## Ade Setiawan, Kristien Margi Suryaningrum
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 1, 15 Desember 2017

## OPTICAL CHARACTER RECOGNITION JEPANG MENGGUNAKAN MATRIKS POPULASI PIKSEL DAN L1-

## METRIC
Ade Setiawan 1) , Kristien Margi Suryaningrum 2)
Technology and Design Departmen, Informatics Engineering Universitas Bunda Mulia Jalan Lodan Raya No.2, Ancol, Jakarta Utara geowan95@gmail.com 1) , ksuryaningrum@bundamulia.ac.id 2)

## A BSTRAK
Aksara Hiragana dan Katakana merupakan bahasa  yang  berasal  dari  negara  Jepang.  Bahasa Jepang  juga  telah  menyebar  di  Indonesia  khususnya dalam  pembelajaran.  Namun  dikarenakan  bahasa Jepang  bukanlah  bahasa  dari  daerah  Indonesia  dan bukan  bahasa  Internasional  maka  bahasa  ini  sulit dipelajari dan dibaca bagi seorang pemula yang ingin mempelajari  bahasa  tersebut.  Oleh  karena  itu, diperlukan sebuah sistem yang dapat membaca aksara Jepang.  Penelitian  ini  akan  difokuskan  pada perancangan  aplikasi  pengenalan  karakter  optik aksara  Jepang  dengan  menggunakan  fitur  matriks populasi  piksel  dan l1-metric  distance dalam melakukan  pengenalan  pada  citra  aksara  Jepang dimana fitur matriks populasi piksel digunakan untuk mendapatkan fitur dari karakter dan l1-metric distance untuk  pengukuran  jarak.  Serta  dalam  membangun aplikasi digunakan bahasa pemograman java .  Proses dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  4  tahap yaitu  pre- processing , segmentasi, ekstrasi fitur, dan pengukuran jarak. Pre-processing dilakukan  dengan  proses binerisasi.  Segmentasi  dilakukan  dengan  segmentasi karakter  dalam  sebuah  kata.  Ekstrasi  fitur  dilakukan untuk  mendapatkan  fitur  dari  aksara.  Pengukuran jarak  dilakukan  untuk  menghitung  selisih  antara  data yang diuji dengan data yang terdapat dalam basis data lalu  membandingkan  dimana  jarak  yang  terkecil merupakan data sampel yang mendekati data uji.
Hasil  pengujian  yang  dilakukan  dengan  fitur matriks  populasi  piksel  dan l1-metric  distance menunjukan  bahwa  82,61%  aksara  jepang  dengan jenis font yang  berbeda  dengan  data  sampel  berhasil dikenali.  Namun  masih  17,39%  masih  terdapat kegagalan dalam mengenali aksara tersebut. Kegagalan  ini  dikarenakan  proses  binerisasi  dan
segmentasi yang kurang baik dimana proses binerisasi kadang menghilangkan piksel-piksel yang seharusnya tidak  hilang  dan  segmentasi  kurang mampu memisahkan per karakter.
Kata kunci :
Hiragana , Katakana ,  OCR,  Matriks  Populasi  Piksel, L1-Metric .

## A BSTRACT
Hiragana and Katakana is a language that comes from  Japan.  Japanese  language  has  spread  in Indonesia  especially  in  learning.  But  because  of Japanese  language  is  not a  language  from  Indonesia and  not  International  language  then  this  language  is difficult  to  learn  and  read  for  a  beginner  who  wants to  learn  the  language. Therefore,  it  takes  a  system that  can  read  Japanese  script.  This  research  will  be focused  on  design  application  of  optical  character recognition  of  Japanese  scriptby  using  pixel population  matrix  and  l1-metric  distance  in  the introduction  of  Japanese  image  where  pixel population  matrix  is  used  to  obtain  feature  of character  and  l1-metric  distance  for  distance measurement. And in building applications used java programming  language.  The process  in  this  research consists  of  4  stages  of  pre-processing,  segmentation, feature  extraction,  and  distance  measurement.  Pre- processing is done by binary process. Segmentation is done  by  segmenting  characters  in  a  word.  Feature extraction  is  done  to  get  the  feature  of  the  script. Distance  measurements  are  performed  to  calculate the  difference  between  the  data  tested  and  the  data contained  in  the  database  and  then  compare  where the  smallest  distance  is  the  sample  data  close  to  the test data.

## Ade Setiawan, Kristien Margi Suryaningrum
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 1, 15 Desember 2017
The  test  results  were  performed  with  the  pixel population  matrix  and  l1-metric  distance  indicates that  82.61%  japanese  characters  with  different  font types with sample data are identified. But still 17.39% there  are  still  failures  in  recognizing  the  script.  This failure  is  due  to  the  poor  binary  and  segmentation process where the binary process sometimes removes the pixels that should not be lost and the segmentation is less able to separate per character.

## Keywords :
Hiragana,  Katakana,  OCR,  Pixel  Population  Matrix, L1-Metric .

## I. P ENDAHULUAN
Banyaknya  pengemar  anime, cosplay ,  dan  film Jepang  di  Indonesia  telah  membuat  sejumlah  orang tertarik  dalam  mempelajari  bahasa  Jepang.  Pada dasarnya bahasa Jepang bukanlah bahasa yang berasal dari Negara Indonesia melainkan bahasa yang berasal dari  Negara  Jepang  dan  bahasa  Jepang  juga  bukan merupakan  bahasa  international.  Dikarenakan  bahasa Jepang  ini  bukan  bahasa  internasional  dan  bukan bahasa dari negara Indonesia maka kebanyakan orang menjadi kesulitan dalam mempelajari bahasa Jepang.
Tidak  sama  seperti  bahasa  Indonesia  yang  tidak memiliki  aksara,  bahasa  Jepang  mempunyai  aksara yaitu  aksara Hiragana dan Katakana dimana  aksara Hiragana untuk  kata-kata  sehari-hari  dan  aksara Katakana untuk  kata-kata  serapan.  Dikarenakan kesulitan-kesulitan  tersebut  maka  pemula  yang  ingin mempelajari  bahasa  Jepang  menjadi  kesulitan  dalam mempelajari bahasa tersebut. Pelajaran disekolah pun terkadang  mengajarkan  bahasa  Jepang  sebagai  salah satu  pembelajaran  bahasa  maupun  ekstrakulikuler bahasa  Jepang  di  sekolah.  Pembelajaran  bahasa Jepang juga terdapat di berbagai kursus bahasa Jepang di Indonesia
Melihat bagaimana bahasa jepang telah menyebar di  Indonesia  maka  peneliti  akan  merancang  dan membuat sebuah aplikasi Optical Character Recognition terhadap aksara atau huruf dari Hiragana dan Katakana agar dapat membantu seseorang dalam mempelajari  bahasa  Jepang.    Aplikasi Optical Character  Recognition merupakan  aplikasi  yang dirancang dengan  menerapkan computer vision untuk mengenali karakter-karakter berbentuk gambar menjadi  sebuah  informasi  yang  sesuai  dan  berguna. Aplikasi  pengenal  huruf Hiragana dan Katakana
dibuat  dengan  mengimplementasikan  fitur  matriks populasi  piksel  agar  menghasilkan  informasi  kanji sesuai dengan aksara Hiragana dan Katakana .
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut  maka  dapat dirumuskan  masalah  sebagai  berikut  yaitu bagaimana fitur matriks populasi piksel dapat diimplementasikan pada  aplikasi  OCR  aksara  Jepang,  bagaimana L1- Metric  Distance dapat  diimplementasikan  pada aplikasi  OCR aksara Jepang,  bagaimana  fitur  matriks populasi piksel dan l1-metric menghasilkan informasi huruf kanji dari aksara Hiragana dan Katakana ?
Berdasarkan  rumusan  masalah  tersebut,  maka tujuan  penelitian  yaitu  sebagai  berikut  yaitu  untuk membuktikan  fitur  matriks  populasi  piksel  dapat diterapkan pada OCR aksara Jepang, untuk membuktikan l1-metric dapat  diterapkan  pada  OCR aksara Jepang, dan u ntuk mendapatkan informasi dari fitur matriks populasi piksel dan l1-metric
Manfaat  dari  penelitian  ini  adalah  untuk membantu  pelajar  disekolah  dan  lembaga  kursus bahasa  Jepang  dalam  mempelajari  bahasa  Jepang sehingga  dapat  mengenali  aksara Hiragana dan Katakana dan  mengetahui  huruf  kanji  dari  aksara tersebut.

## II. L ANDASAN T EORI II.1 Aksara Hiragana
Hiragana adalah  huruf  bahasa  Jepang  asli  yang dibuat  oleh  orang  Jepang.  Huruf  ini  mempunyai fungsi  sebagai  kata-kata  asli  bahasa  Jepang  yang bukan  kata  serapan.  (Haryanto,  Mahardityawarman, Kusnaedi, & Priyanggodo, 2016)
Gambar 1. Aksara Hiragana

## Ade Setiawan, Kristien Margi Suryaningrum
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 1, 15 Desember 2017

## II.2 Aksara Katakana
Huruf Katakana biasa dipakai untuk menulis kata serapan dari bahasa asing. Sebagaimana alfabet, huruf Katakana dan Hiragana hanya  mewakili  satu  bunyi tanpa  arti.  Walaupun  kalimat  dalam  bahasa  Jepang biasa  terdiri  dari Hiragana , Katakana dan Kanji , tetapi  bisa  juga  cuma  ditulis  dalam Hiragana dan Katakana .  (Haryanto,  Mahardityawarman,  Kusnaedi, & Priyanggodo, 2016).
Gambar 2. Aksara Katakana

## II.3 Optical Character Recognition
Optical  Character  Recognition (OCR)  adalah sebuah  aplikasi  komputer  yang  digunakan  untuk mengidentifikasi  citra  huruf  maupun  angka  untuk dikonversi  ke  dalam  bentuk file tulisan.  Sistem pengenal  huruf  ini  dapat  meningkatkan  fleksibilitas atau  kemampuan  dan  kecerdasan  sistem  komputer. Sistem  pengenal  huruf  yang  cerdas  sangat  membantu usaha  besar-besaran  yang  saat  ini  dilakukan  banyak pihak  yakni  usaha  digitalisasi  informasi  dan pengetahuan,  misalnya  dalam  pembuatan  koleksi pustaka  digital,  koleksi  sastra  kuno  digital,  dan  lain- lain. (A., Erik, & Hakim, 2014).
Secara  garis  besar  proses  OCR  dapat  dijelaskan pada Gambar 3.

## Gambar 3. Proses OCR
Didalam OCR, gambar yang berisi karakter yang ingin dikenali dilakukan preprocessing.
Preprocessing adalah  proses  menghilangkan  konten- konten  yang  tidak  diinginkan  seperti noise dan  juga untuk memperbaiki kualitas gambar agar lebih mudah dikenali. Dalam tahap pertama preprocessing
dilakukan
grayscalling . Grayscalling
adalah mengubah  gambar  yang  berwarna  menjadi  gambar yang hanya memiliki derajat keabuan saja. Selanjutnya  dalam  tahap  kedua  dilakukan  noise filtering,  yaitu  proses  mengurangi  atau  mereduksi noise  yang  ada  pada  gambar. Noise yang  terlalu banyak dapat mengurangi keakuratan dalam pengenalan  karakter.  Dan  tahap  terakhir  dari preprocessing yaitu thresholding. Thresholding memisahkan  konten  yang  akan  dikenali  dengan background dengan mengubah gambar menjadi hitam putih.  Dengan  berakhirnya  tahap thresholding maka tahap preprocessing selesai dilakukan.
Tahap selanjutnya adalah segmentasi. Segmentasi melakukan  pemisahan  karakter  yang  berarea  besar menjadi  area  yang  lebih  kecil  seperti  suatu  kalimat menjadi kata-kata, dan kata menjadi karakter. Setelah dilakukan  segmentasi  maka  dilakukan  normalisasi. Normalisasi  mengubah  karakter  karakter  hasil segmentasi  menjadi  suatu  karakter  yang  memiliki karakterisitik  yang  telah  ditentukan,  seperti  dimensi region dan  ketebalan  karakter.  Setelah  proses normalisasi  dilakukan  maka  selanjutnya  dilanjutkan pada  tahap  ekstraksi  fitur.  Ekstraksi  fitur  dilakukan untuk  mendapatkan  karakteristik  khas  yang  dimiliki oleh tiap-tiap karakter. Dan tahap akhir dalam proses OCR  ini  adalah recognition ,  dimana  dilakukannya

## Ade Setiawan, Kristien Margi Suryaningrum
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 1, 15 Desember 2017
pengenalan dengan cara membandingkan ciri-ciri fitur yang ingin dikenali dengan data yang telah tersimpan sebelumnya sesuai dengan algoritma pengenalan yang dipakai.  Hasil  perbandingan  yang  miriplah  yang kemudian  keluar  menjadi  suatu  hasil  pengenalan berupa teks.

## II.4 Binerisasi
Binerisasi  merupakan  proses  untuk  mengubah suatu citra menjadi citra yang hanya terdiri dari warna hitam dan putih. (Septiarini, 2012).

## II.5 Segmentasi
Segmentasi  merupakan  suatu  proses  pemisahan objek  yang  satu  dengan  objek  yang  lain  dalam  suatu citra,  berdasarkan  sifat-sifat  tertentu  dari  citra  yang dapat dijadikan sebagai pembeda. (Septiarini, 2012).

## II.6 Ekstrasi Fitur
Proses  ekstrasi  fitur  terdiri  dari  proses  pencarian batas  atas,  batas  kiri,  batas  kanan,  dan  batas  atas. Proses  pencarian  batas  dilakukan  dengan scanline secara  horizontal  dan  secara  vertikal.  Untuk mendapatkan batas atas objek citra dilakukan scanline vertikal  baris  perbaris,  mulai  dari  atas  citra  sampai ditemukan  baris  pertama  yang  berisi  piksel  hitam. Untuk  mendapatkan  batas  bawah  objek  citra dilakukan scanline vertikal  baris  perbaris  mulai  dari bawah  citra  sampai  ditemukan  baris  pertama  yang berisi piksel hitam.
Setelah  objek  citra  dibatasi  dan  diperoleh, selanjutnya  adalah  menggunakan  fitur  populasi matriks  5  x  5  bagian  atau  25  bagian  sel.  Setiap  sel akan berisi nilai yang merupakan populasi piksel dari setiap  area  citra  yang  merupakan  luas  dari  1/25  luas citra dalam hitungan piksel. (Mulyana, 2014).

## II.7 Fitur Matriks Populasi Piksel
Matriks  populasi  piksel  adalah  sekumpulan  sel yang terbentuk dari pembagian citra-citra membentuk kolom  dan  baris.  Masing-masing  sel  berisi  populasi piksel  pada  bagian-bagian  citra  yang  diwakilinya. Matriks  populasi  piksel  dapat  tersusun  dari  matriks 2x2, 3x3, 4x4, 5x5, 6x6 dan seterusnya.
Menurut Mulyana (2006), dalam laporan tesisnya menjelaskan  bahwa  untuk  dapat  mengakomodasi penyebaran piksel obyek citra sebaiknya menggunakan  matriks  yang  dapat  mengakomodasi penyebaran piksel-piksel citra obyek tersebut.
OCR  membutuhkan  fitur  (ciri),  untuk  mengenali karakter  hurufnya.  Ssalah  satu  fitur  yang  dapat digunakan  adalah  matriks  populasi  pixel.  (Mulyana, 2014)
II.8 L1-Metric Distance
L1-metric melakukan  pengukuran  jarak  antara fitur-fitur  yang dimiliki dua buah citra. Dimana jarak kedua buah citra ini yang nantinya akan dipertimbangkan  sebagai  kemiripan  antara  dua  buah citra. Semakin kecil nilai jarak  yang dihasilkan  maka kedua  citra  akan  dianggap  semakin  mirip.  semakin besar  nilai  jarak  yang  dihasilkan  maka  kedua  citra akan  dianggap  semakin  berbeda.  (Theresia  &  Simon, 2016).
….. ……………………[1]
Keterangan pada rumus 1:
l : pencacah fitur n : jumlah fitur
I : himpunan fitur citra pada top stack / citra yang terakhir disimpan
i : fitur citra pada top stack / citra yang terakhir disimpan
H : himpunan fitur citra yang akan diuji
h : fitur citra yang akan diuji
D(I,H) : jarak citra I terhadap citra H

## III. A NALISIS DAN P ERANCANGAN

## III.1 Kebutuhan Data
Analisis  data  yang  diperlukan  dalam  penelitian ini  adalah  gambar  atau  citra  harus  berekstensi  .jpg, .png,  .bmp  dan  gambar  harus  berupa  aksara  Jepang bukan aksara lain.

## Ade Setiawan, Kristien Margi Suryaningrum
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 1, 15 Desember 2017
III.2 Flowchart Sistem
Input citra dan nilai ambang Mulai Pre-processing Ekstrasi Fitur Pengukuran Jarak Ocr_jepang (aksa) Selesai Output Informasi Pengenalan berupa Kanji Segmentasi
Gambar 4. Flowchart Sistem OCR
Berdasarkan  Gambar  4,  proses  diawali  dengan memasukkan  citra  dan  nilai  ambang  lalu  dilakukan proses pre-processing untuk  mendapatkan  citra  biner dan  dilakukan  proses  segmentasi  untuk  memisahkan tiap  karakter  dan  dilanjutkan  ke  ekstrasi  fitur  untuk mendapatkan  fitur  yang  objek  yang  diuji.  Setelah mendapatkan  fitur,  dilakukan  pengukuran  jarak dengan l1-metric yang diuji dengan data sampel yang terdapat  pada  basis  data  ocr_jepang.  Setelah dilakukan  pengukuran  jarak  maka  keluarlah  hasil berupa informasi dari pengenalan berupa huruf kanji .

## III.3 Ekstrasi Fitur
Ekstrasi  fitur  dilakukan  dengan  menggunakan fitur  matriks  populasi  piksel  dimana  metode  ekstrasi fitur  merupakan  cara  untuk  mendapatkan  fitur  atau ciri  dari  sebuah  gambar  atau  objek  citra.  Pemilihan fitur  matriks  populasi  piksel  ini  dikarenakan  peneliti melihat  penelitian  sebelumnya  yang  telah  berhasil menggunakan  fitur  matriks  populasi  piksel  tersebut
dan peneliti ingin mengimplementasikan fitur matriks populasi  piksel  tersebut  untuk  mengenali  aksara Hiragana dan Katakana .
Pada  ekstrasi  fitur  dilakukan  pencarian  dengan menggunakan scanline secara  horizontal  dan  vertikal untuk  menentukan  batas  atas,  bawah,  kiri,  dan  kanan dimana  batas  tersebut  merupakan  titik  piksel  hitam yang ditemukan pada sisi paling kanan, kiri, atas, dan bawah.
Setelah  dilakukan  pembatasan,  maka  selanjutnya citra  tersebut  dibagi  menjadi  matriks  5  x  5  dimana tiap  bagian  dihitung  jumlah  piksel  hitam  sehingga memperoleh  25  nilai  dan  juga  ditambahkan perbandingan  lebar  dan  tinggi  sehingga  menjadi  26 nilai.  Dari  26  nilai  tersebut  maka  dilakukan pengukuran  jarak  untuk  pengenalan  aksara  yang sesuai dengan aksara yang diuji.

## Gambar 5. Contoh Pembatasan Ekstrasi Fitur
Berdasarkan  Gambar  5,  ekstrasi  fitur  akan melakukan scanline dimana menemukan batas bawah, kiri,  kanan  dan  atas.  Batas  tersebut  ditemukan  ketika menemukan  nilai  0  atau  piksel  warna  hitam  yang terdapat paling kiri, kanan, atas dan bawah.

## Gambar 6. Pembagian 5x5 Matriks Populasi Piksel
Setelah  menentukan  batas  maka  dilakukannya pembagian 5x5 seperti Gambar 6.

## Ade Setiawan, Kristien Margi Suryaningrum
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 1, 15 Desember 2017

## Gambar 7. Proses Matriks Populasi Piksel
Berdasarkan  Gambar  7,  setelah  dibagi  menjadi 5x5  bagian,  lalu  dihitung  berapa  banyak  piksel  yang terdapat tiap bagian. Dari setiap bagian tersebut maka diperoleh  nilai  fitur  untuk  citra  tersebut  berupa  25 nilai  serta  ditambah  dengan  perbandingan  lebar  dan tinggi menjadi 26 nilai fitur.
Input Citra Biner Mulai Pencarian batas atas,bawah,kiri, kanan Pem bagian citra menjadi 5x5 Perhitungan piksel hitam per bagian Selesai Output nilai fitur citra Perhitungan perbandingan lebar dan tinggi
Gambar 8. Flowchart Proses Ekstrasi Fitur
Pada Gambar 8, proses diawali dengan masukkan citra biner dari karakter yang telah disegmentasi. Citra biner  tersebut  diproses  untuk  mencari  batas  kiri, kanan,  atas  dan  bawah.  Setelah  itu  dilakukan pembagian  citra  menjadi  5x5.  Setelah  itu  dilakukan proses  perhitungan  piksel  hitam  per-bagian  dan menghitung  perbandingan  lebar  dan  tinggi  untuk mendapatkan  fitur  dari  citra  tersebut.  Untuk  proses ekstrasi  fitur  ini  merupakan  proses  fitur  matriks populasi piksel. (Sutoyo, 2009)

## III.4 Pengukuran Jarak
Pengukuran  jarak  digunakan  untuk  melakukan pengenalan  yang  mendekati  nilai  dari  gambar  yang diuji.  Nilai  yang  didapatkan  dari  ekstrasi  fitur digunakan dalam pengukuran jarak. Pengukuran jarak
yang digunakan adalah l1-Metric . Peneliti menggunakan l1-Metric
dikarenakan untuk menghitung  nilai fitur  yang diuji dengan fitur sampel sehingga  mendapatkan  nilai  minimum  dimana  nilai yang  paling  kecil  merupakan  nilai  yang  terdekat dalam pengenalan aksara Jepang.
Gambar 9. Perhitungan L1-Metric
Berdasarkan  Gambar  9,  perhitungan l1-metric dilakukan  dengan  membandingkan  selisih  antar bagian  dari  2  buah  fitur  yaitu  fitur  dari  data  uji  dan fitur  dari  data  sampel.  Setelah  diselisih  maka dilakukan  penjumlahan  antar  setiap  selisihnya  dan mendapatkan  nilai  pengukuran  jaraknya.  Nilai pengukuran  jaraknya  juga  ditambahkan  selisih  dari  2 fitur  yang  dihasilkan  dari  perbandingan  lebar  dan tinggi dari citra uji dan citra sampel.
Setelah  didapatkan  nilai  pengukuran  jarak  maka dilakukan  pengujian  dengan  citra  sampel  yang  lain dan  dibandingkan  nilai  jarak  yang  terkecil.  Dari  nilai jarak  terkecil  tersebut  maka  ditentukan  bahwa informasi data sampel tersebut sama dengan data uji.

## Ade Setiawan, Kristien Margi Suryaningrum
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 1, 15 Desember 2017
Mulai Input fitur citra dmin = 10000 id = 0 i = 0 Perhitungan jarak fitur citra dengan fitur sampel (d =  |i l -h l |) i++ Ocr_jepang (aksa) d<dmin dmin = d Id = i Citra sudah diuji dengan semua
sampel Cek id array pada data sampel Output Kanji Selesai N Y N Y
Gambar 10. Flowchart Proses Pengukuran Jarak
Berdasarkan  Gambar  10,  proses  diawali  dengan inisialisasi  awal  dmin,  id  dan  i  dan  memasukan  fitur citra  yang  didapatkan  pada  proses  ekstrasi  fitur. Setelah  itu  diproses  dengan  pengukuran  jarak l1- metric antara  citra  yang  diuji  dengan  citra  yang terdapat  pada  basis  data.  Jika  yang  dihasilkan  dari pengukuran  jarak  lebih  kecil  dari  dmin  maka  dmin diganti  d  dan  id  =  i.  Jika  tidak  maka  dilanjutkan  ke proses  selanjutnya  yaitu  mengecek  apakah  citra  yang diuji telah diuji dengan semua sampel atau tidak. Jika sudah  diuji  semua  maka  dilakukan  pengecekan  id pada array data sampel dan mengeluarkan hasil huruf kanji .

## III.5 Perancangan Basis Data
Basis  data  atau  tabel  Aksa  akan  dijelaskan dengan kamus data berdasarkan tabel 1.
Tabel 1. Kamus Data Tabel Aksa Nama Field Tipe Data Panjang Keterangan id int 11 Primary key , auto increment font varchar 45 Tipe font aksara jepang kanji varchar 45 Huruf kanji dari aksara aksara varchar 45 Jenis aksara ( Hiragana , Katakana ) fitur varchar 5000 Fitur  dari  matriks  populasi piksel III.6 Implementasi Antarmuka
Gambar 31. Antarmuka Recognition
Berdasarkan  Gambar  11,  antarmuka  pengenalan aksara  Jepang  dapat  dimulai  dengan  klik button “ Open  File  Image ”  untuk  mengambil  gambar  dan langsung  diproses  sehingga  menampilkan  hasil  pada textbox “Hasil Output ”. Untuk menambah data sampel maka dapat klik button “ Add Data Sampel”.
Untuk  keluar  program  dengan  klik button “ Close ”.  Ada  3  gambar  pada  antarmuka  diatas  yaitu gambar  sebelah  kiri  adalah  gambar  asli,  gambar tengah  adalah  gambar  yang  telah  dibinerisasi,  dan gambar sebelah kanan adalah gambar yang disegmentasi.

## Gambar 42. Antarmuka Penambahan Sampel
Berdasarkan  Gambar  12,  Proses  yang  pertama kali  dilakukan  untuk  penambahan  sampel  adalah  klik button “ Open  Image ”  lalu user memilih  gambar. Setelah  memilih  gambar  maka  langsung  diproses binerisasi dan ekstrasi fitur.

## Ade Setiawan, Kristien Margi Suryaningrum
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 1, 15 Desember 2017
Selanjutnya  isi textbox “ font ”  dengan font yang digunakan,  jenis  aksara,  dan  huruf kanji .  Jika  telah semua  terisi  maka  klik button “ Save ”  untuk menyimpan  di  basis  data.  Setelah  disimpan  maka akan ditambahkan di tabel sebelah kanan.
Untuk  kembali  ke  antarmuka  pengenalan  aksara jepang maka dapat klik button “ Back ”.
III.7 Implementasi Proses Binerisasi

## Gambar 53. Implementasi Proses Binerisasi(1)
Gambar 64.  Implementasi Proses Binerisasi(2)
Berdasarkan  Gambar  13,  proses  yang  dilakukan pertama  kali  sebelum  mengubah  citra  warna  ke  citra biner adalah proses pengambilan piksel warna dengan penggunaan PixelGrabber pada library Java .
Berdasarkan  Gambar  14,  proses  binerisasi dilakukan dengan  mengambil  warna red , green , blue . Lalu  ketiganya  dijumlahkan  dan  dibagi  tiga  sehingga mendapatkan warna abu-abu ( grayscale ).
Setelah mendapatkan warna abu-abu maka proses selanjutnya  adalah  membandingkan  nilai  abu-abu ( grayscale )  dengan  nilai  ambang.  Nilai  ambang  yang dipakai  adalah  200.  Jika  nilai  abu-abu  kurang  dari nilai  ambang  maka  nilai  biner  menjadi  0  (hitam)  jika tidak maka nilai biner menjadi 255 (putih).
Proses  dilakukan  terus  menerus  sampai  setiap piksel telah dibinerisasi.
III.8 Implementasi Proses Segmentasi

## Gambar 75. Implementasi Segmentasi(1)
Berdasarkan Gambar 15, proses segmentasi yang pertama  dilakukan  adalah  menemukan  titik  x  awal dan  titik  x  akhir  pada  objek.  Dengan  titik  x  awal ditemukannya  posisi  awal  piksel  hitam  yang  pertama kali  ditemukan  dan  x  akhir  yang  ditemukan  posisi akhir piksel hitam tidak ditemukan lagi.

## Ade Setiawan, Kristien Margi Suryaningrum
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 1, 15 Desember 2017

## Gambar 86. Implementasi Segmentasi(3)
Berdasarkan  gambar  16,  proses  ini  merupakan kelanjutan  dari  proses  pada  gambar  14.  Pada  proses ini melakukan pembatasan antar objek dan melakukan pengukuran jarak dengan memanggil method recognition yang  menghasilkan  huruf kanji .  Setiap kanji yang  dihasilkan  digabungkan  menjadi  1  pada sebuah text dan kemudian ditampilkan.
III.9 Implementasi Proses Ekstrasi Fitur

## Gambar 97. Implementasi Proses Ekstrasi Fitur
Berdasarkan gambar 17, proses yang pertama kali dilakukan  pada  ekstrasi  fitur  adalah  dengan  mencari batas kanan, kiri, atas dan bawah. Proses ini dilakukan pada antarmuka data sampel. Namun proses ini sudah masuk  pada  proses  segmentasi  pada  antarmuka pengenalan aksara Jepang.
Gambar 108. Implementasi Matriks Populasi Piksel(1)
Berdasarkan  Gambar  18,  proses  yang  pertama kali  dilakukan  adalah  pembuatan variable untuk menampung  nilai  dan  pembagian  matriks  menjadi 5x5.

## Gambar 119. Implementasi Matriks Populasi Piksel(2)
Berdasarkan Gambar 19, proses yang menghitung jumlah  piksel  hitam  pada  setiap  bagian.  Lalu  jumlah tersebut  dibagi  jumlah  seluruh  piksel  pada  bagian tersebut  dan  dikali  dengan  100.  Proses  ini  dilakukan terus-menerus  sampai  mengisi  25  bagian.  Proses terakhir  adalah  menghitung  perbandingan  lebar  dan tinggi.

## Ade Setiawan, Kristien Margi Suryaningrum
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 1, 15 Desember 2017
III.10 Implementasi Proses L1-Metric
Gambar 20. Implementasi L1-Metric Distance
Berdasarkan  Gambar  20,  proses  yang  dilakukan adalah  selisih  antar  fitur  yang  dijumlahkan.  Selisih tersebut didapatkan berdasarkan rumus 1. Selisih yang dicari  adalah  selisih  antara  citra  uji  dengan  citra sampel yang terdapat pada database .
Dari  hasil  pengukuran  jarak  tersebut  maka selanjutnya  akan  mencari  jarak  yang  terkecil.  Dari jarak  terkecilah  maka  citra  uji  itu  merupakan  citra sampel tersebut.

## III.11 Hasil Pengujian
Jenis font yang  menjadi  data  sampel  didalam basis  data  adalah font  BokutachinoGothic2Regular, irohamaru mikami Regular , ＭＳ 明朝 ( Body Asian ), Senobi  Gothic  Regular ,  dan Source  Han  Serif Medium.
Untuk  pengujiannya  dilakukan  dengan  jenis font yang  tidak  terdapat  dalam  data  sampel. Font yang digunakan  untuk  pengujian  adalah  font Microsoft YaHei , SimSun ,  dan Yu  Gothic  Medium .  Pengujian dilakukan  dengan  memasukan  citra  aksara  Jepang berupa kata dan karakter lebih dari 1.
Tabel 2. Pengujian OCR Aksara Jepang
Jumlah Aksara Benar Salah Presentase 276 228 48 82,61%
Berdasarkan  Tabel  2,  hasil  pengujian  yang dilakukan  menunjukan  bahwa  82,61%  aksara  jepang dengan jenis font lain berhasil dikenali. Namun masih 17,39%  gagal  dalam  mengenali  aksara  tersebut. Kegagalan  ini  dikarenakan  proses  binerisasi  dan segmentasi yang kurang baik dimana proses binerisasi
kadang menghilangkan piksel-piksel yang seharusnya tidak  hilang  dan  segmentasi  kurang mampu memisahkan per karakter.
Kegagalan  ini  juga  didapatkan  karena  adanya karakter-karakter yang sama persis dengan perbedaan sedikit  yang  menyebabkan  karakter-karakter  tersebut tidak mampu dikenali.

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Setelah  dilakukan  pengujian  maka  penelitian  ini dapat disimpulkan.
a. Matriks populasi piksel dengan menggunakan  L1-Metric  mampu  mengenali pengenalan aksara Jepang.
b. Fitur matriks populasi piksel dapat diimplementasikan  untuk  mendapatkan  fitur dalam pengenalan aksara Jepang.
c. L1-metric  distance dapat  diimplementasikan untuk  melakukan  pengukuran  jarak  dalam pengenalan aksara Jepang
d. Aplikasi  ini  dapat  mengenali  aksara  Jepang dengan tingkat akurasi cukup tinggi.
e. Matriks populasi piksel
dengan menggunakan  L1-Metric  distance  dapat diterapkan  untuk  berbagai  bidang  dalam mengenalai karakter.
Berdasarkan  penelitian  ini,  saran  untuk  peneliti selanjutnya sebagai berikut.
a. Pengujian  dilakukan  dengan  kalimat  berupa aksara Jepang
b. Dibutuhkan algoritma yang dapat melakukan segmentasi  antar  karakter  dan  berbagai ukuran font .
c. Menggunakan algoritma pembelajaran untuk penelitian selanjutnya.

## R EFERENSI
Haryanto, R. T., Mahardityawarman, R., Kusnaedi, &
Priyanggodo,  D.  Y.  (2016).  Pengenalan Tulisan Tangan Karakter Jepang Menggunakan Library Tesseract Pada
Android. In S. Widyarto (Ed.), Proceeding of the  2nd  Informatics  Conference  2016  (ICF- 2016) (pp.  51-53).  Jakarta:  Universitas  Budi Luhur.  Retrieved  from  http://ojs.computing- icf.org/index.php/pic/article/view/10/21

## Ade Setiawan, Kristien Margi Suryaningrum
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 1, 15 Desember 2017
Afriansyah,  A.  (2015,  Desember).  Analisa  dan
Perancangan  Aplikasi  Perpustakaan  pada Politeknik Sekayu Menggunakan Pemrograman Java. Jurnal Teknik Informatika  Politeknik  Sekayu,  III (2),  53-61. Retrieved from http://jurnal.polsky.ac.id/index.php/tips/articl e/view/65/19 Huyck, Christian R., Mitchell, Ian G.,  “Compensatory  Hebbian  learning  for categorisation  in  simulated  biological  neural nets”, Journal: Biologically InspiRed
Cognitive Architectures, Vol 6, 2013, (ISSN: 2212-683X) page 3-7
Santoso, & Nurmalina, R. (2017, April). Perencanaan dan Pengembangan Aplikasi Absensi
Mahasiswa  Menggunakan  Smart  Card  Guna Pengembangan Kampus Cerdas (Studi Kasus
Politeknik  Negeri  Tanah  Laut).  Jurnal Integrasi,  9(1),  84-91.  Retrieved  from http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JI/arti cle/view/288/277
A.,  R.  S.,  Erik,  &  Hakim,  M.  L.  (2014).  Penerapan
Teknik OCR (Optical Character Recognition)  pada  Aplikasi  Terjemahan Kitab  Fiqih  Safinah  An-Naja  Menggunakan
ReadDRIS.  Seminar  Nasional  Infromatika (pp.  60-69).  Yogyakarta:  UPN  "Veteran". Retrieved
from http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/semnasif/
article/viewFile/994/865
Mulyana,  T.  M.  (2014,  Juni).  Fitur  Matriks  Populasi Piksel  Untuk  Membedakan  Frame-frame
Dalam Deteksi
Gerakan.
JURNAL TEKNOLOGI  INFORMASI,  10(1),  13-18. Retrieved from
http://journal.ubm.ac.id/index.php/teknologi- informasi/article/viewFile/322/309
Sathasivam, Saratha., “Learning Rules Comparison in Neuro-Symbolic  Integration”,  International Journal of Applied Physics and Mathematics, Vol.  1,  No.  2,  September  2011,  AbuDhabi University,  UAE  (ISSN:  2010-362X)  page 129-132
Septiarini,  A.  (2012,  Juli).  Segmentasi  Karakter Menggunakan Profil Proyeksi.
Jurnal
Informatika  Mulawarman,  7(2),  66-69.
Retrieved
from
http://e-
journals.unmul.ac.id/index.php/JIM/article/vi ew/88/pdf
Sutoyo,  T.,  mulyanto,  E.,  Suhatono  V.,  Nurhayanti OD.,  Wijanarto.,  Teori  Pengolahan  Digital, Andi Offset, Yogyakarta, 2009.
Khardon, Roni., Wachman, Gabriel.,  “Noise Tolerant Variants  of  the  Perceptron  Algorithm”, Journal  of  Machine  Learning  Research  8 (2007)  227-248  Submitted  11/05;  Revised 10/06; Published 2/07
Sathasivam, Saratha., “Learning Rules Comparison in Neuro-Symbolic  Integration”,  International Journal of Applied Physics and Mathematics, Vol.  1,  No.  2,  September  2011,  AbuDhabi University,  UAE  (ISSN:  2010-362X)  page 129-132