## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 109 - 114

## Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Dalam Pengenalan Huruf Aksara Suku Karo dengan Metode Perceptron

## Desi Rahma Yani
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: desirahmayani@gmail.com
Abstrak − Pengenalan huruf merupakan salah satu kemampuan dari jaringan syaraf tiruan (JST) baik pengenalan pola wajah, sidik jari, tulisan tangan maupun pola karakter, dan hasil cetakan. Permasalahan  yang dialami dalam pengenalan huruf aksara suku  karo  adalah  perbedaan  antara  huruf  abjad  dengan  tulisan  aksara  sangat  berbeda  jauh,  baik  bentuk  maupun  cara membacanya, dan harus dapat mengenali satu persatu huruf aksara tersebut. Dalam mempelajari aksara suku karo, seseorang dapat mengalami kesulitan dalam mempelajarinya. Oleh karena diperlukan pengenalan hurus aksara suku karo bertujuan untuk menghindari kesalahan dalam pengenalan Huruf Aksara Suku Karo dan mempermudah masyarakat untuk mengetahui atau mengenal huruf aksara suku karo.  Metode perceptron mampu mengenali huruf aksara suku karo yang akan diketahui hasilnya bahwa objek citra tersebut dapat dikenali oleh jaringan, sehingga memudahkan manusia mengelolah data pada sebuah program melalui pola masukan yang dikenali terlebih dahulu hingga jaringan dapat dibuat dari sebuat citra hitam putih.
Kata Kunci: Jaringan Saraf Tiruan, Perceptron, Pengenalan Pola.
Abstract −  Recognition  of  letters  is  one  of  the  capabilities  of  artificial  neural  networks  (ANN)  both  recognition  of  facial patterns, fingerprints, handwriting and character patterns, and printouts. The problem experienced in the introduction of the Karo tribe is the difference between the letters of the alphabet and the letters of the script very different, both in form and how to read it, and must be able to recognize each one of the letters. In learning the karo tribe, a person can experience difficulty in learning it. Therefore, the introduction of karo characters is needed to avoid mistakes in the introduction of Karo tribe letters and  makes it  easier  for the public  to  know or  recognize  the  characters  of  the  karo  tribe. The perceptron  method is  able to recognize the karo characters which will result in the recognition that the image object can be recognized by the network, making it easier for humans to manage data in a program through a pattern of input that is recognized in advance so that the network can be made from a black and white image.
Keywords: Artificial Neural Networks, Perceptron, Pattern Recognition.

## 1. PENDAHULUAN
Suku  karo  merupakan  suku  bangsa  yang  mendiami  wilayah  Sumatera  Utara  dan  sebagian  Aceh;  meliputi Kabupaten  Karo,  Kabupaten  Aceh  Timur,  Kabupaten  Langkat,  Kabupaten  Dairi,  Kabupaten  Simalungun,  dan Kabupaten  Deli  Serdang.  Suku  ini  merupakan  salah  satu  suku  terbesar  dalam  Sumatera  Utara.  Nama  suku  ini dijadikan salah satu nama Kabupaten di salah satu wilayah yang mereka diami (dataran tinggi Karo) yaitu Tanah Karo yang terletak di kabupaten karo. Suku ini memiliki bahasa sendiri yang disebut Bahasa Karo.
Masalah yang dialami yaitu seperti perbedaan antara huruf abjad dengan tulisan aksara sangat berbeda jauh, baik  bentuk  maupun  cara  membacanya,  dan  harus  dapat  mengenali  satu  persatu  huruf  aksara  tersebut.  Dalam mempelajari  aksara,  seseorang  dapat  mengalami  kesulitan  dalam  mempelajarinya.  Untuk  itu  diperlukan pengenalan hurus aksara suku karo bertujuan untuk menghindari kesalahan dalam pengenalan Huruf Aksara Suku Karo.
Penelitian  sebelumnya  yang  sudah  dilakukan  menggunakan  metode  perceptron  yaitu  Aplikasi  jaringan syaraf tiruan metode perceptron pada pengenalan pola huruf hijaiyah masalah yang dialami adalah bukan menjadi hal  yang sulit  bagi manusia, akan tetapi  berbeda halnya dengan komputer. Komputer harus memiliki  algoritma atau  cara  tersendiri  kemampuan  komputer  dalam  mengenali  suatu  pola  mulai  banyak  digunakan  untuk menyelesaikan berbagai persoalan, contohnya pengenalan pola sidik jari pada keamanan informasi.[1]
Perceptron merupakan metode jaringan syaraf tiruan yang dibangun untuk mengenali pola masukan yang diberikan  oleh  pengguna,  sehingga  memudahkan  manusia  mengelolah  data  pada  sebuah  program  melalui  pola masukan yang dikenali terlebih dahulu hingga jaringan dapat dibuat dari sebuat citra hitam putih. Pada metode ini, teknologi otomatis dan komputasi berbasis pada model syaraf biologis mampu merespon keadaan yang dinamis dari berbagai macam masukan salah satunya adalah pengenalan pola.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Aksara Suku Karo
Tulisen(aksara) Karo, adalah salah satu aksara kuno yang ada di nusantara. Yang merupakan kumpulan dari tanda- tanda(karakter/simbol-simbol)  utuk  menyatakan  sesuatu,  yang  pemakaiannya  dimengerti  dan  disepakati,  yakni oleh  masyarakat  penggunanya,  yaitu:  masyarakat  Karo  itu  sendiri.  Tulisen  Karo  merupakan  milik  dari masyarakat(etnis) Karo atau dengan kata lain, tulisen yang tumbuh dan berkembang di masyarakat (etnis) Karo serta tersebar luas, dipergunakan dan diajarkan(awalnya dengan bahasa pengantar, cakap Karo) di ruang lingkup

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 109 - 114
Karo yang dulunya meliputi pesisir timur di Sumatera (Oostkust van Sumatera) bagian utara dan dataran tinggi Karo yang terbentang luas.

## Gambar 1. Huruf Aksara Batak Karo

## 2.2 Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan Syaraf Tiruan adalah merupakan salah satu representasi buatan dari otak manusia yang selalu mencoba untuk  mensimulasikan proses pembelajaran pada  otak manusia tersebut. Istilah buatan disini digunakan karena jaringan  syaraf  ini  diimplementasikan  dengan  menggunakan  program  komputer  yang  mampu  menyelesaikan sejumlah proses perhitungan selama proses pembelajaran. Pemodelan dengan Jaringan Syaraf Tiruan merupakan pembelajaran dan penyesuaian dari suatu obyek.

## 2.3 Perceptron
Model jaringan Perceptron ditemukan pertama 8kali oleh Rosenbatt (1962) dan Minsky – Papert(1969). Model tersebut merupakan model yang memiliki aplikasi dan pelatihan yang paling baik pada era tersebut. Perceptron merupakan salah satu bentuk jaringan sederhana, Perceptron biasanya digunakan untuk mengklasifikasikan suatu pola tipe tertentu yang sering dikenal dengan pemisahan secara linear. Pada dasarnya Perceptron jaringan syaraf dengan satu lapisan memiliki bobot yang dapat diatur. Dapat digunakan dalam kasus untuk mengenali fungsi logika “dan” dengan masukan dan keluaran bipolar. [1]
Berikut adalah algoritma percepton : [1]
1. Inisialisasi Bobot
Set semua bobot dan threshold (ө) untuk bilangan acak terkecil atau sama dengan nilai 0.
2. Kalkulasi Aktivasi Tingkat aktivasi suatu nilai input dihitung oleh contoh penyajian untuk jaringan.
a. Untuk Menghitung respons untuk unit output:
(1)
b. Dengan W adalah bobot, Xi ( I= 1,2,3, …n, dimana n = banyaknya lapisan input) adalah bit input  dari pola yang akan dilatih , ө adalah threshold sebagai berikut
(2)
c. Membandingkan nilai output jaringan y dengan target Jika y ≠ t, maka dilakukan perubahan bobot dan bias dengan cara berikut:
W i (baru) = W i (lama) + ∆w (i=1, …,n) dengan ∆w = α t x i (3) b (baru) = b (lama) + ∆b dengan ∆b = α t (4)
Keterangan : S  : sensor t : target x i : unit input ke-i s i : unit sensor ke-i W i : bobot ke-i b  : bias y  : unit respon (output) α  : angka pembelajaran Ѳ  : nilai ambang
I  :1,…,n dimana n adalah banyaknya unit input

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 109 - 114

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Masalah yang dialami yaitu seperti perbedaan antara huruf abjad dengan tulisan aksara sangat berbeda jauh, baik bentuk  maupun  cara  membacanya,  dan  harus  dapat  mengenali  satu  persatu  huruf  aksara  tersebut.  Dalam mempelajari  aksara,  seseorang  dapat  mengalami  kesulitan  dalam  mempelajarinya.  Untuk  itu  diperlukan pengenalan hurus aksara suku karo bertujuan untuk menghindari kesalahan dalam pengenalan Huruf Aksara Suku Karo.
Algoritma  perceptron  adalah  sebuah  metode  yang  dapat  dibangun  dalam  sebuah  sistem  sebagai  proses pengenalan pola huruf Aksara Suku Karo. Untuk  pengenalan pola huruf Aksara Suku Karo menggunakan jaringan saraf tiruan pereptron langkah pertama dilakukan yaitu bagaimana menganalisa dan langah kedua yaitu bagaimana merancang dan membangun sistem jaringan syaraf tiruan dengan metode perceptron..
Proses pengenalan pola pada sistem harus melalui beberapa tahap proses agar dapat dikenali oleh sistem. Sistem  pola  huruf  Aksara  Suku  Karo  yang  akan  diinput  berbentuk  citra  biner.  Berikut  ini  tabel  gambar  huruf Akasara Suku Karo konsonan dan vokal yang akan diolah kedalam citra biner.
Dalam proses pengolah citra gambar menjadi citra biner bernilai matriks yang terdiri dari 0 dan 1 meliputi langkah-langkah sebagai berikut :
1. Membuka citra gambar yang akan dibuka dalam matlab, perintahnya sebagai berikut. citra=imread(‘c:\citra\ka.jpg’);
2. Setelah gambar tersebut  terbaca oleh matlab, maka langkah selanjutnya menampilkan matriks dari gambar tersebut.
3. Bentuk matriks membentuk citra biner/matriks biner. Langkah selanjutnya mengubah citra gambar menjadi satu biner ( Thresholding).
Berikut ini adalah gambar tampilan matriks gambar konsonan Ka  sebagai berikut:
Gambar 2. Matriks gambar konsonan ka
Pada  contoh  kasus  ini,  akan  dikenali  sebuah  citra  digital  yang  mengandung  sebuah  pola  huruf  dengan ukuran gambar 20 x 20 pixel. Jika pada zona n tidak terdapat pixel berarti bernilai 1, dan jika terdapat pixel maka n = 0 seperti terlihat  pada gambar 3.

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 109 - 114
Citra digital ini akan di deteksi sehingga menghasilkan sebuah citra digital baru dalam bentuk hitam putih. Untuk setiap pixel yang berwarna hitam, memiliki  nilai  bobot 0 dan untuk  pixel berwarna putih memiliki  nilai bobot 1. Berdasarkan pemberisn nilsi bobot tersebut citra digital pada gambar 4, sebaimana terlihat pada gambar 4.
Gambar 4. Hasil Pemetaan Citra dalam bentuk matriks
Hasil  pemetaan  citra  digital  dalam  bentuk  matriks  ini  kemudian  dibagi  menjadi  beberapa  bagian  dalam bentuk matriks 10 x 10, seperti pada gambar 5
Gambar 5. Pemetaan matriks huruf ka pertama
Dari hasil bentuk matriks yang ditunjukkan pada gambar 2 sampai 5, akan dilakukan inisialisasi bobot nilai awal untuk setiap matriks dengan menggunakan rumus 1, sehingga untuk matriks pertama diperoleh bobot nilai awal : n (1) = (31 * 100 ) + 0 =  3100 untuk matriks kedua diperoleh bobot nilai awal : n (1) = (31 * 100 ) + 0   =  3100 untuk matriks ketiga diperoleh bobot nilai awal : n (1) = (16 * 100 ) + 0 =  1600 untuk matriks keempat diperoleh bobot nilai awal : n (1) = (11 * 100 ) + 0 =  1100
Selanjutnya,  dicari  besar  faktor  skala  yang  akan  digunakan  dalam  pengenalan  karakter  dengan  menggunakan rumus : β = 0.7 (p) 1/n β = faktor skala p = jumlah nilai 0 pada hasil matriks n = jumlah data pada hasil pemetaan matriks sehingga untuk faktor skala dari hasil pemetaan matriks diatas adalah : β = 0.7 (89) 1/400 = 0.7 * 0,2225 = 0, 15575
Selanjutnya untuk proses perbandingan dengan citra yang akan dikenali sebagai berikut :

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 109 - 114
Gambar 6. Citra digital yang akan dikenali
Berdasarkan  analisis  data  diatas  maka  dapat  dikatakan  bahwa  penggunaan perceptron untuk  menghitung  nilai bobot,  masing  masing  pola  huruf  aksara  suku  karo  jumlahnya  tidak  sama.  Huruf  aksara  suku  karo  ka  bernilai 0,15575 dan huruf aksara suku karo na bernilai 0,09625 .

## 3.1 Implementasi
Dalam  operasi  pengenalan  pola  huruf  aksara  adalah  melakukan  pengujian  program.  Untuk  menjalankan  form pengujian  adalah  dengan  masuk  kedalam  form  Menu  Utama  kemudian  pilih  sub  menu  pengujian  maka  akan mencul tampilan form Pengujian. Pengujian yang dilakukan adalah menggunakan citra dengan format *jpg yang akan dicocokkan dengan citra yang telah ada dan diproses menggunaakan algoritma Perceptron. Setelah tampil form  Pengujian  seperti  diatas,  langkah  selanjutnya  adalah  memilih  gambar  yang  akan  capture  untuk  dilakukan pengujian maka akan muncul tampilan sebagai berikut.

## Gambar 7. Tampilan Form Pengujian Huruf Aksara

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil pelatihan jaringan saraf tiruan dengan algoritma perceptron dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1.  Dengan  metode  perceptron  mampu  mengenalihuruf  aksara  suku  karo  yang  akan  diketahui  hasilnya  bahwa objek citra tersebut dapat dikenali 100 % oleh jaringan.
Volume 1, No. 3, April 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 109 - 114
2.  Dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan  maka  hasil  tersebut  dapat  dijadikan  sebagai  pembelajaran  awal  bagi seseorang yang mempelajari huruf aksara suku karo.

## REFERENCES
[1] Yanto,  M.,  Informatika,  T.,  &  Komputer,  F.  I.  “PENERAPAN  JARINGAN  SYARAF  TIRUAN  DENGAN ALGORITMA  PERCEPTRON  PADA  POLA  PENENTUAN  NILAI  STATUS  KELULUSAN”,  5(2),  79–87. https://doi.org/10.21063/JTIF.2017.V5.2.79-87,2017.
[2]     Arhami, Muhammad S.Si,M.kom, ‘’ Pemrograman Matlab”, Yogyakarta: Andi   Offset,2005.
[3] Komputer Wahana, “Ragam  Aplikasi Pengolahan Image dengan Matlab”, Jakarta: Elex Media Komputindo, 2013.
[4] Simaremare, Y. P. W., Pribadi, A., & Wibowo, R. P. Perancangan dan Pembuatan Aplikasi Manajemen Publikasi Ilmiah Berbasis Online pada Jurnal SISFO. Jurnal Teknik ITS, 2(3), 470–475,2013
[5]     Novita, R., & Sari, N. (2015). Sistem Informasi Penjualan Pupuk Berbasis E-Commerce. Jurnal TEKNOIF, 3(2), 6, 2015.