To cite this document: Rosita, Y. D. & Sukmaningtyas, Y. N. (2020). LSTM Network and OCR Performance for Classification of Decimal Dewey Classification Code . Record and Library Journal, 6 (1). 45-56.
Open access under Creative Commons Attribution-Share A like 4.0 International Licence
(CC BY-SA)

## Record and Library Journal
https://e-journal.unair.ac.id/index.php/RLJ

## LSTM Network and OCR Performance for Classification of Decimal Dewey Classification Code

## Performansi LSTM Network dan OCR untuk Klasifikasi Kode Decimal Dewey Classification

## Yesy Diah Rosita dan Yanuarini Nur Sukmaningtyas

## Universitas Islam Majapahit

## Abstract
Background of the study: Giving book code by a librarian in accordance with the Decimal Dewey Classification system aims to facilitate the search for books on the shelf precisely and quickly.
Purpose: The first step in giving code to determine the class of books is the principal division which has 10 classes.
Method: This study proposed Optical Character Recognition to read the title text  on  the  book  cover,  preprocessing  the  text,  and  classifying  it  by  Long Short-Term Memory Neural Network.
Findings: In general, a librarian labeled a book by reading the book title on the book cover and doing book class matching with the book guide of DDC. Automatically, the task requires time increasingly. We tried to classify the text  without  OCR  and  utilize  OCR  which  functions  to  convert  the  text  in images  into  text  that  is  editable.  BY  the  experimental  result,  the  level  of classification accuracy without utilizing OCR is higher than using OCR. Conclusion :  The  magnitude  of  the  accuracy  is  88.57%  and  74.28% respectively. However, the participation of OCR in this classification is quite efficient  enough  to  assist  a  beginner  librarian  to  overcome  this  problem because the accuracy difference is less than 15%.
Keywords: librarian, library, text
Paper Type:
Research Paper
Submitted 30 June 2019 Accepted 11 April 2020
* Correspondence: Yesy Diah Rosita
E-mail: yesidiahrosita@gmail.com
To cite this document: Rosita, Y. D. & Sukmaningtyas, Y. N. (2020). LSTM Network and OCR Performance for Classification of Decimal Dewey Classification Code . Record and Library Journal, 6 (1). 45-56.
Open access under Creative Commons Attribution-Share A like 4.0 International Licence
(CC BY-SA)

## Abstrak
Latar  Belakang  Masalah: Pemberian  kode  buku  oleh  pustakawan  sesuai dengan  sistem  Decimal  Dewey  Classification  (DDC)  bertujuan  untuk memudahkan pencarian buku di rak secara tepat dan cepat.
Tujuan: Langkah pertama dalam memberikan kode untuk menentukan kelas buku adalah divisi utama yang memiliki 10 kelas.
Metode  Penelitian: Secara  otomatis,  tugas  ini  membutuhkan  waktu  yang semakin  lama.  Penelitian  ini  mengusulkan  Optical  Character  Recognition (OCR) untuk membaca teks judul pada sampul buku, preprocessing teks, dan mengklasifikasikannya  dengan  Long  Short-Term  Memory  (LSTM) Network.
Temuan: Secara umum, pustakawan memberi label buku dengan membaca judul buku di halaman depan (sampul buku) dan melakukan kelas buku yang sesuai dengan pedoman DDC. Kami mencoba untuk mengklasifikasikan teks tanpa  OCR  dan  menggunakan  OCR  yang  berfungsi  untuk  mengubah  teks dalam gambar menjadi teks yang dapat diedit. Berdasarkan hasil percobaan, tingkat  akurasi  klasifikasi  tanpa  menggunakan  OCR  lebih  tinggi  daripada menggunakan OCR.
Kesimpulan Besarnya akurasi adalah masing-masing 88,57% dan 74,28%.
Namun,  performansi  OCR  dalam  klasifikasi  ini  cukup  efisien  untuk membantu  pustakawan  pemula  dalam  mengatasi  masalah  ini  karena perbedaan akurasi kurang dari 15%.
Kata Kunci: perpustakaan, pustakawan, teks
Open access under Creative Commons Attribution-Share A like 4.0 International Licence

## Pendahuluan
Pada  kegiatan  pemberian  notasi  buku,  pustakawan  mencocokkan keyword atau  subjek  ke bagan klasifikasi buku. Pedoman yang sering digunakan untuk mengklasifikasikan buku berdasarkan subjeknya  menggunakan  sistem  DDC  ( Decimal  Dewey  Classification ). Decimal  Dewey Classification merupakan sistem klasifikasi perpustakaan yang pertama kali diterbitkan di Amerika Serikat  oleh  Melvil  Dewey  (Dewey,  1876).  Selain  itu,  DDC  sudah  digunakan  oleh  200.000 perpustakaan  dengan  setidaknya  135  negara  (Joudrey,  Taylor,  &  Miller,  2015;  Service,  2009). Namun, jumlah klasifikasi buku yang terdapat pada DDC relatif banyak, sehingga dibutuhkan waktu dalam pencarian notasi klasifikasi buku. Dalam hal ini, klasifikasi buku disebut sebagai kelas. DDC terbagi menjadi 3 bagian klasifikasi yakni klasifikasi utama, klasifikasi divisi, dan klasifikasi seksi. Jumlah notasi yang terdapat pada masing-masing klasifikasi secara berturut-turut adalah 10 kelas, 100 kelas, dan 1000 kelas.
Pada  umumnya,  seorang  pustakawan  mampu  mengetahui  jenis  klasifikasi  buku  dengan membaca judul buku yang tertera pada halaman depan buku atau lebih dikenal dengan book cover karena  sudah  dapat  mewakili  isi  buku.  Untuk  mengetahui  notasi  /  kode  klasifikasi  utama  buku, dibutuhkan  waktu  untuk  mencocokkan  subjek  buku  dengan  pedoman  DDC.  Padahal  jumlah  buku yang diterima oleh perpustakaan sangat banyak, sehingga diperlukan kecepatan dan ketepatan dalam pemberian notasi  pada buku.  Sebagai  langkah awal  yang perlu dilakukan  adalah  pemberian  notasi klasifikasi utama. Hal ini diperlukan untuk lebih mempermudah dalam pemberian notasi klasifikasi berikutnya.
Klasifikasi  buku  dapat  dilihat  berdasarkan  pola  teks  pada  judul  buku  yakni  subjek  buku, seperti halnya klasifikasi dokumen (Alfian Sukma, Badrus Zaman, 2015; Bijalwan, Kumar, Kumari, & Pascual, 2014). Terdapat beberapa metode yang dapat digunakan untuk mengetahui pola teks serta mengklasifikasikannya.  Namun  masing-masing  metode  yang  digunakan  pada  penelitian-penelitian sebelumnya memiliki tingkat ketepatan yang berbeda. Adapun state of art penelitian ini tersaji pada tabel 1.
Tabel 1. State of Art No Model Topik Metode yang digunakan Pengukuran Hasil 1. Junkai Yi, et. al, 2017 Klasifikasi informasi penting pada internet Deep-Learning Vocabulary Network (DLVN), Vector Space Model (VSM), Term Frequency-Inverse Jarak Euclidience 14.48, 13.75, 13.87 2. Sandeep Kaur, et.al.,  2016 Klasifikasi berita online Neural Network Classifier Accuracy 99.39% 3. Doaa Mohey El-Din, 2016 Klasifikasi ulasan artikel ilmiah online Bag-of-Words Model, Term Frequency- Inverse Accuracy 81.7% 4. Chunting Zhou, et. al., 2015 Klasifikasi Teks C-Long Short-Term Memory Network Accuracy 94,60% 5. Vishwanath Bijalwan, et. al., 2014 Klasifikasi artikel berita Naive Bayes, Term Graph, dan K Nearest Neighbour (KNN) Accuracy 62.66%, 98.73%, 6. Faisal Mohammad, et. al., 2014 Menerjemahkan tulisan tangan berbentuk gambar ke dalam bentuk teks yang bersifat editable Model Optical Character Recognition (OCR) Tingkat Pengenalan 75%
To cite this document: Rosita, Y. D. & Sukmaningtyas, Y. N. (2020). LSTM Network and OCR Performance for Classification of Decimal Dewey Classification Code . Record and Library Journal, 6 (1). 45-56.
Open access under Creative Commons Attribution-Share A like 4.0 International Licence
(CC BY-SA)
Sistem yang akan dibangun untuk menyelesaikan permasalahan tersebut terdiri dari 3 tahap, yaitu: tahap pembacaan judul teks buku ( book cover ), tahap ektraksi teks, dan tahap klasifikasi  teks. Konsep  yang  akan  digunakan  untuk  membaca  teks  pada book  cover adalah Optical  Character Recognition (OCR).  Konsep  ini  merupakan  cabang  disiplin  ilmu  dari computer  science yang mempunyai fungsi pembacaan teks yang berasal dari hasil scan gambar yakni menerjemahkan bentuk tulisan pada gambar ke dalam bentuk teks yang dapat di edit (Isheawy & Hasan, 2015; Mohammad, Anarase, Shingote, & Ghanwat, 2014; Vijayarani & Sakila, 2017). Hasil dari pembacaan teks pada gambar  akan  diekstrak  terlebih  dahulu  untuk  mendapatkan  karateristik  teks  seperti  kata  dasar  dan penghapusan  kata  yang  tidak  diperlukan  (contoh:  yang,  ke,  pada,  dan,  terdapat,  dan  sebagainya). Kemudian  hasil  ektraksi  teks  disimpan  sistem  dalam  sebuah  dataset  (tempat  penyimpanan  data) sebagai data training . Data ini digunakan sistem dalam pelatihan ( training ) untuk pengklasifikasian kelas  buku  hingga  membentuk  sebuah classifier (pengklasifikasi).  Metode  yang  digunakan  untuk membentuk classifier yakni Neural Network (NN) karena  merupakan teknik klasifikasi teks dengan akurasi lebih dari 90% (Kaur & Khiva, 2016). Setelah didapatkan classifier dengan performansi yang baik  maka classifier tersebut  dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  judul  pada book  cover . Adapun  tujuan  utama  dari  penelitian  ini  yaitu  pustakawan  tingkat  pemula  mampu  mengetahui klasifikasi utama  buku berdasarkan judul buku dengan lebih mudah dan tepat dengan memanfaatkan kamera untuk mengambil gambar book cover . Hal ini sangat diperlukan sebagai langkah awal untuk mengetahui bagian klasifikasi berikutnya karena tergantung dari klasifikasi utama.
Berdasarkan state of art pada tabel 1 maka model dan metode yang digunakan pada penelitian ini  diantaranya: Optical  Character  Recognition (OCR), Bag-of-Word , Term  Frequency  -  Inverse Document Frequency (TF-IDF) serta Neural Network (NN).

## Optical Character Recognition (OCR)
Optical Character Recognition (OCR) merupakan proses penerjemah teks yang mengubah gambar  ke  dalam  bentuk  teks  yang  berbentuk editable (dapat  di- edit )  (Isheawy  &  Hasan,  2015; Mohammad et al., 2014; Vijayarani & Sakila, 2017). Hasil penerjemahan ini mengakibatkan ukuran file teks yang berbentuk editable jauh lebih kecil daripada teks yang berbentuk gambar. Dengan kata lain, hasil penerjemahan teks yang berbentuk gambar menjadi karakter ASCII. Adapun mekanisme penggunaan model OCR sebagai berikut:
a) Binarization ,  proses  konversi  gambar  RGB  ( red  green  blue  color )  ke  biner  ( black  and  white color ).
b) Noise Filtering , proses untuk menghilangkan bagian piixel yang dianggap tidak penting.
c) Segmentation , pemisahan area pada setiap karakter yang terdeteksi.
d) Normalization , proses penskalaan ( scaling ) dan penebalan ( thinning ) karakter agar didapatkan ukuran yang sama.
e) Feature Extraction , proses pengambilan fitur-fitur setiap karakter.
f) Pencocokan  karakter,  penghitungan  jarak  kedua  vektor  karakter  (acuan  dan  input)  dengan menggunakan perhitungan jarak Euclidience Distance

## Bag-of-Words (BoW)
Bag-of-words merupakan teknik yang banyak digunakan untuk sentiment analysis namun mempunyai  2  kelemahan  yakni  penggunaan  evaluasi  secara  manual  untuk  leksikon  dalam penentuan  evaluasi  kata-kata  dan  menganalisis  tingkat  sentimental  kata  dengan  akurasi  rendah karena mengabaikan efek tata bahasa dari kata-kata dan mengabaikan semantik kata-kata (Mohey, 2016). Selain itu, BoW dikenal juga sebagai term-frequency counter (Mathworks, 2018b). Model bag-of-words mencatat  berapa  kali  kata-kata  itu  muncul  di  setiap  kumpulan  dokumen.  Adapun tahapannya anatara lain:
a) Tokenization ,  proses  pembagian  teks  ke  dalam  bagian  sendiri-sendiri.  Misal  terdapat  sebuah teks  “majapahit  terletak  di  mojokerto”  maka  menjadi  “majapahit,”  “terletak,”  “di,”  dan
To cite this document: Rosita, Y. D. & Sukmaningtyas, Y. N. (2020). LSTM Network and OCR Performance for Classification of Decimal Dewey Classification Code . Record and Library Journal, 6 (1). 45-56.
Open access under Creative Commons Attribution-Share A like 4.0 International Licence
(CC BY-SA)
“mojokerto.” Proses ini juga disisipi fungsi lowercase yang bertujuan menjadikan semua kata berbentuk huruf kecil.
b) Remove Stop Word , proses penghilangan kata-kata yang tidak penting yang telah ditentukan. Misal, daftar kata yang tidak penting seperti “yang,” “di,” “ke,” “pada,” “saat,” dsb. Kemudian dicocokkan  dengan  hasil tokenization keberadaan stop  word .  Jika  ada,  maka  kata  tersebut dihilangkan.
c) Vectorization , proses konversi teks ke bentuk vektor dengan mencocokkan unique words (kata unik).  Misal  terdapat  10 unique words  antara  lain  “universitas,”  “islam,”  “majapahit,” “kerajaan,”  “mojokerto,”  “gajah,”  “mada,”  “kampus,”  “kuliah,”  “museum.”  Kemudian  jika terdapat sebuah teks berisi “universitas islam majapahit mojokerto panorama hijau” menjadi [1 1 1 1 0 0]. Nilai 1 merupakan jumlah kata unique words yang terdapat pada teks tersebut dan sebaliknya.

## Term Frequency – Inverse Document Frequency (TF-IDF)
Metode ini digunakan untuk mengevaluasi pentingnya kata pada sebuah teks atau dokumen dengan pemberian bobot (Man Lan, Chew Lim Tan, Jian Su, & Yue Lu, 2009).
a) Term Frequency (TF), merupakan jumlah kemunculan kata pada dokumen.
   =  + = 0 ) , ( ; 0 0 ) , ( ); , ( log 1 10 d t f d t f d t f TF (1)
Keterangan: f ( t,d )  : jumlah kata/term pada sebuah dokumen.
b) TF normalization , merupakan perbandingan frekuensi kata/term dengan nilai maksimum dari keseluruhan frekuensi kata pada sebuah dokumen.
         + = d d d t f d t f d t f x ion Normalizat TF ), , ' ( : ) , ' ( max ) , ( 5 . 0 5 . 0 _ (2)
c) Inverse  Document  Frequency (IDF),  merupakan  proses  yang  mampu  menunjukkan  bahwa seberapa besar keterkaitan kata terhadap keseluruhan dokumen.
) / log( j j df D IDF = (3)
Keterangan:
D : jumlah keseluruhan dokumen df j : jumlah dokumen yang mengandung kata/term yang dimaksud. Kemudian dilanjutkn dengan pembobotan dengan menggunakan persamaan 4.
1 ) / log( . + = j ij ij df D tf w (4)
Keterangan: tf ij : term frequency pada dokumen
D : jumlah dokumen keseluruhan
df j : jumlah dokumen yang mengandung term/ kata
Hasil dari pembobotan ini akan digunakan untuk mengetahui kecenderungan kelas dokumen.

## Long Short-Term Memory (LSTM) Network
Sebuah  merupakan  kata-kata  terurut  yang  saling  memiliki  ketergantungan  satu  dengan lainnya.  LSTM Network adalah  jenis Recurrent  Neural  Network (RNN)  yang  mampu  mempelajari ketergantungan  tersebut  (Service,  2009;  Zazo,  Lozano-Diez,  Gonzalez-Dominguez,  Toledano,  & Gonzalez-Rodriguez, 2016; Zhou, Sun, Liu, & Lau, 2015). Mekanisme LSTM network sama seperti Neural Network (NN) lainnya. Namun, untuk pengklasifikasian data teks, diperlukan pengonversian data  teks  ke  dalam  bentuk  numerik  dengan  fungsi word  embeddings .  Fungsi  ini  dapat  mengetahui secara  detail  semantik  dari  kata-kata,  sehingga  apabila  terdapat  kata-kata  yag  mirip,  maka  akan
To cite this document: Rosita, Y. D. & Sukmaningtyas, Y. N. (2020). LSTM Network and OCR Performance for Classification of Decimal Dewey Classification Code . Record and Library Journal, 6 (1). 45-56.
Open access under Creative Commons Attribution-Share A like 4.0 International Licence
(CC BY-SA)
menghasilkan vektor yang sama. Misal, jika digambarkan hubungan antara kata-kata dengan aritmatika vektor seperti teks yang berisi “ king  is  to  queen  as man is  to  woman ” menjadi persamaan “ king ” – “ man ” + “ woman ” = “ queen ”.
Pertama, unit LSTM menentukan status awal jaringan dan langkah pertama dari X 1 squence , lalu menghitung output pertama h 1 dan memperbarui cell state c 1 . Pada saat langkah t , unit menempati current state jaringan ( c t-1 , h t-1 ) dan langkah berikutnya X 1 squence , dan menghitung output h 1 serta memperbarui cell state c t . Layer s tate terdiri dari output state ( hidden state ) dan cell state . Output state pada step t terdiri output dari layer LSTM. Cell state terdiri informasi pembelajaran dari step sebelumnya. Pada setiap step ,  layer  menambahkan  atau  mengurangi  informasi  dari cell  state dimana  layer  mengontrol perubahan ini menggunakan gates .
Gambar  1. Arsitektur LSTM Networks (Sumber: http://mathworks.com)

## Tabel 2. Komponen Layer LSTM Network
No. Komponent Fungsi 1. Input gate ( i ) Mengontrol level perubahan cell state 2. Forget gate ( f ) Mengontrol level ulang cell state (lupa) 3. Layer input ( g ) Menambah informasi pada cell state 4. Output gate ( o ) Mengontrol level cell state ditambahkan ke output state

## Metode Penelitian
Sebelum dilakukan penelitian, terdapat beberapa hal yang harus dipersiapkan terlebih dahulu, seperti tool yang digunakan dalam penelitian ini. Tool yang digunakan untuk mendukung penelitian ini  adalah software Matlab  R2018a. Software ini  sangat  populer  digunakan  para  peneliti  tingkat internasional karena fitur-fitur yang dimilikinya hampir lengkap untuk  dipergunakan para peneliti. Sedangkan data yang digunakan adalah informasi mengenai buku perpustakaan.
To cite this document: Rosita, Y. D. & Sukmaningtyas, Y. N. (2020). LSTM Network and OCR Performance for Classification of Decimal Dewey Classification Code . Record and Library Journal, 6 (1). 45-56.
Open access under Creative Commons Attribution-Share A like 4.0 International Licence
(CC BY-SA)

## Dataset
Data  diambil  secara  acak  mulai  dari  perpustakaan  kampus  terdekat  (Mojokerto-Jombang, Jawa Timur, Indonesia) dengan mengamati judul buku dan kode DDC pada label buku yang tertera dan sudah ditetapkan oleh pustakawan setempat. Selain itu, data diperoleh dari dataset yang terdapat di internet seperti Github dataset (Brian Kenji Iwana, Rizvi, Ahmed, Dengel, & Uchida, 2017), OCLC ( Online  Computer  Library  Center ),  dan  perpustakaan online Oxford  University.  Alasan  utama pengambilan data pada perpustakaan adalah klasifikasi  buku telah diverifikasi  dan ditetapkan oleh pustakawan sesuai pedoman DDC. Data yang diperoleh berupa judul buku, kode DDC, dan gambar cover buku untuk  digunakan saat  uji coba. Data  dalam hal  ini dibagi menjadi  2 bagian yakni  data training dan  data testing . Jumlah data sebanyak 15.000 data yang terdiri dari 14.930 data training dan sisanya dipergunakan untuk  data testing . Parameter yang digunakan  sebagai  kelas atau output dari penelitian ini adalah kode DDC klasifikasi utama. Banyaknya jumlah data yang digunakan ini menyebabkan waktu yang dibutuhkan untuk pengumpulan data berlangsung selama kurang lebih 4 bulan.  Peneliti  melakukan  pemindahan  data  per  buku.  Berbeda  dengan  data  yang  diperoleh  dari Github dataset yang diperoleh dari Amazon.com  (B. K. Iwana, Rizvi, Ahmed, Dengel,  &  Uchida, 2016). Peneliti hanya men- download data dari sumber tersebut yang telah disediakan meskipun kelas dari  data  tersebut  bukan  merupakan  kode  DDC  namun  dapat  dikonversikan  dengan  kategori  kelas yang  ada.  Proses  konversi  ini  dapat  dilakukan  karena  pada  kategori  kelas  pada dataset tersebut merupakan  subjek  buku  yang  termasuk  klasifikasi  utama.  Tingkat  performansi  sebuah classifier (pengklasifikasi)  teks  yang  baik  tidak  hanya  dipengaruhi  banyaknya  data  yang  digunakan  sebagai data training ,  namun  perlu  diperhatikan  kualitas  teks  yang  digunakan  apakah  mengandung  unsur ambiguitas atau bukan.
Tabel 3. Kode Divisi Utama Decimal Dewey Classification (DDC) System
No. Kode Subyek 1. 000 Computer science, information and general works 2. 100 Philosophy and psychology 3. 200 Religion 4. 300 Social sciences 5. 400 Language 6. 500 Pure Science 7. 600 Technology 8. 700 Arts and recreation 9. 800 Literature 10. 900 History and geography
Terdapat  perbedaan antara data yang dipergunakan untuk proses training dan testing yakni gambar cover buku. Pada data training tidak mempergunakan gambar cover buku dan sebaliknya. Hal  ini  dimaksudkan  untuk  proses  ujicoba  ketika  pemanfaatan  OCR  dalam  pembacaan  teks  pada gambar sebelum dilakukan klasifikasi teks.

## Desain Sistem
Pada  penelitian  ini,  perlu  dilakukan  pembentukan  sebuah classifier teks  kelas  buku
To cite this document: Rosita, Y. D. & Sukmaningtyas, Y. N. (2020). LSTM Network and OCR Performance for Classification of Decimal Dewey Classification Code . Record and Library Journal, 6 (1). 45-56.
Open access under Creative Commons Attribution-Share A like 4.0 International Licence
(CC BY-SA)
berdasarkan  judul  buku  tersebut.  Langkah  yang  pertama  adalah  teks  pada data  training dilakukan pre-processing terlebih  dahulu  yakni  proses  menormalisasikan  teks  sehingga  didapatkan  kata-kata yang murni tanpa ada unsur yang tidak diperlukan seperti imbuhan, tanda baca, nomer, dan kata-kata yang termasuk dalam stop word list . Tahapan pre-processing terdiri dari lower case convertion , erase punctuation , tokenization, removal stop word list , stemming, dan removal short words .
a) Lower case convertion adalah proses mengubah huruf besar pada teks menjadi huruf kecil. Hal ini  bertujuan  untuk  menyeragamkan  huruf  pada  teks.  Contoh,  terdapat  sebuah  teks  berisi “ Decision Support System for Business .”, maka hasil yang didapatkan adalah “ decision support system for business ”.
b) Tahap kedua adalah erase punctuation yakni menghilangkan tanda baca atau segala bentuk simbol yang notabene tidak memiliki makna yang penting pada teks, seperti tanda baca  titik (.), tanda tanya (?), tanda seru  (!), dan sebagainya. Contoh, hasil lower case convertion sebelumnya dapat dihasilkan teks ” decision support for system business. ” Simbol titik (.) dianggap simbol yang tidak memiliki makna penting atau suatu pertimbangan untuk menentukan kelas teks.
c) Tahap  selanjutnya  adalah tokenization .  Proses  ini  memecah  konten  tekstual  menjadi  kata-kata, istilah simbol,  atau beberapa elemen bermakna lainnya yang selanjutnya disebut sebagai  token (Vijayarani  &  Janani,  2016).  Namun,  token  dipisahkan  oleh  karakter  spasi.  Contoh  terdapat sebuah teks berisi “ Decision Support System for Business ”, ketika dilakukan tokenization maka dihasilkan 5 token yakni “ decision ”, “ support ”, “ system ”, “ for ”, dan “ business ”.
d) Tahap keempat adalah removal words . Istilah words dalam hal ini merupakan kata-kata yang tidak memiliki  makna  penting  atau  suatu  pertimbangan  untuk  menentukan  kelas  teks  seperti  halnya punctuation (tanda baca) sebelumnya. Contoh kata yang dimaksud adalah “ for ”, “ of ”, “ a ”, “the,” dan  semacamnya.  Berdasarkan  hasil tokenization ,  apabila  dilakukan removal  words maka menghasilkan 4 token yakni “ decision ”, “ support ”, “ system ”, dan “ business ”.
e) Tahap  kelima  adalah stemming yang  berfungsi  menghilangkan  imbuhan  baik  awalan  maupun akhiran. Tujuan dari tahap ini adalah menghasilkan kata dasar atau mendekati kata dasar. Contoh, terdapat kata ” business ”, apabila dilakakukan stemming maka menghasilkan “ busi ” karena kata “ ness ” merupakan imbuhan sehingga jumlah huruf pada kata tersebut menjadi berkurang.
f) Tahap terakhir adalah removal short words . Proses ini bertujuan menghilangkan semua kata yang terdiri  dari  jumlah  kata  yang  relatif  sedikit  karena  dianggap  sebagai  kata  hubung  seperti  “ of ”, “ the ”, “ for ”, dan semacamnya.
Gambar  2. Tahapan Preprocessing Teks
Hasil preprocessing teks pada data  training dilakukan proses training untuk  menghasilkan sebuah classifier . Metode yang digunakan untuk membentuk classifier ini adalah Long Short-Term Memory (LSTM) Neural Network . LSTM menunjukkan kinerja yang sangat tinggi dalam berbagai aplikasi  meskipun  memiliki  kompleksitas  dan  komputasi  yang  relatif  tinggi  (Salehinejad,  Sankar, Barfett, Colak, & Valaee, 2017). Dalam penggunaan jaringan LSTM untuk data teks, terlebih dahulu mengubah  data  teks  menjadi  urutan  numerik  dengan  menggunakan word  embeddings yakni memetakan  kata  dalam  kosakata  ke  vektor  numerik  (Mathworks,  2018a). Embeddings ini  dapat menangkap detail semantik dari kata-kata, sehingga kata-kata yang mirip memiliki vektor yang sama. Mereka  juga  memodelkan  hubungan  antara  kata-kata  melalui  aritmatika  vektor.  Sebagai  contoh, hubungan "raja adalah ratu seperti laki-laki dengan perempuan" dijelaskan oleh persamaan raja - laki- laki + perempuan = ratu.
To cite this document: Rosita, Y. D. & Sukmaningtyas, Y. N. (2020). LSTM Network and OCR Performance for Classification of Decimal Dewey Classification Code . Record and Library Journal, 6 (1). 45-56.
Open access under Creative Commons Attribution-Share A like 4.0 International Licence
(CC BY-SA)

## Gambar  3. Grafik Pembentukan Classifier dengan LSTM Network
Terdapat 3 tahapan dalam proses training menggunakan LSTM Network, antara lain: a) Impor data dan dilanjutkan preprocessing data. Data terdiri dari 2 kolom  yang memiliki header Content dan Label . Header content berisi  judul buku, sedangkan label berisi  kelas judul buku, yakni kode DDC divisi utama.
b) Ubah kata-kata menjadi vektor numerik dengan melatih ( train ) word embeddings .
c) Pembuatan, sekaligus melatih jaringan LSTM menggunakan urutan vektor kata. Pada dasarnya, LSTM merupakan salah satu metode pengembangan dari neural network yang melibatkan juga layer input . Ukuran input sama dengan dimensi  dari embedding kata sedangkan ukuran output ditentukan  menjadi  180,  serta  jumlah  kelasnya  sesuai  dengan  jumlah  kode  DDC  divisi  utama. Dalam penggunaan layer LSTM untuk masalah klasifikasi sequence-to-label , diatur mode output menjadi  “ last ”  dan  inisialiasi learn  rate (tingkat  pembelajaran classifier )  sebesar  0.01. Selanjutnya, menambahkan layer yang sepenuhnya terhubung dengan ukuran yang sama dengan jumlah kelas, layer softmax , dan layer klasifikasi.
Pada saat proses training ditunjukkan tingkat grafik accuracy dan loss . Grafik tersebut akan menggambarkan  seberapa  besar  performansi  dari classifier yang  dibentuk,  semakin accuracy mendekati nilai 100 dan loss semakin mendekati nilai 0 maka performansi classifier yang dibentuk semakin baik. Selain itu, grafik tersebut akan menunjukkan jumlah iterasi, waktu yang dibutuhkan training serta semua yang berhubungan dengan kedua hal tersebut. Ketika sebuah classifier telah didapatkan, maka classifier tersebut dapat dipergunakan untuk mengklasifikasikan  data testing .  Pada  penelitian  ini,  proses  pengklasifikasian  teks  tidak  dilakukan secara langsung. Namun, pemanfaatan Optical Character Recognition (OCR) untuk membaca teks judul  yang  terdapat  pada  cover  buku.  Proses  ini  melalui scanning (pemindahan)  cover  buku  yang berupa gambar dikonversikan dalam bentuk teks, sehingga teks tersebut dapat dilanjutkan ke proses.
To cite this document: Rosita, Y. D. & Sukmaningtyas, Y. N. (2020). LSTM Network and OCR Performance for Classification of Decimal Dewey Classification Code . Record and Library Journal, 6 (1). 45-56.
Open access under Creative Commons Attribution-Share A like 4.0 International Licence
(CC BY-SA)

## Gambar  4. Tahapan Pengklasifikasian Jenis Buku berdasarkan Judul Buku

## Hasil dan Diskusi
Uji coba dilakukan terhadap data testing dengan jumlah 70 data. Masing-masing kelas terdiri dari 10 macam judul buku. Uji coba yang dilakukan ini terdiri dari dari 2 perlakuan, yaitu klasifikasi teks judul secara langsung dan klasifikasi teks judul buku yang diperoleh dari penggunaan OCR. Hal ini  diperlukan  untuk  mengetahui  performansi  LSTM  dan  OCR  itu  sendiri  apakah  lebih  baik menggunakan OCR atau sebaliknya. Selain itu,  dipertimbangkan pula dari segi  efisiensinya dalam penentuan kelas buku dengan menggunakan cover buku yang berisi judul buku.
Berdasarkan  hasil  ujicoba  yang  dilakukan  didapatkan  tingkat  akurasi  yang  berbeda. Klasifikasi  teks  secara  langsung  tanpa  memanfaatkan  OCR  mencapai  88.57%.  Namun,  ketika penggunaan  OCR  dalam  pembacaan  judul  teks  pada  cover  buku, classifier yang  dibentuk  dapat mengklasifikasikannya  sebesar  74.28%.  Hal  ini,  disebabkan  karena  pemanfaatan  OCR  terdapat  6 tahapan  hingga  didapatkan  teks,  sehingga  sangat  dimungkinkan  terjadinya  pengikisan  jumlah  kata dan kata-kata yang tak memiliki  arti. Selain itu, masih terdapat beberapa hal yang perlu diperhatikan. Hasil scanning cover  buku  yang  dihasilkan  memiliki  tingkat  kecerahan  yang  rendah  sehingga mempengaruhi kejelasan tulisan. Di lain hal,  apabila cover buku di- scan secara keseluruhan maka penangkapan judul teks disertai dengan nama penerbit, penulis, dan kota/tempat sehingga menambah kata-kata yang tidak penting ketika dilakukan pengklasifikasian.
Dilihat dari sisi performansi LSTM Network , penggunaan data training , adanya teks-teks yang bersifat  ambigu  terhadap  kode  DDC  divisi  utama  sebagai  kelas  buku,  juga  mempengaruhi  tingkat akurasi  dari classifier tersebut.    Sebagai  contoh,  terdapat  suatu  teks  mengandung  unsur  tulisan “ computer ” yang termasuk kategori Computer science, information and general works dengan kode DDC divisi utama 000 juga termasuk kategori Technology dengan kode DDC divisi utama 600. Hal ini  mempengaruhi  tingkat  akurasi  uji  coba,  karena  tergantung  kualitas  dan  jumlah  data  yang digunakan pada data  training, selain arsitektur jaringan  LSTM Network  yang dibentuk. Meskipun begitu,  dari  segi  efisiensi  dalam  pengklasifikasian  buku  yang  dapat  diaplikasikan  oleh  seorang pustakawan  pemula  cukup  membantu  dalam  pemberian  notasi  buku  sebagai  langkah  awal  untuk mengetahui klasifikasi berikutnya.

## Kesimpulan
Banyaknya  tahapan  pada preprocessing memiliki  kelebihan  dan  kelemahan.  Kelebihannya adalah  teks  yang  didapatkan  terbebas  dari  kata-kata/simbol  yang  tidak  memiliki  makna  penting, sehingga didapatkan teks dengan kata dasar yang mendekati sempurna. Sebaliknya, semakin banyak tahapan preprocessing yang diperlukan maka secara otomatis durasi proses komputasi juga semakin tinggi.
Pembentukan  sebuah classifier teks  dengan  LSTM  Network  tergantung  dari  data training yang digunakan. Data tersebut memiliki jumlah data yang cukup dan terhindar dari data yang bersifat ambigu.  Selain  hal  tersebut,  pembentukan  jaringan  LSTM  mempunyai  peran  penting  juga  untuk menghasilkan  performansi  sebuah classifier .  Terdapat  inisialiasi  variabel  yang  diperlukan  seperti ukuran input dan output , learn rate , output mode , layer softmax, dan layer klasifikasi.
Penggunaan OCR ditujukan untuk membantu seorang pustakawan dalam penginputan judul
To cite this document: Rosita, Y. D. & Sukmaningtyas, Y. N. (2020). LSTM Network and OCR Performance for Classification of Decimal Dewey Classification Code . Record and Library Journal, 6 (1). 45-56.
Open access under Creative Commons Attribution-Share A like 4.0 International Licence
(CC BY-SA)
teks secara efisien dengan cukup mengarahkan cover buku terhadap web camera atau scanner . Namun perlu dicatat, proses scanning tidak perlu dilakukan secara keseluruhan pada cover buku karena yang dibutuhkan  hanya  judul  buku  saja.  Hal  ini  dimaksudkan  untuk  mendapatkan  tingkat  akurasi  yang baik.  Penggunaan  OCR  sebelum  dilakukan  pengklasifikasian  dengan  LSTM  Network,  memiliki tingkat akurasi lebih rendah dibandingkan tanpa menggunakan OCR, dengan selisih akurasi sebesar 14.29%. Hal ini, disebabkan dengan beberapa kemungkinan seperti, tulisan pada book cover dianggap kurang jelas sehingga dianggap sebagai noise (kotoran) dan spesifikasi kamera yang digunakan untuk capturing/scanning sebuah cover buku yang dapat mempengaruhi kualitas gambar untuk memperoleh teks  buku.  Hasil  eksperimen  yang  telah  dilakukan  menunjukkan  bahwa  penggunaan  LSTM  dapat bekerja dengan baik untuk klasifikasi teks buku, namun dapat juga dipengaruhi oleh hasil penggunaan dari OCR itu sendiri.

## Ucapan Terima Kasih
Kami  ucapkan  terima  kasih  kepada  Kementerian  Riset,  Teknologi,  Pendidikan  Tinggi (Kemenristekdikti) Republik Indonesia atas pendanaan sepenuhnya pada penelitian ini.

## Referensi
Alfian Sukma, Badrus Zaman, E. P. (2015). Klasifikafi Dokumen Temu Kembali Informasi dengan K-Nearest Neghbour. Record and Library Journal of Airlangga University , 1 , 129–138. Bijalwan, V., Kumar, V., Kumari, P., & Pascual, J. (2014). KNN based machine learning approach for text and document mining. International Journal of Database Theory and Application , 7 (1),
61–70. https://doi.org/10.14257/ijdta.2014.7.1.06 Dewey, M. (1876). Classification and Subject Index for Cataloguing and Arranging the Books and Pamphlets of a Library (Project Gutenberg eBook) .
Isheawy, N. A. M., & Hasan, H. (2015). Optical Character Recognition (OCR) System. IOSR Journal of Computer Engineering Ver. II , 17 (2), 2278–2661. https://doi.org/10.9790/0661-17222226 Iwana, B. K., Rizvi, S. T. R., Ahmed, S., Dengel,  A., &  Uchida, S. (2016). Judging  a Book by its Cover . arXiv prep .
Iwana, Brian Kenji, Rizvi, S. T. R., Ahmed, S., Dengel, A., & Uchida, S. (2017). Judging a Book By its Cover. Computer Vision and Pattern Recognition . Joudrey, D. N., Taylor, A. G., & Miller, D. P. (2015). Introduction to Cataloging and Classification, 11th Edition .
Kaur, S., & Khiva, N. K. (2016). Internal News Classification Using Deep Learning . 1 (1), 31–35. Man Lan, Chew Lim Tan, Jian Su, & Yue Lu. (2009). Supervised and Traditional Term Weighting Methods  for  Automatic  Text  Categorization. IEEE  Transactions  on  Pattern  Analysis  and Machine Intelligence , 31 (4), 721–735. https://doi.org/10.1109/TPAMI.2008.110
Mathworks. (2018a). LSTM Layer. In Matlab Documentation . Mathworks. (2018b). Texture Analysis.
Mohammad,  F.,  Anarase,  J.,  Shingote,  M.,  &  Ghanwat,  P.  (2014).  Optical  Character  Recognition Implementation  Using  Pattern  Matching. Iternational  Journal  of  Computer  Science  and Information Technologies , 5 (2), 2088–2090.
Mohey,  D.  (2016).  Enhancement  Bag-of-Words  Model  for  Solving  the  Challenges  of  Sentiment Analysis. International Journal of Advanced Computer Science and Applications , 7 (1), 244–252. https://doi.org/10.14569/ijacsa.2016.070134
Salehinejad, H., Sankar, S., Barfett, J., Colak, E., & Valaee, S. (2017). Recent Advances in Recurrent Neural Networks . 1–21. Retrieved from http://arxiv.org/abs/1801.01078 Service, D. (2009) Offers Library Users Familiarity and Consistency of a Timehonored Classification System Used in 200,000 Libraries Worldwide .
Vijayarani, S., & Janani, R. (2016). Text Mining: open Source Tokenization Tools – An Analysis. Advanced  Computational  Intelligence:  An  International  Journal  (ACII) , 3 (1),  37–47. https://doi.org/10.5121/acii.2016.3104
Vijayarani, S., & Sakila, A. (2017). Online Optical Character Recognition (OCR) Tools - Performance Analysis. International  Journal  of  Advanced  Research  in  Computer  and  Communication Engineering , 6 (1), 55–58. https://doi.org/10.17148/IJARCCE Zazo,  R.,  Lozano-Diez,  A.,  Gonzalez-Dominguez,  J.,  Toledano,  D.  T.,  &  Gonzalez-Rodriguez,  J.
To cite this document: Rosita, Y. D. & Sukmaningtyas, Y. N. (2020). LSTM Network and OCR Performance for Classification of Decimal Dewey Classification Code . Record and Library Journal, 6 (1). 45-56.
Open access under Creative Commons Attribution-Share A like 4.0 International Licence
(CC BY-SA)
(2016).  Language  identification  in  short  utterances  using  long  short-term  memory  (LSTM) recurrent neural networks. PLoS ONE , 11 (1). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0146917 Zhou, C., Sun, C., Liu, Z., & Lau, F. C. M. (2015). A C-LSTM Network for Text Classification . Retrieved from http://arxiv.org/abs/1511.08630