## KLASIFIKASI  CITRA  TULISAN  TANGAN  AKSARA SASAK DENGAN METODE HISTOGRAM OF ORIENTED
GRADIENTS DAN MULTINOMIAL LOGISTIC

## REGRESSION
Fahmi Syuhada 1*
1 Program Studi Ilmu Komputer Universitas Qamarul Huda Badaruddin Bagu; Turmuzi Badruddin, Bagu, Praya, Central Lombok Regency, West Nusa Tenggara 83371;
Riwayat artikel: Received: 3 Juni 2023 Accepted: 10 Juli 2023
Published: 1 Agustus 2023

## Keywords:
Aksara; Sasak; Klasifikasi; HOG; MLR
Corespondent Email: fahmisy@uniqhba.ac.id
© 2023 JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan). This article is an open-access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY NC)
Abstrak. Aksara Sasak adalah warisan budaya Lombok yang sangat penting untuk dilestarikan agar tidak punah diterpa perkembangan zaman.  Paper ini mengusulkan  perancangan  model  klasifikasi  tulisan  tangan  untuk  karakter aksara Sasak menggunakan metode Histogram of Oriented Gradient (HOG) dan Multinomial Logistic Regression (MLR). Metode HOG digunakan untuk melakukan ekstraksi fitur pada citra tulisan tangan aksara Sasak. Metode HOG dapat  mendeskripsikan  bentuk  dari  karakter  berdasarkan  nilai  orientasi gradiennya.  Kemudian,  MLR  merupakan  metode  yang  digunakan  untuk mengklasifikasikan  hasil  ekstraksi  ciri.  Dataset  yang  digunakan  yaitu  1260 citra  yang  terdiri  dari  70  citra  tulisan  tangan  aksara  sasak  dari  18  karakter. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan maka didapatkan nilai evaluasi akurasi,  presisi,  dan  recal  masing-masing  sebesar  88%,  88%,  dan  87%. Kemudian  menggunakan  proses  bounding  box  dapat  meningkatkan  hasil evaluasi  secara  signifikan.  Nilai  evaluasi  dapat  ditingkatkan  dengan menambah data set yang digunakan untuk pelatihan model.
Abstract. The  Sasak  script  is  Lombok's  cultural  heritage  which  is  very important to preserve so that it does not become extinct in the face of the times. This paper proposes to design a handwriting classification model for Sasak characters using the Histogram of Oriented Gradient (HOG) and Multinomial Logistic  Regression  (MLR)  methods.  The  HOG  method  is  used  to  perform feature  extraction  on  handwritten  images  of  the  Sasak  script.  The  HOG method can describe the shape of a character based on its gradient orientation value. Then, MLR is a method used to classify the results of feature extraction. The dataset used is 1260 images consisting of 70 handwritten images of the Sasak script of 18 characters. Based on the results of the tests carried out, the evaluation  values  for  accuracy,  precision,  and  recall  were  88%,  88%,  and 87%,  respectively.  Then  using  the  bounding  box  process  can  significantly improve  the  evaluation  results.  The  evaluation  value  can  be  increased  by adding to the data set used for model training..

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan negara dengan keragaman  warisan  budaya,  adat istiadat  dan  nilai sejarah.  Salah  satunya  di  Pulau  Lombok,  Nusa Tenggara  Barat,  yang  memiliki  warisan  budaya jenis tertulis bernama Aksara Sasak. Aksara Sasak merupakan  tradisi  penulisan  kuno  dari  pulau
Lombok  yang  banyak  ditemukan  dalam  dokumen sejarah  seperti  Babad  Lombok[1].  Dari  model penulisannya,  aksara  Sasak  memiliki  kemiripan dengan  aksara  Bali.  Hal  ini  terjadi  karena  pada zaman  dahulu  ada  pengaruh  budaya  di  Lombok dengan  kekuasaan  di  Bali.  Aksara  Sasak  sudah menjadi  bagian  dari  nilai  warisan  budaya  yang dimiliki masyarakat Sasak di Lombok. Hal tersebut
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
menjadikan  betapa  pentingnya  melestarikan  salah satu  warisan  budaya  ini  agar  tidak  punah  diterpa perkembangan zaman.
Penelitian  ini  merupakan  salah  satu  upaya dalam melestarikan warisan budaya Aksara Sasak. Penelitian  yang  dimaksud  yaitu  implementasi tulisan  aksara  sasak  dengan  teknologi  Computer Vision. Computer Vision adalah teknik atau metode untuk memperoleh, memproses, menganalisis, dan memahami gambar digital, dan mengekstraksi data dimensi tinggi dari dunia nyata untuk menghasilkan kesimpulan informasi baru[2].
Klasifikasi  citra  merupakan  salah  satu  topik Computer  Vision.  Klasifikasi  citra  adalah  proses mengkategorikan  atau  melabeli  data  citra  sebagai data uji. Secara umum, jenis metode klasifikasi citra dikategorikan menjadi Supervised dan Unsupervised[3].  Dalam  model  klasifikasi  citra terdapat beberapa tahapan yang dilakukan. Tahapan tersebut  dimulai  dengan  pengumpulan  data  citra, preprocessing, ekstraksi fitur, dan proses klasifikasi. Dalam proses klasifikasi ada dua proses yang  dilakukan  yaitu  pelatihan (training) dan pengujian (testing) [4].
Fokus penelitian ini adalah merancang sistem klasifikasi  citra  tulisan  tangan  karakter  aksara Sasak.  Klasifikasi  citra  ini  dikategorikan  sebagai model  pembelajaran  Supervised  karena  dirancang untuk mengenali citra aksara aksara Sasak dengan yang disertakan labelnya. Namun dalam perancangan  sistem  klasifikasi  seperti  ini  terdapat dua tahapan yang sangat mempengaruhi hasil yaitu tahapan ekstraksi fitur dan proses klasifikasi. Hasil evaluasi  akan  tergantung  pada  metode  yang digunakan terlepas dari faktor lainnya.
Ekstraksi  ciri  bertujuan  untuk  mencari informasi pola karakter pada citra yang membedakannya dengan citra karakter lain sebagai acuan klasifikasi. Fitur yang biasa digunakan untuk karakter  huruf  adalah  garis  lurus,  kurva,  jumlah garis  Fitur  topologi,  titik  akhir,dan    titik perpotongan  sudut  fitur  biner  yang  diekstrak  dari citra  grayscale.  Metode  yang  sering  digunakan untuk mengekstrak fitur dari suatu karakter adalah Hough Transform, Aspect ratio, Moment Invariants, Zoning, Fourier Transforms[5].
Yulianti[6]  melakukan  penelitian  pengenalan pola  tulisan  tangan  aksara  Sasak  dengan menggunakan  metode  Moment  Invariant  dan Support  Vector  Machine.  Moment  invariant digunakan  sebagai  metode  ekstraksi  citra  untuk huruf  tulisan  tangan  aksara  Sasak.  Sedangkan Support Vector Machine digunakan sebagai metode
untuk mengklasifikasikan. Maharani[7] mengembangkan  model  pengenalan  pola  tulisan tangan aksara Sasak dengan menggunakan metode Linear  Discriminant  Analysis  dan  jaringan  syaraf tiruan  tipe  propagasi  balik.  Metode  Linear Discriminant  Analysis  dalam  penelitian  ini digunakan untuk ekstraksi fitur dan Backpropagation  Neural  Network  untuk  metode klasifikasinya. Transformasi Hough juga merupakan  metode  ekstraksi  fitur  yang  dapat digunakan  untuk  pengenalan  citra  karakter. Puspitaningrum[8]  merancang  model  deteksi  plat nomor  kendaraan  menggunakan  metode  hough transform and support vector machine. Darmawan[9]  juga  mengembangkan  metode  ini untuk mendapatkan hasil akurasi yang baik.
Histogram  Oriented  Gradients  (HOG)  juga merupakan  metode  ekstraksi  fitur.  Banyak penelitian  yang  menggunakan  metode  ini  untuk ekstraksi  fitur  citra  karakter  seperti  aksara. Sugianela  and  Suciati[10]  merancang  model pengenalan  karakter  karakter  Jawa  berdasarkan histogram  oriented  gradient.  Selain  itu,  Sthevanie dkk.[11]  menggunakan  metode  yang  sama  untuk Mengenal  Aksara  Bali  Menggunakan  Metode Pyramid  Histogram  of  Oriented  Gradients.  Kedua penelitian tersebut menggunakan metode Histogram  of  Oriented  Gradients  (HOG)  untuk melakukan  ekstraksi  ciri  pada  citra  aksara. Kemudian penelitian menghasilkan evaluasi tingkat akurasi dengan hasil masing-masing sebesar 93,3% dan 81,35%.
Penelitian  tentang  klasifikasi  citra  tulisan tangan aksara sasak sudah beberapa dilakukan. Hal ini  memang  menjadi  tantangan  penelitian  terkait untuk mendapatkan akurasi yang optimal. Kemudian  pada  penelitian  selanjutnya  model klasifikasi  yang  dihasilkan  dapat  dikembangkan untuk dokumen aksara sasak yaitu Babad Lombok. Penelitian  tentang  tulisan  tangan  aksara  sasak melakukan  ekstraksi  fitur  menggunakan  metode Moment  Invariant[6]  dan  Linear  Discriminant Analysis[7]. Metode tersebut menganalisis sebaran nilai  intensitas  piksel  citra  dengan  lokal/zoning maupun  global.  Kebaruan  ekstraksi  fitur  terhadap citra  aksara  sasak  dapat  dilakukan  dimana  bentuk dari karakter pada citra akan dideskripsikan. Karena dengan lebih spesifik mendeskripsikan bentuk dari karakter  aksara  sasak  tersebut  akan  memberikan pola  yang  lebih  autentik  untuk  digunakan  pada proses klasifikasi.
Pada  penelitian  ini  mengusulkan  untuk merancang  model  klasifikasi  tulisan  tangan  untuk
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
karakter  aksara  Sasak-Lombok  menggunakan metode  Histogram  of  Oriented  Gradient  dan Multinomial Logistic Regression. Metode Histogram of oriented gradients (HOG) digunakan untuk  melakukan  ekstraksi  fitur  pada  citra  tulisan tangan  aksara  Sasak.  Metode  HOG  dapat mendeskripsikan bentuk dari karakter berdasarkan nilai orientasi gradiennya. Kemudian, Multinomial Logistic  Regression  (MLR)  merupakan  metode yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  hasil ekstraksi ciri. Data citra aksara diperoleh dari hasil pemindaian  blangko  yang  digunakan  responden untuk menuliskan tulisan tangannya dengan aksara Sasak.  Pengujian  dilakukan  terhadap  kumpulan kumpulan  data  yang  terkumpul.  Kemudian kumpulan  data  dibagi  menjadi  persentase  untuk data pelatihan dan pengujian.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  Laboratorium Komputer  II  Universitas  Qamarul  Huda Badaruddin Bagu yang sudah terdapat komputer dan perangkat lain dengan spesifikasi yang memenuhi sesuai dengan tujuan penelitian ini.

## 2.2. Alat dan Bahan
Alat dan Bahan yang dibutuhkan pada penelitian ini sebagai berikut:
a. Komputer Core I5 RAM 8 GB 64 Bit
b. Ruang penyimpanan minimal 50 GB
c. Windows 10
d. Python Versi Terbaru
e. Jupyter Lab
f. Kertas F4 untuk blangko untuk pengumpulan data
g. Data file citra karakter aksara sasak ukuran
200x200 piksel
2.3. Pengumpulan Data
Pengumpulan dilakukan dengan
meminta responden menuliskan karakter aksara sasak pada blangko seperti Gambar 2. Blangko kemudian  dipindai  untuk  mendapatkan  data digitalnya.  Kemudian  dilakukan  pemisahan untuk  mendapatkan  18  data  file.jpg  yang dikelompokkan sesuai dengan jenis karakternya.  Penelitian[12]  merupakan  paper kegiatan  sebelumnya  yang  dilakukan  agar proses  pemisahan  dapat  dilakukan  secara otomatis.
Gambar 2. Blangko pengumpulan data
2.4. Tahapan Perancangan Model
Implementasi dilakukan menggunakan bahasa  pemrograman  Python  terbaru  dengan menambahkan  library  pendukungnya.  Adapun tahapan  perancangan  dapat  direpresentasikan seperti Gambar 4.
1. Koleksi file gambar masing-masing
karakter aksara sasak
Pada  tahapan  ini  dilakukan  koleksi  file gambar citra huruf aksara sasak yang dikumpulkan  pada  folder  sesuai  jenisnya. OpenCV  dan  Skimage  akan  digunakan  sebagai library  Python  untuk  membaca  file  gambar  .jpg masing-masing karakter aksara sasak.
2. Bounding Box
File gambar yang dikumpulkan tidak terlalu berfokus langsung pada bentuk karakter sehingga akan  mempengaruhi  hasil.  Oleh  sebab  itu  perlu dilakukan  proses  ini  seperti  pada  Gambar  4. Kontur dari karakter aksara sasak bisa digunakan untuk  mencari  koordinat  (X,Y)  minimal  dan maksimal  konten.  Kemudian  koordinat  tersebut digunakan  sebagai  acuan  untuk  proses cropping dengan bentuk persegi seperti Gambar 3.
Gambar 3. Proses bounding box untuk memfokuskan karakter
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062

## Gambar 4. Tahapan perancangan model klasifikasi tulisan tangan aksara sasak
3. Ekstraksi  Fitur  dengan  Histogram  of
Oriented Gradient (HOG) Ekstraksi fitur
dilakukan dengan
mengimplementasikan  metode  Histogram  of
Oriented Gradient (HOG). Adapun langkah untuk melakukan  ekstraksi  fitur  dengan  HOG  sebagai berikut:
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062

## a. Menghitung Gradien
Langkah pertama yaitu menghitung nilai gradien arah  pixel  koordinat  x  dan  y  setiap  citra  aksara sasak. Perhitungan nilai gradien dapat dilakukan dengan  melakukan  konvolusi  matrik  terhadap citra (𝑓) berdasarkan orientasi gradient koordinat x / ( 𝜕𝑓 𝜕𝑥 ) dan gradien koordinat y / ( 𝜕𝑓 𝜕𝑦 ) .
Untuk  orientasi  koordinat  x  / ( 𝜕𝑓 𝜕𝑥 ) ,  citra  dapat dikonvolusi dengan matriks berikut:
[−1,0,1]
Sedangkan  untuk  orientasi  y  / ( 𝜕𝑓 𝜕𝑦 ) ,  citra  dapat dikonvolusi dengan matriks berikut:
[−1,0,1] 𝑇

## b. Menghitung nilai Magnitude gradient citra
Selanjutnya,  dilakukan  proses  perhitungan  nilai magnitude  dari  gradien  citra  yang  sudah didapatkan dengan persamaan berikut:
||∇𝑓|| =   √( 𝜕𝑓 𝜕𝑥 ) 2 +   ( 𝜕𝑓 𝜕𝑦 ) 2

## c. Menghitung nilai orientasi gradient citra
Kemudian,  dilakukan  proses  perhitungan  nilai orientasi  gradien  citra  yang  sudah  didapatkan dengan persamaan berikut:
𝜃 =   𝑡𝑎𝑛 −1 ( ( 𝜕𝑓 𝜕𝑥 ) ( 𝜕𝑓 𝜕𝑦 ) )
Dengan  menggunakan  nilai  magnitude  dan orientasi  gradien  citra  maka  nilai  tersebut digunakan untuk membangun histogram

## d. Pengelompokan Orientasi
Selanjutnya  dilakukan  pembuatan  histogram  sel. Setiap  piksel  dalam  sel  memberikan  suara berbobot  untuk  bin  histogram  berbasis  orientasi berdasarkan  nilai yang ditemukan  dalam perhitungan  gradien.  Sel-sel  itu  sendiri  dapat berbentuk persegi panjang atau radial, dan saluran histogram  tersebar  merata  pada  0  hingga  180 derajat atau 0 hingga 360 derajat.

## 4. Pembagian Data
Setiap  hasil  ekstraksi  fitur  setiap  file  gambar karakter aksara sasak dikoleksi dalam variabel
list array yang nanti diberi ”hog_char_image”. Bersamaan dengan itu dibuat juga variabel list array yang nanti diberi nama “hog_char_label”. Variabel  list  ini  digunakan  untuk  menyimpan nilai  label  dari  masing-masing  fitur  HOG gambar  aksara  sasak  yang  tersimpan  secara berurutan di index variabel “hog_char_image”. Secara  umum  ilustrasinya  dapat  digambarkan seperti Gambar 5.
Gambar 5. Model variabel untuk menyimpan fitur hog dan label gambar
Gambar 6. Model pembagian dataset menjadi data pelatihan (training) dan pengujian (testing)
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
Gambar 7. Model pelatihan huruf aksara sasak dengan kerangka MLR
Tahapan selanjutnya yaitu pembagian data yang sudah  tersimpan  pada  dua  variabel  di  atas. Pembagian data dilakukan untuk menyediakan data  yang  digunakan  untuk  proses  pelatihan
(training)
dan pengujian (testing) . Perbandingan persentase  pembagian  data  akan menjadi  parameter  evaluasi  pengujian  pada penelitian  ini  bersama  dengan  parameter- parameter  pengujian  lainnya.  Gambar  6 merupakan ilustrasi bagaimana pembagian data pada penelitian ini dilakukan.

## 5. Proses Pelatihan Model
Tahapan  selanjutnya  yang  dilakukan  pada penelitian  ini  yaitu  pelatihan  model  klasifikasi menggunakan metode MLR. MLR menggunakan
fungsi  aktivasi  Softmax  dengan  persamaan sebagai berikut:
dimana z didefinisikan dengan persamaan berikut:
𝑧 = 𝑋. 𝑊 𝑇 + 𝑏
dimana X merupakan  vektor  fitur  data input , W merupakan vektor bobot input , dan b merupakan vektor  bias input .  Model  arsitektur  klasifikasi metode MLR yang diterapkan pada penelitian ini yaitu seperti gambar 7.
Gambar 7. Model pelatihan huruf aksara sasak dengan kerangka MLR
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
6. Proses Pengujian Model
Setelah  model  klasifikasi  citra  aksara  sasak dirancang  dan  dilatih  menggunakan  data  list fitur  pelatihan,  Tahapan  selanjutnya  yaitu pengujian  model.Variabel  list  “ X_test ”  yang sudah  disediakan  sebelumnya  akan  digunakan sebagai  data  uji  yang  dimasukkan  ke  Model Klasifikasi. Dari model akan mendapatkan data keluaran  berupa hasil  prediksi label  dari masing-masing  data  test  yang  dimasukkan. Gambar  8  merupakan  ilustrasi  bagaimana pengujian model dilakukan.

## D. Evaluasi Pengujian Model
Evaluasi dilakukan terhadap hasil prediksi yang didapatkan  pada  tahap  pengujian  dengan membandingkannya  terhadap  nilai  variabel “ y_test ”  seperti digambarkan  pada  Gambar  8.
Evaluasi penelitian ini dilakukan menggunakan model  perhitungan  statistik  yaitu  Confusion Matrix. Tabel Confusion Matrix dapat direpresentasikan Tabel 1:
Tabel 1. Confusion Matrix
Keterangan:
• TP  :  Prediksi  benar  dengan  label  sebenarnya bernilai benar
• TN  :  Prediksi  salah  dengan  label  sebenarnya bernilai salah
• FP : Prediksi benar dimana harusnya salah
• FN : Prediksi salah dimana harusnya benar
Berdasarkan  nilai  tabel Confusion  Matrix yang nantinya  didapatkan  pada  saat  pengujian  maka dapat  dihitung  beberapa  parameter  evaluasi. Parameter tersebut dapat digunakan untuk melihat tingkat  performa  dari  model  klasifikasi  aksara sasak yang dirancang pada penelitian ini. Adapun parameter tersebut yaitu:
a. Akurasi Merupakan tingkat ketepatan prediksi dari model terhadap  nilai  sebenarnya  dibandingkan  dengan jumlah  data  yang  diuji.  Akurasi  dapat  dihitung dengan persamaan berikut:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝐹𝑁 𝑃+𝑁 (1)

## b. Presisi
Dapat  diartikan  tingkat  kualitas  ketepatan  hasil dan mengacu pada seberapa dekat dua atau lebih pengukuran satu sama lain. Presisi dapat dihitung menggunakan persamaan berikut:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2)

## c. Recall
Merupakan  tingkat  keberhasilan  model  dalam menemukan kembali hasil dari data yang diujikan. Recall  dapat  dihitung  menggunakan  persamaan berikut:
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁
(3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  hasil  dan  pembahasan  ini dipaparkan  proses  yang  sudah  dilakukan  pada penelitian  dan  hasil  yang  didapatkan  dari  dari proses  pengujian.  Pada  pengujian,  evaluasi dilakukan  dengan  parameter  akurasi,  presisi, dan recall terhadap semua karakter aksara sasak yang  digunakan.  Pengujian  dilakukan  dengan melihat perbandingan nilai evaluasi jika proses bounding box.
Pelatihan  dan  pengujian  model  klasifikasi aksara  sasak  ini  menggunakan  data  citra masing-masing  karakternya  yaitu  sebanyak  70 citra sehingga jika dikalikan dengan 18 karakter maka  total  dataset  yang  digunakan  pada penelitian  ini  yaitu  1260  citra.  Citra  karakter dikumpulkan  pada  masing-masing  folder jenisnya.  Kemudian  citra  dikoleksi  dalam sebuah variabel list yang disandingkan dengan nilai  label  karakternya.  Bersamaan  dengan proses  koleksi,  dilakukan  terlebih  dahulu peningkatan  kualitas  serta  konversi  menjadi jenis citra grayscale.
Kemudian  ekstraksi  fitur  menggunakan Histogram  of  Oriented  Gradient  (HOG) terhadap  citra  aksara  sasak  yang  dikoleksi. Ekstraksi  fitur  hog  dilakukan  menggunakan library  skimage.feature  pada  python  dengan konfigurasi hog sebagai berikut:
hog(image,orientations=8,pixels_per_cell=(ppc, ppc),cells_per_block=(4,4),block_norm='L2',vis ualize=True, multichannel=False)
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
Proses ekstraksi fitur menggunakan Histogram of  Oriented  Gradient  (HOG)  dilakukan  guna mendapatkan informasi-informasi penting pada citra  aksara  sasak  yang  digunakan.  HOG digunakan  untuk  mendeteksi  tepi  dari  objek yang  dideteksi  dengan  mengekstraksi  gradien dan orientasinya. Gambar 8 a dan b menujukkan visualisasi dari fitur hog sebuah karakter aksara sasak.  HOG  menggambarkan  bagaimana gradien  dan  orientasi  dari  bentuk  sebuah karakter yang nantinya dapat digunakan sebagai fitur untuk melakukan klasifikasi.
(a)
(b)
Gambar 8. Visualisasi fitur HOG dari karakter sebuah karakter aksara sasak
Tahapan  selanjutnya  yaitu  proses  pembagian dataset  menjadi  data  untuk  pelatihan  dan pengujian. Perintah train_test_split dari library sklearn.model_selection  digunakan  seperti  di bawah ini untuk mendapatkan pembagian data pelatihan dan data testing dengan perbandingan 9:1.
X_train, X_test, y_train, y_test, id_train, id_test = train_test_split(X,  y,  indices,  test_size=0.1, random_state=1)
Setelah  itu  pelatihan  dilakukan  terhadap  data pelatihan  yang  didapatkan  menggunakan metode multinomial logistic regression.
Pelatihan  dilakukan  dengan  menggunakan modul LogisticRegression pada library sklearn.linear_model seperti di bawah ini. clf = LogisticRegression(C=1000, random_state=0, solver='lbfgs', multi_class='multinomial'); clf.fit(X_train, y_train);
Setelah itu model klasifikasi citra tulisan tangan aksara  sasak  dengan  metode  multinomial logistic  regression  didapatkan.  Model  ini kemudian dievaluasi dengan melakukan prediksi  terhadap  data  test  yang  didapatkan waktu  proses  pembagian.  Prediksi  dilakukan dengan perintah di bawah ini.
y_pred = clf.predict(X_test)
Untuk melihat tingkat keberhasilan dari model yang  dirancang,  pada  penelitian  ini  kemudian dilakukan evaluasi. Evaluasi dilakukan dengan menghitung  tiga  parameter  evaluasi  seperti akurasi,  presisi,  dan  recal.  Berdasarkan  hasil pengujian  yang  dilakukan  maka  didapatkan hasil evaluasi seperti Tabel 2.
Tabel  2.  Hasil  pengujian  model  klasifikasi aksara sasak yang diusulkan.
Presisi Recal F1- score ha 0.75 0.75 1.00 na 0.78 0.88 0.82 ca 0.78 0.88 0.82 ra 0.56 1.00 0.71 ka 0.60 0.75 0.67 da 1.00 0.89 0.94 ta 1.00 0.75 0.86 sa 1.00 1.00 1.00
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
wa 0.67 0.50 0.57 la 1.00 1.00 1.00 ma 1.00 1.00 1.00 ga 0.91 0.83 0.87 ba 0.71 1.00 0.83 nga 1.00 0.67 0.80 pa 1.00 1.00 1.00 ja 1.00 1.00 1.00 ya 1.00 1.00 1.00 nya 1.00 0.83 0.91 Akurasi 0.88
Berdasarkan  hasil  evaluasi  yang  dilakukan terhadap model klasifikasi tulisan tangan aksara sasak  didapatkan  hasil  akurasi  sebesar  88%. Kemudian  presisi  dan  recal  masing-masing yaitu  88%  dan  87%.  Ini  menandakan  bahwa model  sudah  mampu  melakukan  klasifikasi dengan  1260  data  set  yang  digunakan.  Nilai evaluasi  dapat  ditingkatkan  jika  menggunakan lebih  banyak  data  set  seperti  penelitian- penelitian  klasifikasi  citra  huruf  aksara  sasak sebelumnya  yang  menggunakan  lebih  banyak dataset.
Pengujian  pada  penelitian  ini  juga  dilakukan untuk  melihat  pengaruh  penambahan  proses bounding  box  pada  teknik  klasifikasi  yang dirancang.  Hasil  evalusi  ditunjukkan  seperti pada  tabel  3.  Disini  dapat  terlihat  bahwa pengaruh  besar  terhadap  pengimplementasian bounding  box  pada  citra  aksara  sasak. Bounding box digunakan untuk lebih menfokuskan  konten  huruf  pada  citra  yang digunakan.  Dengan  menerapkan  proses  ini maka hasil evaluasi yang dapat meningkat dua kali lipat dari pada tanpa menggunakan proses bounding box.
Tabel  3.  Perbedaan  hasil  evaluasi  dengan proses bounding box.
Presisi Recal Akurasi Tanpa Bounding Box 0.47 0.43 0.46 Dengan Bounding Box 0.88 0.87 0.88

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini bertujuan untuk merancang teknik Klasifikasi Citra Tulisan Tangan Aksara Sasak Dengan  Metode  Histogram  of  Oriented Gradients dan Multinomial Logistic Regression. Dataset yang digunakan yaitu 1260 citra  yang  terdiri  dari  70  citra  tulisan  tangan aksara sasak dari 18 karakter. Berdasarkan hasil pengujian  yang  dilakukan  maka  didapatkan nilai evaluasi akurasi, presisi, dan recal masing- masing sebesar 88%, 88%, dan 87%. Kemudian penggunakan  proses  bounding  box  dapat meningkatkan  hasil evaluasi  secara  signifikan. Nilai  evaluasi  dapat  ditingkatkan  dengan menambah  data  set  yang  digunakan  untuk pelatihan model.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Maulana R. Aksara-aksara di Nusantara: Seri Ensiklopedia. Samudra Biru; 2020.
[2] Klette  R.  Concise  Computer  Vision 2014. https://doi.org/10.1007/978-1- 4471-6320-6/COVER.
[3] Singh  P,  Shree  R.  A  new  SAR  image despeckling using directional smoothing filter  and  method  noise  thresholding. Eng Sci Technol an Int J 2018;21:589– 610. https://doi.org/10.1016/j.jestch.2018.05. 009.
[4] Syuhada F, Wijaya IGPS, Bimantoro F. Pengenalan Wajah Untuk Sistem Kehadiran Menggunakan Metode Eigenface  dan  Euclidean  Distance.  J Comput  Sci  Informatics  Eng  2018;2. https://doi.org/10.29303/JCOSINE.V2I
1.74.
[5] Cheriet M, Kharma N, Suen C, Liu C-L. Character  recognition  systems:  a  guide for  students  and  practitioners.  John Wiley \& Sons; 2007.
[6] Yulianti R, Wijaya IGPS, Bimantoro F. Pengenalan  Pola  Tulisan  Tangan  Suku
Kata  Aksara  Sasak  Menggunakan Metode  Moment  Invariant dan  Support Vector Machine. J Comput Sci
Informatics Eng 2019;3.
[7] Maharani  AASMK,  Bimantoro  F. Pengenalan Pola Tulisan Tangan Aksara Sasak  Menggunakan  Metode  Linear Discriminant  Analysis  dan  Jaringan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
Syaraf Tiruan Jenis Backpropagation. J Teknol  Informasi,  Komputer,  Dan  Apl (JTIKA ) 2020;2:237–47. https://doi.org/10.29303/jtika.v2i2.105. [8] Puspaningrum EY, Saputra WSJ, others. Deteksi Plat Nomor Kendaraan Dengan Menggunakan Metode Hough Transform Dan Support Vector Machine.  J  Inform  Dan  Sist  Inf 2020;1:659–68. [9] DARMAWAN TT. Pengenalan Karakter  Plat  Nomor  Menggunakan Metode Restricted Boltzmann Machine. Universitas Gadjah Mada, 2018.
[10] Sugianela  Y,  Suciati  N.  Ekstraksi  fitur pada  pengenalan  karakter  Aksara  Jawa berbasis Histogram of Oriented
Gradient.  JUTI  J  Ilm  Teknol  Inf 2019;17:64–72.
[11] Sthevanie F, Aristya PI, Ramadhani KN. Pengenalan  Aksara  Bali  Menggunakan
Metode Pyramid Histogram of Oriented
Gradients. Indo-JC 2020;5:73–84. https://doi.org/10.21108/indojc.2020.5.
1.378.
[12] Syuhada  F,  Pratama  RA,  Sa  Y. Pemisahan  Citra  Data  Set  Tulisan Tangan  Aksara  Sasak  dengan  Teknik Circle Hough dan Perspective Transform Image Separation from Sasak Handwriting  Dataset  images  using Circle Hough and Perspective Transform Technique 2022;5:263–9.