## Ekstraksi Ciri Batang untuk Pengenalan Nomer Rekening Tulisan Tangan dengan Jaringan Syaraf Tiruan Perambatan Balik
Bar Features Extraction for Handwritten Account Number Recognition with Backpropagation Neural Networks
Farida Asriani #1 , Azis Wisnu Widhi Nugraha *2 farida.asriani@unsoed.ac.id azis.wwn@unsoed.ac.id
Staf pengajar Prodi Teknik Elektro Fakultas Sains dan Teknik Unsoed Staf pengajar Prodi Teknik Elektro Fakultas Sains dan Teknik Unsoed
Abstrak — Pengenalan angka tulisan tangan adalah permasalahan yang cukup menantang untuk dilakukan beberapa tahun terakhir ini..  Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengenalan  nomer  rekening  tulisan  tangan.  Data  aslinya  adalah  slip  setoran  bank  yang didigitalkan  dengan  cara  discan.  Sebelum  dilakukan  pengenalan  nomer  rekening  tulisan  tangan  langkah  pertama  yang  harus dilakukan adalah mencari lokasi nomer rekening pada slip setoran bank.  Setelah Lokasi ditemukan kemudian dilakukan segmentasi untuk memotong-motong masing-masing angka pada nomer rekening. Setelah dilakukan pemotongan kemudian dilakukan ekstraksi ciri  batang  untuk  mendapatkan  vektor  yang  diumpankan  pada  sistem  jaringan  syaraf  tiruan  untuk  pengenalan  angka.  Sistem jaringan syaraf tiruan perambatan balik  untuk pengenalan pola digit  tulisan tangan yang dirancang terdiri dari 168neuron pada lapisan input, 70 neuron pada  lapisan tersembunyi  dan 10 neuron pada lapisan output. Hasil yang diperoleh  pada  penelitian ini adalah 83,78% dari data slip yang ada  dapat dikenali dengan benar.

## Kata kunci
— Ekstraksi ciri batang, nomer rekening, tulisan tangan, jaingan syaraf tiruan perambatan balik
Abstract — Handwriting  number  recognition  was  being  challenge  problem  to  do  in  the  recent  years.  The  main  objective  for  our research waso recognized handwritten account number. The original data  was bank deposit slip that acquired by scanner. Before do the recognition of account number handwritten,  first step that must be done was located  account number on the bank deposit slip. After the location was found then the account number was segmented to cut up each numbern. After cutting the stem then performed feature  extraction  to  obtain  a  vector  which  was  fed  to  the  neural  network  system  for  recognition  rate.  System  back  propagation neural network for handwritten digit pattern recognition was designed by 168neuron consists of input layer, 70 neurons in the hidden layer and 10 neurons in the output layer. The results obtained in this study were 83.78% of the data slip can be recognized correctly.
Keyword — Bar fetures extraction, account number, handwritten, backpropagation neural networks.

## P ENDAHULUAN
Pengenalan  pola  tulisan  tangan  merupakan  salah satu    tema  riset  yang  sedang  marak  dikembangkan pada  beberapa  tahun  terakhir.  Slip  setoran  bank  seiap harinya  digunakan  oleh  jutaan  orang  di  seluruh  dunia untuk  menyetorkan  uang  ke  bank.  Di  Indonesia khususnya  pengisian  data  dari  slip  setoran  masih dilakukan  secara  manual  oleh  teller  bank.  Pengisian secara  manual  sangat  memungkinkan  terjadinya kesalahan karena  faktor  manusia  (human  error), memerlukan  waktu  yang  relatif  lama,  dan  memerlukan banyak tenaga teller. Kelemahan tersebut dapat diatasi degan  otomatisasi  pembacaan  slip  setoran.  Dua  hal yang  harus  dikenali  secara  tepat  dalam  slip  setoran bank  adalah  nomer  rekening  dan  nominal  uang  yang akan disetorkan.
Inti  dari  pengenalan  nomer  rekening  adalah pengenalah  pola  angka  tulisan  tangan.  Ada  lima
langkah  utama  dalam  pengenalan  karakter  angka tulisan tangan: preprocessing, segmentasi, ekstraksi ciri, training  dan  pengenalan  (Rajashekararadhya  and Ranjan,  2009).  Pada  pengenalan  pola  tulisan  tangan secara  off-line  diperlukan  proses  penentuan  lokasi tulisan  tangan  pada  citra  digital  yang  akan  diolah (Plamondon and Srihari, 2000)
Citra  nomer  rekening  tulisan  tangan  terdiri  dari beberapa  digit  sehingga  diperlukan  segmentasi  citra agar  angka-angkanya  mudah  dikenali  satu  persatu. Dalam segmentasi citra input berupa citra tulisan tangan disegmen secara individu untuk tiap angkanya ( Casey, and Lecolinet,  1996).
Setelah  dilakukan  segmentasi  maka  pada  tiap-tiap pola  angka  dilakukan  ekstraksi  untuk  memnghasilkan informasi  yang  khas  dari  tiap-tiap  kelas  angka.  Metode ekstraksi  pola  untuk  citra  tulisan  tangan  yang  telah diterapkan  dengan  hasil  pengenalan  tinggi  diantaranya adalah  ekstraksi  ciri  batang.  Ekstraksi  ciri  batang
menguraikan  citra  latar  depan  dan  latar  belakang  ke dalam  bentuk  vertikal,  horisontal  dan  diagonal  (Asriani and  Nugraha,  2009;  Mujiharjo,  2001;  Garder  et  al, 1995).  Ekstraksi  ciri  batang  yang  telah  dilakukan sebelumnya tidak melakukan normalisasi citra, sehingga ada  permasalahan  didalam  pembuatan  penjendelaan dalam arah baris dan kolom karena ketidak seragaman ukuran citra karakteristik tulisan tangan. Pada penelitian ini  citra  angka  tulisan  tangan  dilakukan  normalisasi ukuran untuk menyeragamkan ukuran sehingga ukuran penjendelaan  untuk  ekstraksi  ciri  batang  bisa  tepat sama untuk semua data karakter angka tulisan tangan.
Penelitian  tentang  pengenalan  pola  tulisan  tangan yang sedang  berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir  ini  telah  memunculkan  beberapa  metode  baru yang  cocok  diantaranya  adalah  dengan  jaringan  syaraf tiruan (Pradeep et al, 2011; Pal and singh, 2010; Omari et al, 2009; Asriani and nugraha, 2009; Asriani, 2003) Berdasarkan  paparan  di  atas  maka  penulis melaksanakan  penelitian  tentang  pengenalan    nomer rekening tulisan  tangan  pada slip setoran bank dengan jaringan syaraf tiruan.

## METODE PENELITIAN
A. Bahan Penelitian
Data utama pada penelitian ini adalah sampel angka tulisan  tangan  yang  dipakai  untuk  pelatihan  dan pengujian  jaringan  syaraf  tiruan  perambatan  balik. Perancangan  sampel  mempertimbangkan  jumlah  yang seimbang atau sama untuk pelatihan maupun pengujian jaringan.  Data  kedua  adalah  sampel  slip  setoran  bank yang diisi dengan tulisan tangan.

## B. Alat yang Digunakan
Peralatan bantu yang dipakai pada penelitian ini:
 Komputer dengan spesifikasi  Core 2 Duo.
 Program MATLAB 7
 Scanner
C. Jalannya Penelitian

## 1)  Pengumpulan Sampel Angka
Penelitian ini pada dasarnya adalah pengenalan angka  tulisan  tangan  yang  diaplikasikan  pada pengenalan  nomer  rekening  tulisan  tangan  pada  slip setoran  bank,  sehingga  berbagai  data  yang dikumpulkan untuk melatih dan menguji jaringan neural adalah  data  angka  tulisan  tangan.  Secara  sederhana pengumpulan  data  dengan  meminta  beberapa  orang menuliskan angka pada form yang telah tersedia. Setiap orang menuliskan angka 0 hingga 9 sebanyak dua kali seperti  ditunjukkan  pada  Gambar  1.  dimana  satu  baris untuk satu orang.

## Gambar 1. Contoh pengambilan sample angka tulisan tangan

## 2)  Pengumpulan  Sampel  Nomer  Rekening  pada  Slip setoran Bank
Untuk  pengujian  sistem  pengenalan  nomer rekening  diperlukan  sampel  nomer  rekening  tulisan tangan  pada  slip  setoran  bank.  Pada  penelitian  telah dilakukan pengambilan  50 data sampel nomer rekening tulisan tangan pada slip setoran bank. Dua diantaranya tidak  dipakai  karena  kondisinya  rusak  (citra  tidak  jelas saat discan)  Contoh slip setoran bank ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Contoh slip setoran bank

## 3)  Perancangan Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan untuk pengenalan angka
Arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan  terdiri  dari  lapisan input,  lapisan  tersembunyi  dan  lapisan  output  seperti ditunjukkan  pada  Gambar  3.  Pada  pengenalan  pola angka  nomer  rekening,  input  jaringan  syaraf  tiruan berupa vektor ciri batang citra karakter dan  keluarannya adalah kelas angka 0-9. Arsitektur jaringan syaraf tiruan yang  dikembangkan  dalam  penelitian  ini  ada  tiga macam yaitu:
1.  Arsitektur  A  dengan  168  neuron  pada  lapisan input, 70 neuron pada lapisan tersembunyi dan 10 neuron pada lapisan output
2.  Arsitektur  B  dengan  168  neuron  pada  lapisan input, 100 neuron pada lapisan tersembunyi dan 10 neuron pada lapisan output
3.  Arsitektur  A  dengan  168  neuron  pada  lapisan input,  200    neuron  pada  lapisan  tersembunyi dan 10 neuron pada lapisan output

## Farida Asriani, Azis Wisnu Widhi Nugraha
Ekstraksi Ciri Batang untuk Pengenalan Ciri Rekening Tulisan Tangan dengan Jaringan Syaraf Tiruan Perambatan Balik : 36-41

## Gambar 3. Arsitektur Jaringan Syaraf tiruan 3 Lapis
Menurut  Fausett  (1994)  langkah-langkah  pelatihan jaringan  syaraf  tiruan  perambatan-balik  adalah  sebagai berikut:
1.  Inisialisasi bobot.
(Bobot diberi nilai acak yang kecil)
2.  Jika kondisi berhenti salah, kerjakan 2-9.
3.  Untuk tiap pasangan pola masukan, kerjakan 3-8. Umpanmaju:
4.  Tiap unit masukan (X i , I = 1, … , n) menerima sinyal masukan x i dan meneruskan sinyal ini ke  semua  unit  pada  lapisan  diatasnya (lapisan tersembunyi).
𝑧 𝑖𝑛 𝑗 = 𝑣 0 𝑗 + 𝑥 𝑖 𝑣 𝑖𝑗 𝑛 𝑖 =1 .........................(1) 5.  Tiap unit tersembunyi (Z j , j = 1, … , p) sinyal masukan berbobotnya,
𝑧 𝑗 = 𝑓 ( 𝑧 𝑖𝑛 𝑗 ) ..........................(2)
Fungsi  aktivasi  yang  digunakan  adalah sigmoid  bipolar  (Fauset,  1994)  dan  kirim sinyal  ini  kesemua  unit  pada  lapis  diatasnya (unit keluaran).
𝑦 _ 𝑖𝑛 𝑘 𝑤 0 𝑘 + 𝑧 𝑗 𝑝 𝑗 =1 𝑤 𝑗𝑘 .............(3)
6.  Tiap  unit  keluaran  (Y k ,  k  =  1,  …  ,  m)  hitung sinyal  masukan  berbobotnya,  dan  terapkan fungsi  aktivasinya  untuk  menghitung  sinyal keluaran,
𝑦 𝑘 = 𝑓 ( 𝑦 _ 𝑖𝑛 𝑘 ) ......................(4)
7.  Tiap  unit  keluaran  (Y k ,  k  =  1,  …  ,  m) menerima  pola  target  yang  bersesuaian dengan  pola  masukan,  dihitung  parameter informasi galat,
𝛿 𝑘 = 𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 𝑓 ′ ( 𝑦 𝑖𝑛 𝑘 ) ...............(5)
Parameter  koreksi  bobotnya  (dipakai  untuk mengubah  wjk  )  dihitung  dengan  persamaan (6),
∆𝑤 𝑗𝑘 𝑡 + 1 = 𝛽𝛿 𝑘 𝑧 𝑗 + 𝛼∆𝑤 𝑗𝑘 ( 𝑡 ) .....(6) Dimana β : laju pelatihan dan α = momentum Parameter  koreksi  bias  (dipakai  untuk mengubah w0k ), dihitung dengan persamaan (7) ∆𝑤 𝑗𝑘 = = 𝛽𝛿 𝑘 𝑧 𝑗 .........(7) dan kirim  k ke unit-unit dibawahnya.
8.  Pada tiap unit tersembunyi (Z j , j = 1, … , p) input  detla  dihi  (dari  unit  pada  lapisan dibawahnya) dihitung dengan persamaan (8), 𝛿 _ 𝑖𝑛 𝑗 = 𝛿 𝑘 𝑤 𝑗𝑘 𝑚 𝑘 =1 ........(8)
Parameter  informasi  galat  dihitung  dengan persamaan (9).
𝛿 𝑗 = 𝛿 𝑖𝑛 𝑗 𝑓 ′ ( 𝑧 𝑖𝑛 𝑗 ) ..............(9) koreksi  bobot  yang  dipakai  untuk  mengubah v ij dihitung dengan persamaan (10) dan (11) ∆𝑣 𝑖𝑗 = 𝛽𝛿 𝑗 𝑥 𝑖 .....................................(10)
Lapisan input, n=168 neuron Lapisan tersembunyi, ada 3 nilai p  =70, 100, 200neuron Lapisan output, m=10 neuron Y 1 Y k Y m Z 1 Z j Z p 1 1 X 1 X i
X n … … … … w 01 w 11 w j1 w p1 w 0k w 1k w jk w pk w 0m w 1m w jm w pm v 01 v 11 v i1 v n1 v 0j v
1j v ij v nj v 0p w 1 v
ip v
n
∆𝑣 𝑖𝑗 𝑡 + 1 = 𝛽𝛿 𝑗 𝑥 𝑖 + 𝛼∆𝑣 𝑖𝑗 ( 𝑡 ) .......( 11 ) Parameter  koreksi  bias  yang  dipakai  untuk mengubah  v 0j dihitung    dengan  persamaan (12)  dan  perbaruan  bobot  dan  bias  dihitunh dengan persamaan(13)
∆𝑣 0 𝑗 = 𝛽𝛿 𝑗 .......................................(12)
∆𝑣 0 𝑗 𝑡 + 1 = 𝛽𝛿 𝑗 + 𝛼∆𝑣 0 𝑗 𝑡 ............(13)
9.  Tiap  unit  keluaran  (Y k ,  k  =  1,  …  ,  m) perubahan  bobot  dan  bias  dilakukan berdasarkan persamaan (14) (j= 0, … , p) 𝑤 𝑗𝑘 𝑏𝑎𝑟𝑢 = 𝑤 𝑗𝑘 𝑙𝑎𝑚𝑎 ∆ 𝑤 𝑗𝑘 .......(14) Pada tiap unit tersembunyi (Z j , j = 1, … , p) bias  dan  bobotnya  diperbaharui  dengan persamaan (15) (I – 0, … , n) . 𝑣 𝑖𝑗 𝑏𝑎𝑟𝑢 = 𝑣 𝑖𝑗 𝑙𝑎𝑚𝑎 + ∆𝑣 𝑖𝑗 ...........(15) 10.  Uji kondisi berhenti Pelatihan  jaringan  syaraf  tiruan  dilakukan  secara iteratif  dengan  menggunakan  algoritma  diatas.  Setelah dilakukan  pelatihan  maka  dilakukan  pengujian  sistem dengan  jalan  memberikan  data  input  baru  (data  yang belum pernah digunakan untuk pelatihan) kepada sisten jaringan syaraf tiruan yang telah dirancang.

## 4)  Pengenalan Nomer Rekening
Pengenalan  nomer  rekening  dilakukan  dengan langkah-langkah sebagai berikut:
1.  Pencarian  baris  nomer  rekening  pada  slip setoran bank.
2.  Pengambilan nomer rekening tulisan tangan.
3.  Segmentasi  nomer  rekening  kedalam  angka- angka yang terpisah.
4.  Angka-angka  hasil  segmentasi  diekstraksi dengan ciri batang kemudian diumpankan ke jaringan  syaraf  tiruan  untuk  pengenalan angka,  sehingga  nomer  rekening  dapat dikenali.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Perancangan jaringan syaraf tiruan untuk pengenalan angka
Ada  tiga  arsitektur  jaringan  yang  dirancang  yaitu jaringan  A,  B  dan  C.  Jaringan  dilatih  dengan  algoritma perambatan balik. Data yang digunakan untuk pelatihan sebanyak 1680 pola angka dan jumlah iterasi pelatihan ditentukan  sebanyak  10000  iterasi.  Hasil  pelatihan ditunjukkan pada Tabel 1.
T ABEL 1. H ASIL PELATIHAN JARINGAN SYARAF TIRUAN (JST) PERAMBATAN
BALIK
Ketiga  sistem  jaringan  syaraf  tiruan  tersebut  diatas akan  diterapkan  untuk  pengenalan  nomer  rekening tulisan  tangan  pada  slip  setoran  bank.  SSE  (Sum Square  Error)  merumapak  jumlah  kuadrat  kesalahan sistem.  Hasil  pelatihan  menunjukkan  prosentasi keberhasilan  pengenalan  angka  tulisan  tangan  pada saat pelatihan jaringan syaraf tiruan.

## B. Pengenalan Nomer Rekening

## 1)  Pengolahan  Awal  Segmentasi  Baris  Nomer Rekening
Hasil  korelasi  negasi  citra  slip  dengan  negasi  citra tempat  penulisan  nomer  rekening  terlihat  seperti  pada Gambar  4.  Citra  hasil  korelasi  ini  telah  dinormalisir menjadi citra aras keabuan dengan 256 nilai kuantisasi. Lokasi  piksel  dengan  nilai  terbesar  mengindikasikan tempat  penulisan  nomer  rekening  pada  rekening.  Pada Gambar 4 terlihat sebagai titik putih paling terang yang ditandai dengan bulatan merah.
Gambar  4.    Citra  hasil korelasi  citra  slip  dengan  citra  tempat  nomer rekening.
Hasil  segmentasi  tempat  lokasi  penulisan  nomer rekening dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Citra hasil segmentasi lokasi penulisan nomer rekening.
Tulisan cetak (NO REKENING: dan Account Number) pada  Gambar  5.  Perlu  dihapus  agar  yang  tertinggal hanyalah  nomer  rekening  tulisan  tangan.  Untuk menghapus tulisan cetak, perlu dicari letak tulisan cetak pada  citra  dan  menjumlahkan  negasinya  dengan  citra tersebut.  Pencarian  lokasi  tulisan  cetak  dilakukan  juga dengan  operasi  korelasi  antara  negasi  citra  hasil segmentasi  lokasi  tulisan  tangan  dengan  negasi  citra tulisan  cetak.  Hasil  operasi  korelasi  ini  terlihat  seperti pada  Gambar  6.  Lokasi  tulisan  cetak  diindikasikan dengan  nilai  korelasi  tertinggi,  ditandai  dengan  bulatan merah.
Gambar  6.  Citra  hasil  korelasi  antara  citra  lokasi  penulisan  nomer rekening dan tulisan cetak.
JST
Arsitektur ( β ) Laju pelatihan SSE Hasil Pelatihan A 168 - 70 - 10 0,003  177,9980 97,935% B 168 - 100 - 10 0,003 1,5685 100% C 168 - 200 - 10 0,003   12,7050 100%

## Farida Asriani, Azis Wisnu Widhi Nugraha
Ekstraksi Ciri Batang untuk Pengenalan Ciri Rekening Tulisan Tangan dengan Jaringan Syaraf Tiruan Perambatan Balik : 36-41
Hasil  negasi  tulisan  cetak  dari  Gambar  4  terlihat seperti pada Gambar 7.

## Gambar  7.  Hasil  negasi  tulisan  cetak  pada  lokasi  penulisan  nomer rekening.
Jika  citra  pada  Gambar  4  dijumlahkan  dengan  citra Gambar  6,  maka  akan  diperoleh  citra  yang  hanya memuat  baris  tulisan  tangan  saja,  seperti  terlihat  pada Gambar  7.  Citra  tersebut  tinggal  dihilangkan  latar belakangnya saja.
Gambar 8. Citra baris tulisan tangan nomer rekening.

## 2)  Segmentasi Karakter
Segmentasi karakter  dilakukan  dengan  mencari obyek  pada  citra  seperti  pada  Gambar  8  yang diperkirakan  sebagai  karakter  nomer  tulisan  tangan. Pencarian  tersebut  dilakukan  dengan  mencari  obyek dengan  ukuran  area  lebih  dari  15%  rata-rata  ukuran obyek dan obyek dengan perbandingan lebar dan tinggi kurang dari 175%.
Hasil  segmentasi  karakter  terlihat  seperti  pada Gambar 9 dimana obyek yang dikenali sebagai karakter diberi  kotak  merah.  Tampak  ukuran  karakter  masih sangat bervariasi.

## Gambar 9. Hasil segmentasi karakter

## 3)  Normalisasi Ukuran Karakter
Normalisasi  dilakukan  agar  ukuran  karakter  angka tulisan  tangan  menjadi  seragam.  Keseragaman  ukuran karakter  diharapkan  agar  hasil  ekstraksi  benar-benar optimal.  Hasil normalisasi ukuran karakter dapat dilihat pada  Gambar  10    Terlihat  ukuran  karakter  tampak seragam.

## Gambar 10. Hasil normalisasi karakter

## 4)  Hasil Pengolahan Awal
Dari  48  citra  slip  yang  dijadikan  bahan  percobaan terdapat  37  citra  yang  berhasil  disegmentasi  dengan benar  karakter  nomer  rekening  tulisan  tangannya. Sedangkan  11  citra  lainnya  tidak  dapat  disegmentasi dengan  benar.  Kegagalan  segmentasi  pada  11  citra tersebut  disebabkan  karena  tulisan  karakter  saling menempel (9 slip), terdapat karakter yang tersegmentasi (2 slip).
Contoh  hasil  segmentasi  citra  dengan  karakter  yang saling  menempel  dapat  dilihat  pada  Gambar  11. Karakter  yang  saling  menempel  ini  disebabkan  oleh penulisan  karakter  yang  terlalu  berdekatan  atau memang telah menempel.
Gambar 11  Contoh slip dengan karakter yang saling menempel.
Sedangkan  contoh  hasil  segmentasi  citra  dengan karakter yang tersegmentasi dapat dilihat pada Gambar 12.  Karakter  yang  tersegmentasi  disebabkan  karena angka  yang  ditulis  tidak  sekali  tarikan  garis,  seperti angka 5, 4 dan 7, tidak membentuk satu kurva tertutup. Selain itu juga disebabkan karena adanya karakter yang ditulis dengan ketebalan tinta yang tidak sama.

## Gambar 12 Contoh slip dengan karakter yang tersegmentasi

## 5)  Ekstraksi ciri batang
Ciri batang dihitung pada citra biner karakter terpisah. Awalnya,  delapan  citra  ciri  dibentuk.  Masing-masing citra  ciri  berhubungan  dengan  salah  satu  arah:  timur, timur  laut, utara dan barat laut, baik itu latar depan atau latar  belakang.  Masing-masing  citra  ciri  memiliki  nilai bilangan  bulat  pada  masing-masing  lokasi  yang menyatakan panjang batang terpanjang yang menempati titik itu dalam arah tersebut.
Algoritma dua pelolosan digunakan untuk menghitung citra  ciri.  Dalam  pelolosan  arah  maju  citra  dipayar (scanned)  dari  kiri  ke  kanan  dan  dari  atas  ke  bawah. Pada  masing-masing  titik,  baik  itu  citra  ciri  latar  depan atau latarbelakang di perbaharui . Pada pelolosan arah balik, maksimum dibalikkan dari bawah ke atas, dan dari kanan ke kiri. Kode buatan untuk perhitungan ciri batang pada latardepan adalah sebagai berikut.
% Pelolosan Arah Maju For i = 1,2,…..,nbaris Do For j = 1,2,……,nkolom Do t(i,j) = t(i,j-1) + 1 tl(i,j) = tl(i-1,j+1) + 1
u(i,j) = u(i-1,j) + 1 bl(i,j) = bl(i-1,j-1) + 1 % Pelolosan Arah Balik For i = nbaris, nbaris – 1, ……, 1 Do
For j = nkolom, nkolom – 1, …….., 1 Do t(i,j) = max(t(i,j),t(i,j+1))
tl(i,j) = max(tl(i,j),tl(i+1,j-1)) u(i,j) = max(u(i,j),u(i+1,j)) bl(i,j) = max(bl(i,j),bl(i+1,j+1)) Vektor ciri dihitung dari citra ciri menggunakan daerah tumpang-tindih.  Dua  puluh  satu  daerah  persegi  diatur dalam  tujuh  baris  dengan  tiga  daerah  masing-masing digunakan; masing-masing daerah diperkirakan berukuran  t/4  x  l/2  dengan  t  adalah  tinggi  citra  dan  l adalah  lebar  citra.  Sudut  kiri  atas  daerah  tersebut diperkirakan pada posisi {(r,c)|r = 0, t/8, 2t/8, 3t/8, 4t/8, 5t/8, 6t/8 dan c = 0, l/4, 2l/4}. Nilai dalam masing-masing daerah  dalam  masing-masing  citra  ciri  dijumlahkan. Jumlah  dinormalisasi  antara  nol  dan  satu  dengan membagi  jumlah  tersebut  dengan  kemungkinan  jumlah maksimum dalam daerah. Dimensi vektor ciri adalah 21 x  8  =  168.  Lebih  tepatnya,  Vektor  dengan  168  nilai adalah  ciri  batang  yang  digunakan  sebagai  masukan jaringan neural pengenalan karakter.

## 6)  Pengenalan nomer rekening Tulisan Tangan
Pengenalan  nomer  rekening  dilakukan  dengan merubah  karakter-karakter  angka  hasil  segmentasi nomer  rekening  pada  slip  ke  dalam  bentuk  vektor dengan  menguraikan  citra  angka  ke  ciri  batang.  Slip yang diujikan untuk dikenali hanyalah slip dengan nomer rekening yang tersegmentasi dengan benar yaitu 37 slip. Hasil  pengenalan  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini ditunjukkan pada Tabel 2.

## T ABEL 2. H ASIL PENGENALAN NOMER REKENING
JST Keberhasilan Pengenalan Slip Keberhasilan Pengenalan Angka A 83,78% 98,11% B 64,86% 96,23% C 64,86% 95,96%
Berdasarkan  pada  Tabel  5.2  dapat  disimpulkan bahwa  JST  A  memberikan  hasil  pengenalan  yang terbaik  yaitu  83,78%  untuk  slipnya  sedangkan pengenalan angka ada semua slip memilikikeberhasilan 98,11%.

## 4. KESIMPULAN
Sistem  jarinan  syaraf  tiruan  dengan  arsitektur  168 neuron  pada  lapisan  input,  70  neuron  pada  lapisan terembunyi  dan  10  neuron  pada  lapisan  output  yang dilatih  dengan  1680  pola  angka  tulisan  tangan  dapat diterapkan dan melibatkan 10000 epoch pelatihan cukup
baik  untuk  pengenalan  nomer  rekening  pada  slip setoran  dengan  tingkat  keberhasilan  pengenalan  83,78%
Operasi  korelasi  dapat  menemukan  dengan  tepat lokasi  tulisan  tangan  untuknomer  rekening  serta menemukan tulisan cetak yang tidak diperlukan dari slip. Hal  ini  ditunjukkan  dengan  semua  slip  berhasil disegmentasi  baris  tulisan  tangan  nomer  rekeningnya. Dengan  demikian  maksud  dari  penggunaan  metode  ini untuk  mengatasi  permasalahan  translasi  dari  citra tercapai.
Dalam melakukan operasi korelasi perlu diperhatikan agar  operasi  korelasi  dilakukan  pada  obyek  dan  bukan pada latar belakang.
Teknik  segmentasi  karakter  yang  dikembangkan berhasil  mensegmentasi  karakter  nomer  rekening  pada slip  setoran  bank.  Beberapa  slip  tidak  dapat disegmentasi  karakter  nomer  rekeningnya  dengan  baik karena  penulisan  karakter  yang  saling  menempel  atau karena  ketebalan  tinta  yang  tidak  merata  atau  karena karakter telah tersegmentasi sejak awal.

## D AFTAR P USTAKA
Asriani, F., and Nugraha, Azis, W.W., 2009, Pengenalan Pola Aksara Jawa Tulisan Tangan dengan Jaringan Syaraf Tiruan Perambatan  Balik,  Jurnal  Dinamika  Rekayasa,  Volume  5, Nomor 2.
Asriani  Farida,  2003,  Evaluasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Perambatan Balik  untuk  Pengenalan  Pola  Digit  Tulisan  Tangan,  Majalah Ilmiah, Unsoed, Purwokerto.
Casey,  R.G.,  and  Lecolinet,  E., 1996,  A  Survey  of  Methode  and Strategies in Character Segmentation, IEEE, Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligent,vol. 18, No.7, pp 690- 706.
Fausett,  L.,  1994,  Fundamentals  of  Neural  Networks,  Prentice  Hall, Englewood Cliffs, New Jersey.
Gader,  P.D.,  Muhamed  M.,and    Chiang,  J.H.  ,  1995,”Comparation of Crisp  and  Fuzzy  Logic  System  for  the  Detection  and Recognition  of    Vharacter  Neural  Networks  in  Handwritten Word Recognition”, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Vol. 3. N0. 3,
Mudjiharjo. P., 2001, Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan Perambatan- Balik untuk Pengenalan Kode Pos Tulisan Tangan, Tesis S2, UGM, Yogyakarta.
Omari Saleh Ali K, Sumari Putra,  Taweel Sadik A Al and Husain Anes, J.A., 2009, Digital Recognition using Neural Network, Journal of Computer Scienence 5 (6), pp 427-434.
Pal  Anita  and  Singh  Dayashankar,  2010,  Handwritten  English Character  Recognition  Using  Neural  Network,  International Journal of Computer Science and Communication, vol 1, No 2, July-December 2010, pp 141-144.
Plomondon,  R.  And  Srihari,  S.  N.,  2000,  On-Line  and  Off-Line Handwritten Character Recognition: A Comprehensive Survey, IEEE,  Transactions  on  Pattern  Analysis  and  Machine Intelligent, Vol 22, no 1, pp 63-68.
Pradeep, J., Srinivasan, E., and Himavathi, S., 2011, Diagonal Based Feature  Extraction  for  Handwritten  Alphabets  Recognition System  Using  Neural  Network,  International  Journal  of Computer Science and Information Technology (IJCSIT) vol 3, No 1.
Rajashekararadhya,  S.V. and  Ranjan  P.P.,  2009,  Handwritten Numeral/Mixed Numerals Recognition of South-Indian Scripts: The  Zone  Based  Features  Extraxtion  Methode,  Journal  of Theoretical and Applied Information Technology, Vol 7, No 1, pp. 063-079.