menentukan  Kepribadian Mahasiswa Menggunakan Algoritma Perceptron,” Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi , vol. 11, no. 1, pp. 144–158, 2020, doi: 10.31849/digitalzone.v11i1.4019.
[3] L. S. Rini, O. T. Karya, and F. Sirait, “Implementasi Jaringan Saraf Tiruan Pada Pendeteksi Keaslian Dan Nominal Uang,” Jurnal Teknologi Elektro , vol. 12, no. 2, p. 65, 2021, doi: 10.22441/jte.2021.v12i2.004.
[4] I. Ramadhani, S. H. Pratiwi, and A. N. Handayani, “Analisis Jaringan Saraf Tiruan Pengenalan Pola Huruf Hiragana dengan Model Jaringan Perceptron,” Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia , vol. 11, no. 1, p. 45, 2017, doi: 10.32815/jitika.v11i1.41.
[5] P. Alkhairi, L. P. Purba, A. Eryzha, A. P. Windarto, and A. Wanto, “The Analysis of the ELECTREE II Algorithm in Determining the  Doubts  of  the  Community  Doing  Business  Online,” Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  vol.  1255,  no.  1,  2019,  doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012010.
[6] M. F. Mubarokh, M. Nasir, and D. Komalasari, “Jaringan Saraf Tiruan Untuk Memprediksi Penjualan Pakaian Menggunakan Algoritma  Backpropagation,” Journal  of  Computer  and  Information  Systems  Ampera ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  29–43,  2020,  doi: 10.51519/journalcisa.v1i1.3.
[7] I. G. N. L. Wijayakusuma and N. K. Emik Sapitri, “Penerapan Jaringan  Saraf Tiruan Dalam Pembentukan Model Peramalan Angka  Melek  Huruf  di  Kabupaten  Karangasem,” Jurnal  Matematika ,  vol.  10,  no.  1,  p.  11,  2020,  doi: 10.24843/jmat.2020.v10.i01.p119.
[8] N. Feri Rahmadani, Akim M.H. Pardede, “Jaringan  Saraf Tiruan Prediksi Jumlah Pengiriman Barang Menggunakan Metode Backpropagation ( Studi Kasus : Kantor Pos Binjai ),” Jtik (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) , vol. 5, no. 1, pp. 100–106, 2021.
[9] E. D. Manurung, B. Nadeak, and E. Ndruru, “Implementasi Algoritma Hebb Rule Pada Diagnosa Penyakit Kolik Abdomen Pada Orang Dewasa,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 7, no. 2, p. 250, 2020, doi: 10.30865/jurikom.v7i2.2086.
[10]  A. Fadlil, I. Riadi, and A. Nugrahantoro, “Kombinasi Sinkronisasi Jaringan Saraf Tiruan dan Vigenere Cipher untuk Optimasi Keamanan  Informasi,” Digital  Zone:  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  81–95,  2020,  doi: 10.31849/digitalzone.v11i1.3945.
[11]  A. Sudarsono, “Jaringan Saraf Tiruan Untuk Memprediksi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode Bacpropagation (Studi Kasus Di Kota Bengkulu),” Jurnal Media Infotama , vol. 12, no. 1, pp. 61–69, 2016, doi: 10.37676/jmi.v12i1.273.
[12]  S.  Winardi  and  H.  Hamzah,  “Penerapan  Metode  Jaringan  Saraf  Tiruan  Backpropagation  Dalam  Pengenalan  Pola  Aksara Hanacaraka,” Respati , vol. 9, no. 27, 2017, doi: 10.35842/jtir.v9i27.80.
[13]  H. Masrani, I. Ruslianto, and Ilhamsyah, “Aplikasi Pengenalan Pola Pada Huruf Tulisan Tangan Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Dengan Metode Ekstraksi Fitur Geometri,” Coding, Sistem Komputer Untan , vol. 06, no. 02, pp. 69–78, 2018.
[14]  M. Nasir, Amri, and I. Maulina, “Pengenalan Aksara Isyarat Menggunakan Metode Hebb Rule,” Jurnal Infomedia , vol. 4, no. 1, pp. 28–32, 2019.
[15]  F. Yanti and J. Sutrisna, “Perbandingan Saham Hang Seng dan Nikkei Menggunakan Algoritma Hebbian,” Jurnal Informatika Universitas Pamulang , vol. 2, no. 1, p. 7, 2017, doi: 10.32493/informatika.v2i1.1499.
[16]  N. Yanti, F. Z. Rachman, N. Jamal, and E. Purwanto, “Artificial Neural Network for Recognition,” vol. 5, no. 5, pp. 597–604, 2018, doi: 10.25126/jtiik2018551032.
[17]  R. Muliono and J. Hakim Lubis, “Jaringan Saraf Tiruan Pengenalan Pola Huruf Dengan Jaringan Habb,” JTIK(Jurnal Teknik Informatika Kaputama) , vol. 2, no. 1, pp. 46–50, 2018.
[18]  Y.  Pangaribuan  and  M.  Sagala,  “Menerapkan  Jaringan  Saraf  Tiruan  untuk  Mengenali  Pola  Huruf  Menggunakan  Metode Perceptron,” Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas , vol. 2, no. 479, pp. 53–59, 2017.