## PENGENALAN POLA HURUF DENGAN
MENGGUNAKAN ALGORITMA ADALINE
Bety Etikasari 1 , Trismayanti Dwi Puspitasari 2
1),2) Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember Jl. Mastrip POBOX 164 Jember bety.etikasari@gmail.com

## ABSTRAK
Bidang kecerdasan buatan merupakan salah satu bidang teknologi yang menjadikan perubahan kehidupan manusia semakin berkembang kearah memudahkan aktivitas manusia karena kecerdasan manusia berkonsep pada pikiran cerdas  manusia.  Penelitian  bidang  kecerdasan  buatan  pada  permasalahan  penyandang  disabilitas  memberikan manfaat  kemudahan  dalam  aksesibilitas  kebutuhan  sehari-hari.  Salah  satu  permasalahan  yang  terjadi  pada penyandang  disabilitas  adalah  terkait  pengenalan  huruf  misalnya  dalam  menulis.  Penyelesaian  untuk permasalahan  tersebut  adalah  dengan  pembuatan  aplikasi  pengenalan  pola  huruf.  Salah  satu  algoritma  yang digunakan  dalam  kasus  pengenalan  pola  adalah  algoritma  Adaline.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menentukan perhitungan yang efektif dari algoritma Adaline untuk pengenalan pola huruf agar dapat dijadikan acuan dalam pengembangan aplikasi pengenalan pola huruf. Penerapan pelatihan Adaline akan efektif untuk diterapkan dalam pengembangan aplikasi pengenalan pola huruf apabila nilai alfa yang diperkecil yaitu 0,05, nilai toleransi yang diperbesar yaitu 0,1 dan menggunakan fungsi aktivasi bipolar.
Keyword : pelatihan adaline, nilai alfa, nilai toleransi, fungsi aktivasi bipolar, pengenalan pola huruf .

## 1.  PENDAHULUAN
Bidang  kecerdasan  buatan  merupakan  salah satu  bidang  teknologi  yang  menjadikan  perubahan kehidupan  manusia  semakin  berkembang  kearah memudahkan  aktivitas  manusia  karena  kecerdasan manusia  berkonsep  pada  pikiran  cerdas  manusia. Penelitian bidang kecerdasan buatan pada permasalahan  penyandang  disabilitas  memberikan manfaat  kemudahan  dalam  aksesibilitas  kebutuhan sehari-hari.  Salah  satu  permasalahan  yang  terjadi pada penyandang disabilitas adalah terkait pengenalan huruf misalnya dalam membaca sebuah kalimat.  Penyelesaian  untuk  permasalahan  tersebut adalah dengan pembuatan aplikasi pengenalan pola huruf.  Salah  satu  algoritma  yang  digunakan  dalam kasus pengenalan pola adalah algoritma Adaline.
Jaringan Syaraf Tiruan (JST) merupakan salah satu  upaya  manusia  untuk  memodelkan  cara  kerja atau fungsi sistem syaraf manusia dalam melaksanakan tugas tertentu. Pemodelan ini didasari oleh kemampuan otak manusia dalam mengorganisasikan  sel-sel  penyusunnya  yang disebut neuron ,  sehingga  mampu  melaksanakan tugas-tugas  tertentu,  khususnya  pengenalan  pola dengan efektivitas  yang sangat tinggi [1].  Terdapat berbagai  metode  dalam  JST  salah  satunya  adalah algoritma  pelatihan  Adaptive  Linier  Neuron (Adaline).  Adaline  digunakan  dalam  pengenalan pola  karena  merupakan  perbaikan  dari  metode perceptron.  Algoritma  adaline  memperbaikinya dengan  memodifikasi  bobot  dengan  menggunakan aturan  Least  Mean  Square.  Adaline  menggunakan dua  pengubahan  pada  laju  pemahaman  dan  batas toleransi  sehingga  lebih  efektif  dalam  pengenalan pola yang dilakukan. Hal ini didukung oleh beberapa
penelitian  dan  pengembangan  yang  dilakukan  oleh beberapa peneliti.
Penelitian  dan  pengembangan  sistem  pakar untuk  diagnosa  penyakit  ginjal  dengan  jaringan syaraf tiruan adaline. Hasil penelitian menyimpulkan bahwa perangkat lunak sistem pakar diagnosa  penyakit  ginjal  ini  mampu  membantu pengguna  dalam  diagnosa  penyakit  ginjal  dan memberikan  solusi  awal  yang  harus  dilakukan  [2]. Selanjutnya,  penelitian  dan  pengembangan  sistem pendeteksian  wajah  pada  video  menggunakan jaringan  adaptive  linier  neuron  atau  adaline.  Hasil penelitian  menyimpulkan  bahwa  sistem  pendeteksi wajah  menggunakan  pendekatan  jaringan  adaline dengan  algoritma  belajar  memiliki  detection  rate berkisar  dari  65%  hingga  90%  sehingga  adaline memiliki  kemampuan  pengenalan  pola  wajah dengan  jumlah  data  pelatihan  yang  tidak  terlalu besar dan sangat tepat untuk diterapkan pada sistem biometriks  yang  membutuhkan  proses  pendeteksi wajah [3].
Model  Adaline  ditemukan  oleh  Widrow  dan Hoff (1960). Arsitekturnya mirip dengan perceptron.  Beberapa  masukan  (dan  sebuah  bias) dihubungkan  langsung  dengan  sebuah neuron keluaran. Perbedaan dengan perceptron adalah cara modifikasi  bobot  [4].  Bobot  dimodifikasi  dengan aturan  DELTA  (Least  Mean  Square).  Selama pelatihan, fungsi aktivasi yang dipakai adalah fungsi identitas.
𝑛𝑒𝑡 = ∑ 𝑥 𝑖 𝑤 𝑖 + 𝑏 𝑖 ……………………..  (1)
𝒚 = 𝒇(𝒏𝒆𝒕) = 𝒏𝒆𝒕 = ∑ 𝒙 𝒊 𝒘 𝒊 + 𝒃 𝒊 ……..  (2)
Copyright (c) 2019 Jurnal Mnemonic
Kuadrat  selisih  antara  target  (t)  dan  keluaran jaringan  (f(net))  merupakan  error  yang  terjadi. Dalam aturan delta, bobot dimodifikasi sedemikian hingga errornya minimum.
𝐸 = (𝑡 − 𝑓(𝑛𝑒𝑡)) 2 = (𝑡 − (∑ 𝑥 𝑖 𝑤 𝑖 + 𝑏 𝑖 )) 2 …(3)
E merupakan fungsi bobot w i . Penurunan E tercepat terjadi pada arah
𝛿𝐸 𝛿𝑤 𝑖 = −2(𝑡 − (∑ 𝑥 𝑖 𝑤 𝑖 + 𝑏 𝑖 ))𝑥 𝑖 = −2(𝑡 − 𝑦)𝑥 𝑖 …….(4)
maka perubahan bobot adalah:
∆𝑤 𝑖 = 𝛼(𝑡 − 𝑦)𝑥 𝑖 ……………………………….(5)
𝛼 merupakan bilangan positif kecil (umumnya diambil 0.1)
Arsitektur  Adaline  menggunakan  arsitektur jaringan  layar tunggal  ( single layer network )  dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Arsitektur Adaline

## 2.   PEMBAHASAN

## 2.1. Inisialisasi Pola Huruf
Studi  kasus  pola  yang  digunakan  dalam adaline ini adalah huruf “P”. Pola huruf ditunjukkan pada  Tabel  1.  Matriks  yang  digunakan  untuk pengenalan pola adalah bentuk matriks 3 × 3.

## Tabel 1. Inisialisasi matriks pengenalan pola
Pola Huruf Matriks Inisialisasi Matriks dengan Fungsi Aktivasi Bipolar Inisialisasi Matriks dengan Fungsi Aktivasi Biner
P K J
T
I
2.2. Algoritma Adaline
Penyelesaian  pengenalan  pola  huruf  dengan algoritma adaline sebagai berikut:
1. Inisialisasi semua bobot dan bias (w 1 w 2, w 3, w 4, w 5, w 6, w 7, w 8, w 9 =  b  =  0).  Menentukan  besar laju  pemahaman  (α)  dan  toleransi  kesalahan yang diijinkan. Menentukan target.
2. Selama max ∆w i > batas toleransi, maka lakukan:
a. Set aktivasi unit masukan x i dimana (i= 1 s/d 9) yaitu x 1 , x 2 , x 3 , x 4 , x 5 , x 6 , x 7 , x 8 , dan x 9. b. Hitung respon unit keluaran: 𝑛𝑒𝑡 = ∑ 𝑥 𝑖 𝑤 𝑖 + 𝑏 𝑖 ……………  (6)
Y = f(net) ……………….……..  (7)
∆𝑤 𝑖 = 𝛼(𝑡 − 𝑦)𝑥 𝑖 dimana i adalah 1 s/d9………….. (8)
c. Perbaiki bobot pola yang mengandung kesalahan (y≠t) menurut persamaan:
w i (baru) = w i (lama) + α (t-y) x i dimana i adalah 1 s/d 9  ………  (9) b (baru) = b (lama) + α (t-y)……  (10)
Setelah  proses  pelatihan  selesai,  Adaline dapat  digunakan  untuk  pengenalan  pola.  Caranya sebagai berikut:
1. Inisialisasi semua bobot dan bias dengan bobot dan bias dari hasil pelatihan
2. Untuk  semua  input  masukan  bipolar  x, lakukan:
1) Set  aktivasi  unit  masukan  masukan  x i dimana (i= 1 s/d 9) yaitu x 1 , x 2 , x 3 , x 4 , x 5 , x 6 , x 7 , x 8 , dan x 9. 2) Hitung net vektor keluaran:
𝑛𝑒𝑡 = ∑ 𝑥 𝑖 𝑤 𝑖 + 𝑏
𝑖
3) Kenakan fungsi aktivasi: 𝑓(𝑥) = { 1   𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑥 ≥ 0 0   𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑥 < 0
𝑓(𝑥) = { 1    𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑥 ≥ 0 −1    𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑥 < 0
Setalah tahapan proses pelatihan dan pengenalan pola selesai, maka dengan melihat pada fungsi  aktivasi  dapat  diambil  kesimpulan  apabila f(net)  =  target  maka  pola  yang  diinginkan  telah ketemu atau dikenali.

## 2.3. Perhitungan pengenalan pola
Penghitungan pengenalan pola huruf menggunakan nilai laju pemahaman (α)  yaitu 0,05; 0,1; dan 0,2 dan batas toleransi 0,05 dan 0,1. Fungsi aktivasi yang digunakan yaitu bipolar dan biner.
1. Kasus Pola “P” dengan fungsi aktivasi bipolar Pengenalan Pola Huruf P dengan nilai alfa 0,2 dan  batas  toleransi  0,05.  Hasil  perhitungan Adaline dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Rangkuman hasil perhitungan Adaline dengan laju pemahaman (α) = 0,2 dan toleransi = 0,05 menghasilkan epoch 13

## Kesimpulan
Dengan menggunakan model ADELINE untuk mengenali pola P dengan alpha 0.2 dan batas toleransi 0.05 iterasi dilakukan sampai Epoch 13 dapat dilihat melalui nilai t (target) = f(net)

## 2. Kasus Pola “P” dengan fungsi aktivasi biner
Pengenalan Pola Huruf P dengan  nilai alfa 0,2 dan  batas toleransi 0,05. Hasil perhitungan  Adaline  dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Rangkuman hasil perhitungan Adaline dengan laju pemahaman (α) = 0,2 dan toleransi = 0,05 menghasilkan epoch 40

## Kesimpulan
Dengan menggunakan model ADELINE, fungsi aktivasi biner untuk mengenali pola P dengan Alfa 0.2 dan batas toleransi 0.05 iterasi dilakukan sampai Epoch 40 belum menemukan pola dapat dilihat melalui nilai t (target) ≠ f(net)
Tabel 4. Perbandingan hasil epoch untuk fungsi aktivasi bipolar dan biner pola P Pola P Bipolar Biner Alfa Alfa 0,05 0,1 0,2 0,05 0,1 0,2 Toleransi 0,05 Epoch 1 Epoch 2 Epoch 13 Epoch ∞ Epoch ∞ Epoch ∞ 0,1 Epoch 1 Epoch 1 Epoch 1 Epoch ∞ Epoch ∞ Epoch ∞
Tabel 4 menunjukkan bahwa pengenalan pola menggunakan  pelatihan  adaline  dengan  fungsi aktivasi  bipolar  akan  efektif  jika  nilai  alfa  yang digunakan adalah kecil dengan nilai toleransi besar. Hal ini ditunjukkan dengan nilai alfa 0,05 = epoch 1, nilai alfa 0,1 = epoch 2, dan nilai alfa 0,2 = epoch 13 sehingga  semakin  kecil  nilai  alfa  maka  jumlah iterasi  atau  epoch  yang  dihasilkan  semakin  kecil yang mengakibatkan pola akan lebih cepat dikenali. Namun,  sebaliknya  untuk  nilai  toleransi.  Hal  ini ditunjukkan dengan nilai toleransi 0,05 menghasilkan  epoch  dengan  jumlah  lebih  besar yaitu sampai 13 epoch dibandingkan nilai toleransi 0,1  yang  rata-rata  menghasilkan  jumlah  epoch  1 sehingga semakin besar nilai toleransi maka jumlah iterasi  atau  epoch  yang  dihasilkan  semakin  kecil yang mengakibatkan pola akan lebih cepat dikenali. Sedangkan, pengenalan pola menggunakan pelatihan adaline dengan fungsi aktivasi biner tidak efektif  untuk  mengenali  pola  baik  menggunakan nilai  alfa  0,05,  0,1,  dan  0,2  maupun  nilai  toleransi 0,05  dan  0,1.  Hal  ini  ditunjukkan  dengan  jumlah epoch yang dihasilkan adalah tah hingga (∞).
Berdasarkan hasil perbandingan jumlah epoch yang dihasilkan dari pelatihan Adaline pada Tabel 4 baik  menggunakan  fungsi  aktivasi  bipolar  maupun fungsi  aktivasi  biner  dapat  disimpulkan  bahwa pelatihan  adaline  akan  efektif  digunakan  untuk pengenalan  pola  apabila  menggunakan  fungsi aktivasi  bipolar.  Hal  ini  seperti  yang  ditunjukkan pada Tabel 4, fungsi aktivasi bipolar menghasilkan jumlah epoch yang rendah sehingga cepat mengenali pola, sedangkan fungsi aktivasi biner menghasilkan jumlah  epoch  yang  tak  terhingga  sehingga  tidak dapat mengenali pola [5].

## 3. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perhitungan  algoritma Adaline  untuk  pengenalan  pola  huruf,  maka  dapat disimpulkan sebagai berikut:
a. Semakin  kecil  nilai  alfa  yang  digunakan  dalam pelatihan  adaline  untuk  pengenalan  pola  huruf
“P” maka semakin kecil pula jumlah epoch yang dihasilkan sehingga pola lebih cepat dikenali.
b. Semakin  besar  nilai  toleransi  yang  digunakan dalam  pelatihan  adaline  untuk  pengenalan  pola huruf  “P”  maka  semakin  kecil  jumlah  epoch yang  dihasilkan  sehingga  pola  lebih  cepat dikenali.
c. Pelatihan  adaline  akan  efektif  dalam  mengenali pola huruf “P” jika menggunakan fungsi aktivasi bipolar.
d. Ketika nilai ∆Wi < toleransi atau ∆Wi > toleransi bahkan  ∆Wi  =  toleransi,  bukan  menjadi  acuan dalam  menemukan  pola.  Acuannya  adalah dengan menyesuaikan nilai ∆Wi < toleransi dan dihitung  pada  tabel  kesimpulan  atau  setelah pelatihan adaline.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Suyanto. 2014. Artificial Intelligence (Searching, Reasoning, Planning, Learning) Revisi Kedua . Bandung: Informatika.
[2]. David.  2014. Sistem  Pakar  untuk  Diagnosa Penyakit  Ginjal  dengan  Jaringan  Saraf Tiruan  Adaline ,  in  Proc.  KNSI  2014,  7-8 November 2015.
[3]. Fadlisyah. 2013. Sistem Pendeteksian Wajah pada Video menggunakan Jaringan Adaptive Linier  Neuron  (ADALINE). TECHSI,  2 (1):
125:138.
[4]. Suhardi,  Iwan.  2007. Evaluasi  Pengaruh
Fungsi
Aktivasi dan Parameter
Kemiringannya  terhadap  Unjuk  Kerja Pengenalan  Jaringan  Syaraf Tiruan .  Ilmiah Semesta Teknika, 10(1): 53-68.
[5]. Ihsan,  Boy  &  Sukma,  Dian  Y.  2017. Pengaruh  Masukan  dan  Fungsi  Aktivasi Terhadap  Kecepatan  Pelatihan  Jaringan Syaraf  Tiruan  (JST)  Modular  sebagai Klasifikasi  dan  Estimasi  Lokasi  Gangguan pada  Saluran  Distribusi  Bawah  Tanah  PT. Pertamina RU II Dumai . FTEKNIK, 4(1).