## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Pengenalan Tulisan Tangan Karakter Aksara Batak Toba dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN)
Alfael Maradu Andar Turnip #1 , Nurul Fadillah #2 , Munawir #3
# Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Samudra Jl, Prof. Dr. Syarief Thayeb, Kota Langsa, Aceh
1 alfaelturnip245@gmail.com
2 nurulfadillah@unsam.ac.id
3 munawir@unsam.ac.id
Abstrak—  Dari  banyaknya  budaya  yang  ada  di  Indonesia pasti memiliki bahasa yang berbeda beda. Dalam dialek suatu daerah  ada  yang  memiliki  huruf  sendiri  sebagai  jenis komposisi atau penggambaran bahasa itu. Salah satu bahasa yang memiliki huruf tersendiri sebagai jenis penyusunannya adalah bahasa Batak Toba, yang juga disebut dengan aksara Batak Toba. Penelitian ini bertujuan untuk melatih komputer agar  dapat  mengenali  karakter  aksara  Batak  Toba.  Dalam penelitian  ini,  digunakan  metode  Convolutional  Neural Network (CNN) dalam mengenali tulisan tangan aksara Batak Toba. Hasil penelitian diperoleh  model CNN dengan ukuran kernel  3x3,  hidden  layer  1,  ukuran  citra  masukan  sebesar 150x150  pixel,  menggunakan  batas  epoch  sebesar  300  epoch dan dari model tersebut dihasilkan akurasi pada pengujian I sebesar 89.47 %, akurasi pada pengujian II sebesar 73.68 %, akurasi  pada  pengujian  III  sebesar  57,89%,  akurasi  pada pengujian IV sebesar 84,21% dan akurasi pada pengujian V sebesar 84,21%.
Kata kunci — Pengenalan, Tulisan tangan, Aksara batak toba, Convolution neural network, Deep learning.

## I. P ENDAHULUAN
Dari  banyaknya  budaya  yang  ada  di  Indonesia  pasti memiliki  bahasa  yang  berbeda  beda.  Dalam  dialek  suatu daerah  ada  yang  memiliki  huruf  sendiri  sebagai  jenis komposisi  atau  penggambaran  bahasa  itu.  Salah  satu bahasa  yang  memiliki  huruf  tersendiri  sebagai  jenis penyusunannya  adalah  bahasa  Batak  Toba,  yang  juga disebut  dengan  aksara  Batak  Toba.  Ada  dua  jenis  huruf batak dikenal antara lain ina ni surat yaitu huruf utama dan anak ni surat yaitu huruf turunan.
Aksara  Batak  Toba  merupakan  salah  satu  budaya  dari Indonesia,  yang  merupakan  warisan  leluhur  dan  sebagai salah  satu  ciri  khas  dari  daerah  Tapanuli  sehingga  harus dilestarikan. Generasi saat ini sudah jarang melihat bahkan sulit  untuk  mempelajari  aksara  Batak  Toba.  Hal  ini menyebabkan generasi muda sudah mulai tidak mengenal budaya  tersebut.  Oleh  karna  itu,  pembelajaran  tentang Aksara  Batak  Toba  sangat  perlu  dilakukan  supaya  tidak
hilang  termakan  jaman.  Ada  berbagai  cara  yang  dapat dilakukan  untuk  dapat  mempelajari  aksara  Batak  Toba tersebut  yaitu  dengan  memanfaatkan  kecanggihan teknologi  yang berkembang pesat. Salah satu upaya yang dilakukan adalah dengan membuat suatu sistem yang dapat mengenali karakter Aksara Batak Toba.
Pada dasarnya, tulisan tangan manusia memiliki bentuk yang  tidak  dapat  dibedakan  namun  tidak  serupa.  Dan  itu berarti  tulisan  tangan  manusia  sering  berubah  secara konstan,  dikarenakan  gaya  penulisan  tiap  orang  berbeda dari  sisi  tingkat  kemiringan  penulisan  seseorang,  gaya pengayunan, dan rekursifitas. Pada umumnya, peristiwa ini dipengaruhi oleh berbagai variabel, seperti waktu, usia, dan kecenderungan.  Akan  tetapi,  tulisan  tangan  seseorang dapat  diperlakukan  sebagai  gambar  sehingga  dapat dilakukan  pengenalan  menggunakan  sistem  komputasi pengenalan tulisan tangan.
Mengikuti pesatnya perkembangan sains dan teknologi, banyak penemuan terbaru yang merupakan hasil eksplorasi dari para ahli, menciptakan inovasi yang membuat urusan manusia  menjadi  lebih  mudah.  Salah  satu  contoh perkembangan  teknologi  yang  bermanfaat  bagi  manusia adalah  pengenalan  pola  di  bidang Artificial  Intelligence sehingga dapat mencerminkan beberapa sistem indra pada manusia, meskipun tidak dapat meniru apa yang dilakukan orang pada umumnya, seperti pengenalan karakter tulisan tangan.
Pada penelitian sebelumnya yang berjudul “Pengenalan Tulisan  Tangan  Angka  menggunakan Self  Organizing Maps (SOM)” [1] menggunakan ekstraksi  Joined  Second Invariant (UMI) dan Self Getting sort out Guides (SOM). Berdasarkan hasil pengujian untuk  keseluruhan data yang digunakan, data primer menghasilkan akurasi sebesar 88% untuk  50  gambar  dan  data  opsional  utama  memberikan akurasi  sebesar  98,2%  untuk  500  gambar.  Akan  tetapi untuk pengujian data sekunder kedua sebanyak 50 data uji, tingkat  akurasinya  adalah  sebesar  90%.  Percobaan  data sekunder  ketiga  adalah  sebanyak  500  data  uji,
menghasilkan  akurasi  sebesar  89%.  Jika  dilihat  dari  nilai akurasinya, data primer memiliki tingkat akurasi yang lebih rendah  jika  dibandingkan  dengan  kedua  data  sekunder dengan  jumlah  yang  beragam.  Tingkat  akurasi  yang dihasilkan  dari  berbagai dataset menunjukkan  bahwa karakter  yang  ditranskripsikan  memiliki  tingkat  variasi yang  tinggi  dan  saling  bertentangan.  Hal  ini  disebabkan oleh  ketebalan  dan  kondisi  tulisan  yang  tidak  dapat diprediksi  oleh  setiap  orang  dan  kecenderungan  yang mempengaruhi karakter tulisan tangan seseorang.
Pada penelitian lain yang berjudul “Pengenalan Karakter Tulisan  Tangan  Menggunakan  Ekstraksi  Fitur  Bentuk Berbasis Chain  Code ”  [2]  menggunakan  ekstraksi  fitur berbasis chain  code pada  pengenalan  karakter  tulisan tangan  dilakukan  untuk  mengetahui  metode  apa  yang terbaik.  Ada  Tiga  jenis  metode  ekstraksi  fitur  berbasis chain  code yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah freeman  chain  code,  differential  chain  code dan vertex chain  code .  Setiap  gambar  karakter  diekstrak  dengan  3 metode  tersebut  dengan  menerapkan  tiga  cara  yaitu ekstraksi  secara  global,  lokal  3x3,  5x5,  dan  7x7.  Setelah proses  esktraksi  fitur,  selanjunta  ada  proses  klasifikasi menggunakan support  vector  machine (SVM).  Hasil pengujian menghasilkan akurasi terbaik adalah pada model citra  7x7  dengan  nilai  keakuratan freeman  chain  code sebesar  99.75%, differential  chain  code sebesar  99.75%, dan vertex chain code sebesar 98.6%.
Pada penelitian selanjutnya yang berjudul “ Convolutional  Neural  Network  Based  Offline  Signature Verification  Application ”  [3],  penulis  menggunakan metode  verifikasi  tanda  tangan offline berbasis Deep Learning (DL)  untuk  mencegah  penipuan  tanda  tangan. Metode  DL  yang  diterapkan  pada  penelitian  ini  yaitu Convolutional  Neural  Network (CNN).  CNN  dirancang dan dilatih secara terpisah untuk dua model yang berbeda seperti Writer  Dependent (WD)  dan Writer  Independent (WI)  lainnya.  Hasil  percobaan  menunjukkan  bahwa  WI memiliki  62,5%  keberhasilan  dan  WD  memiliki  75% keberhasilan.  Diprediksi  keberhasilan  dari  hasil  yang diperoleh  akan  meningkat  jika  metode  CNN  didukung dengan penambahan metode ekstraksi fitur tambahan.
Algoritma CNN sangat populer di kalangan pembelajaran  mendalam  ( deep  learning )  karena  faktor utamanya  adalah  dalam  proses  menghilangkan  ekstraksi fitur yang dapat dilatih dengan keselarasan tugasnya untuk dapat  mengenal  objek  baru  yang  memungkin  dalam membangun  sebuah  jaringan  yang  sudah  tersedia.  Selain itu,  CNN  memiliki  beberapa  model  yang  berbeda,  yaitu CNN dengan 1 layer konvolusi, CNN dengan 2 layer, CNN dengan 3 layer dan CNN dengan 4 layer[4].
Berdasarkan uraian diatas, penulis melakukan penelitian untuk merancang sebuah model yang dapat mengenali pola tulisan  tangan  aksara  Batak  Toba  dengan  judul “Pengenalan Karakter Tulisan Tangan Aksara Batak Toba dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN)” .

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Citra
Citra atau Gambar adalah bentuk representasi objek dua dimensi yang menggambarkan dunia visual, yang berkaitan dengan  berbagai  disiplin  ilmu  diantaranya  yaitu  seni, penglihatan  manusia,  astronomi,  desain  dan  lain  lain. Merupakan kumpulan dari piksel atau bintik berwarna yang berbentuk dua dimensi [5].

## B. Pengolahan Citra
Pengolahan  citra  adalah  bidang  multi-disiplin,  yang terdiri dari banyak perspektif, termasuk: ilmu fisika (optik, nuklir, gelombang, dan sebagainya), elektronika, matematika,  seni,  fotografi,  dan  teknologi  komputasi  [6]. Pengolahan  citra  terkomputerisasi  memiliki  hubungan yang  erat  dengan  berbagai  disiplin  ilmu.  Jika  sebuah disiplin ilmu direpresentasikan dalam bentuk proses input menjadi output [7].

## C. Pengenalan Tulisan Tangan
Pengenalan  tulisan  tangan  ialah  salah  satu  hal  yang cukup menantang dalam bidang AI. Banyak aktivitas yang menyertakan  aktivitas  menulis  yang  bisa  dicoba pengenalan tulisan tangan, semacam digitalisasi dokumen, menaruh,  mengambil  serta  mengindeks  suatu  dokumen, penyortiran pesan otomatis, pemrosesan sebuah cek bank, serta  pemrosesan  yang  berhubungan  dengan  formulir  [8]. Kasus ini dapat dilihat dalam kaitannya dengan efektivitas dan  kemudahan  penggunaan  saat  menggunakan  tulisan tangan  dibandingkan  dengan  menggunakan  komputer. Akan  tetapi,  penggunaan  tulisan  tangan  sangat  terbatas pada kegiatan yang sederhana dan tidak terlalu  kompleks dan sejumlah besar kegiatan ini masih dipraktikkan hingga saat ini.
Pengakuan  tulisan  tangan  atau  disebut Intelligent Character  Recognition (ICR),  merupakan  tindakan  untuk mengubah  catatan  yang  ditranskripsikan  sepenuhnya menjadi  digital  atau  elektronik.  Dalam  beberapa  konteks, ICR jauh lebih sulit untuk dieksekusi karena karakteristik tulisan  tangan  yang  unik  dan  memiliki  representasi  yang luas. [8]

## D. Aksara Batak
Aksara Batak Toba adalah salah satu diantara berbagai budaya dari Indonesia, yaitu representasi dari tulisan yang merupakan warisan dari leluhur dan sebagai identitas dari daerah  Tapanuli,  yaitu  suku  Batak  Toba.  Aksara  Batak terdiri dari dua komponen yaitu Ina Ni Surat dan Anak Ni Surat .  Adapun  urutannya  yaitu“a-ha-na-ra-ta-ba-wa-i-ma- nga-la-pa-sa-da-ga-ja”.  Urutan  ini  merupakan  buatan  dan tidak  memiliki  patokan  urutan  mana  yang  lebih  dulu. Aksara Batak Toba ditulis dengan cara yang sama seperti huruf Latin, dari kiri ke kanan. Tanda koma, titik koma, dan tanda  baca  lainnya  tidak  ada  dalam  aksara  Batak  Toba. Dalam aksara Batak Toba tidak boleh ada huruf besar atau kecil,  dengan  alasan  aksara  Batak  Toba  memiliki  bentuk yang mirip. Bunyi [a] adalah akhir dari setiap huruf ina ni
surat . Dengan menambahkan huruf anak ni surat , bunyi [a] yang melekat pada huruf ina ni surat dapat diubah menjadi vokal yang berbeda. Huruf ina ni surat menggunakan huruf anak  ni  surat untuk  mengubah  bunyi  vokal  dengan menambahkan  bunyi  sengau  [ng]  atau  bunyi  [h]  di  akhir suku kata[9].

## E. Convolutional Neural Network (CNN)
Convolutional  Neural  Network (CNN)  pada  dasarnya adalah  pengembangan  dari Artificial  Neural  Network (ANN).  Karena  kinerjanya  yang  sangat  baik,  JST  adalah teknik berbasis jaringan saraf yang paling umum digunakan untuk  memecahkan  masalah  menggunakan  pendekatan kecerdasan buatan[10].
Metode Convolutional Neural Network bekerja dengan jaringan saraf yang berfungsi penuh yang mengambil input sebagai  gambar dan memberikan output yang diinginkan. Jaringan  saraf convolutional menggunakan  pendekatan convolutions yang merupakan mekanisme yang dirancang untuk  menangkap  fitur  dari  citra  masukan.  Fitur  yang diekstrak dari citra dilakukan dengan menggunakan deteksi tepi.  Filter  ini  memainkan  peran  penting  dalam  operasi konvolusi.  Filter  ini  diterapkan  pada  gambar  dan mengumpulkan fitur dari gambar [11].
Di CNN ada layer Convolution , layer pooling dan layer Fully-Connected . Untuk mendeteksi fitur sistem menggunakan kernel konvolusi  untuk  secara  otomatis mempelajari dan memfilter informasi yang tidak perlu dari input disebut  sebagai  lapisan  konvolusi[12].  Operasi  dot antara  matriks input dan  filter  dilakukan  oleh  lapisan konvolusional,  yang  mengubah input menjadi feature maps . [13]. Dengan mengambil nilai maksimum dari nilai matriks sebelumnya, pooling  layer akan  memecah beberapa  nilai  keluaran  dari  proses convolution  layer menjadi matriks yang lebih kecil. Tujuannya adalah untuk membuat  dimensi  matriks  fitur  berkurang . [14].  Matriks input harus diubah kembali menjadi matriks satu dimensi karena  hasil  proses convolution  layer dan layer  pooling masih dua dimensi. Fungsi Flatten digunakan dalam proses perubahan  ini  untuk  meratakan  hasil input  feature  map yang telah diproses pada dua layer sebelumnya[15].

## III. M ETODE P ENELITIAN

## A. Pengumpulan Data
Proses pengambilan data aksara Batak Toba menggunakan  format  dari  kolom  dan  tabel  dengan  tinggi 4cm  dan  lebar  4cm  dimana  setiap  kolom  terdapat  dua kolom  lagi  didalamnya  dengan  ukuran  1cm  x  4cm  untuk tulisan  latinnya  dan  3cm  x  4cm  untuk  tulisan  aksara bataknya dengan banyak kotak sebanyak 20 kotak.
Kertas  yang  digunakan  untuk  pengambilan  data  yaitu menggunakan  dua  jenis  warna  yaitu  warna  putih  dan kuning  dan menggunakan Format  yang terdiri  dari empat baris dan lima kolom yang ditulis menggunakan alat tulis berwarna  hitam  dengan  ukuran  bervariasi/random.  Data ditulis  oleh  kalangan  masyarakat  umum  dengan  total melibatkan  sebanyak  17  orang  dimana  10  orang
menuliskan  data  aksara  di  kertas  putih  dan  7  orang menuliskan  aksara  di  dua  jenis  kertas  yaitu  putih  dan kuning  sebanyak  satu  kali.  Data  yang  terkumpul  lalu dicapture  dengan  menggunakan  kamera  smartphone. Kemudian  data  yang  sudah  discan  dilakukan  croping  per karakter  dengan  hanya  mengambil  karakter  aksaranya. Format pengumpulan data dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar. 1  Format pengumpulan data

## B. Pembangunan Model
Gambar. 2 Flowchart model CNN
Pada  penelitian  ini  menerapkan  metode Convolutional Neural  Network (CNN)  untuk  proses  pengenalan  tulisan tangan  karakter  aksara  Batak  Toba.  Tahapan  utama  yang akan  dilakukan  dalam  model  ini  ada  dua  yaitu  tahap training dan  tahap testing .  Tahap training merupakan tahapan yang mana akan dilakukan pelatihan dari data yang sudah diperoleh untuk dijadikan sebuah model klasifikasi dengan  menggunakan  metode Convolutional  Neural Network .  Sedangkan  untuk  tahapan testing ialah  tahapan untuk menguji model Convolutional Neural Network yang
dihasilkan apakah berhasil melakukan pengenalan aksara. Alur penelitiannya dapat kita lihat pada Gambar 2.

## C. Preprocessing
Berikut  ini  adalah  diagram  alir  dari  proses  untuk mendapatkan  data  karakter  yang  akan  digunakan  sebagai data  latih  menggunakan  CNN  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Gambar. 3 Flowchart Preprocessing citra
Preprocessing berfungsi  untuk  memperbaiki  data  citra sebelum  diproses  supaya  memiliki  hasil  yang  optimal. Adapun  tahapan  prosesnya  adalah  data  terlebih  dahulu diseragamkan  ukurannya  dengan  melakukan resize ke ukuran  150  x  150  piksel.  Setelah resize kemudian dilakukan  tahap  augmentasi  dimana  tahap  ini  merupakan tahap untuk merubah posisi citra dari dataset dengan posisi rotation, width  shift, height  shift, shear, zoom, horizontal flip.

## D. Model Convolution Neural Network
Proses pembelajaran fitur dilakukan secara terpisah pada model machine learning , sedangkan proses ekstraksi fitur dan  klasifikasi  dilakukan  secara  bersamaan  pada  model deep learning . Inilah perbedaan antara proses pembelajaran fitur dan proses pelatihan dalam machine learning dan deep learning . Proses ini adalah dimana neural network dilatih untuk  mempelajari  suatu  pola  yang  dapat  menghasilkan model  yang  mampu  mengenali  aksara  batak.  Berikut merupakan flowchart dari  proses  melatih  dan  mengenali karakter aksara Batak Toba. Diagram alir dari proses model Convolution Neural Network yang dihasilkan dapat dilihat pada Gambar 4.
E. Sistem Pengenalan Tulisan Tangan Karakter Aksara
Batak Toba
Gambar. 5 Flowchart sistem pengenalan tulisan tangan
Penjelasan diagram alir dari sistem Pengenalan Tulisan Tangan Karakter Aksara Batak Toba (Gambar 5).
1. Mulai
2. Inisialisasi citra
3. Jika  citra  sudah  di cropping maka input citra,  jika citra belum di cropping maka input citra kemudian dilakukan croping pada citra.
4. Setelah  diperolah  citra  yang  akan  diproses, selanjutnya  dilakukan  Proses  pengenalan  dimana
citra akan dikenali dari model yang sudah diperoleh dari proses CNN.
5. Kemudian diperoleh hasil citra dengan prediksi citra tersebut.
6. Selesai

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Mempersiapkan Dataset
Dari  24  data  yang  sudah  dikumpulkan,  difoto  dan dilakukan croping per  karakter  dengan  hanya  mengambil karakter aksaranya saja, sehingga dihasilkan data karakter aksara  Batak  Toba  yaitu  sebanyak  456  citra.  Citra  yang sudah  diperoleh  akan  dibagi  lagi  untuk  data training dan data testing . Setelah  dilakukan croping ,  dilakukan  pelabelan  data. Peneliti membuat dua folder utama yaitu folder train dan folder test .  Folder train berfungsi  untuk  menaruh  data untuk diproses pada proses pembelajaran, sedangkan folder test berfungsi untuk memvalidasi data pada proses training . Aksara Batak Toba dapat dilihat pada Tabel 1.
TABEL I A KSARA B ATAK T OBA

## B. Preprocessing
Sebelum  data  dilakukan  proses  CNN,  maka  dilakukan preprocessing yang  akan  menghasilkan  data  citra  seperti yang di inginkan. Adapun tahapan yang dilakukan yaitu :
1) Resize  citra:    Resize adalah  proses  untuk mengubah  ukuran  dari  sebuah  citra.  Pertama  citra  akan disamakan ukurannya dengan melakukan resizing , dimana ukuran yang digunakan dalam penelitian ini adalah 150 x 150,  sehingga  citra  yang  dimasukkan  memiliki  resolusi yang bagus (lihat Gambar 6).
2) Augmentasi data: Ada beberapa Proses augmentasi data  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  yaitu (lihat Gambar 7).
3) Rotation_range = 40.
4) Width_shift_range = 0.2.
5) Height_shift_range = 0.2.
6) Shear_range = 0.2.
7) Zoom_range = 0.1.
8) Horizontal_flip = True.
Gambar.  7  (a) Rotation_range, (b) zoom_range ,  (c) width_shift_range , (d) height_shift_range , (e) horizontal_flip , (f) shear_range

## C. Model Convolution Neural Network
Tahap  ini  merupakan  tahapan  metode convolutional neural  network untuk  mengenali  tulisan  tangan  aksara Batak Toba. Arsitektur CNN dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar. 8 Arsitektur CNN
1) Input  Citra: Lapisan  ini  berguna  untuk menampung  nilai piksel dari  citra  yang  dimasukkan, dimana  citra  yang  dimasukkan  ke  dalam  model  diambil nilai  pikselnya  yang  memiliki  ukuran  150  x  150  piksel dengan  3  channel  warna  yaitu  RGB,  maka  akan menghasilkan  3  matriks  150  x  150  yaitu  matriks  citra dengan channel R, G dan B.
Piksel dari citra input gambar 10 merupakan piksel asli dari citra karakter A dimana yang terdiri dari matriks piksel 150 x 150, jika dilihat sekilas tampak seperti titik-titik yang membentuk karakter aksara A, tetapi itu merupakan angka piksel dari citra aksara A dan matriks piksel ini yang akan dimasukkan  ke  tahapan  selanjutnya  yaitu  tahapan konvolusi (lihat Gambar 9).
No Aksara Batak Toba Huruf Latin No Aksara Batak Toba Huruf Latin 1 a A 11
l
La 2 h Ha 12 p Pa 3 n Na 13 s Sa 4 r ra 14 d Da 5 t Ta 15 g Ga 6 b Ba 16 j Ja 7 w Wa 17 U U 8 I I 18 y Ya 9 Ma 19 [ Nya 10 <
nga
Gambar. 9 Piksel citra input
2) Konvolusi layer  (Convolution  layer)  I:  Layer Convolution memiliki  fungsi  untuk  melakukan  filterisasi matriks dari citra input , Lapisan ini menghasilkan citra baru yang berisi features dari citra yang telah di input kan. Proses yang  terjadi  pada  lapisan  ini  adalah  konvolusi mengaplikasikan  filter  pada  citra.  Filter  yang  digunakan yaitu  berupa  matriks  berukuran  3x3.  Jumlah  filter  yang digunakan yaitu sebanyak 32 filter dan untuk aktivasi yang digunakan  yaitu  ReLU.  Peneliti  akan  mengambil  sampel dari beberapa matriks pada citra masukan untuk memahami proses konvolusi. 150 x 150 piksel adalah ukuran gambar input yang  digunakan.  Oleh  sebab  itu,  peneliti  hanya menggunakan  sebagian  kecil  dari  matriks  gambar input sebagai  sampel.  Proses  Convolution  dapat  dilihat  pada Gambar 10.
Gambar. 10 Proses Convolution
Matriks  dari input dilakukan  filterisasi  dengan mangalikan dengan matriks 3x3 dengan ilustrasi perkalian seperti gambar 4.6 dengan pergeseran satu piksel ke kanan dan  satu  piksel  ke  kiri  maka  akan  menghasilkan  matriks dengan  ukuran  5x5.  Perhitungannya  adalah  sebagai berikut.
S1.1  =    (0,65  x  1)  +  (0,68  x  -1)  +  (0,34  x  0,5)  + (0,65 x 1) + (0,63 x 1) +(0,55 x -1) +       (0,65 x -1) + (0,68 x -1)+(0,34 x 0,5)
=  0,65 – 0,68 + 0,17 + 0,65 + 0,63 - 0,55 -    0.65 – 0.68 + 0,17 =  -0,29 S1.2  = (0,68 x 1) + (0,34 x -1) + (0,35 x 0,5) +   (0,63
x 1) + (0,55 x 1) + (0,23 x -1) +      (0,68 x - 1) + (0,34 x -1) + (0,35 x 0,5)
=  0,68 – 0,34 + 0,175 + 0,63 + 0,55  - 0,23 - 0.68 – 0.34 + 0,175 =  0,62 S1.3 = (0.34 x 1) + (0.35 x -1) + (0.21 x 0.5) +   (0.55 x 1) + (0.23 x 1) + (0.21 x -1) +      (0.34 x 1)
+(0.35 x -1)+(0.2 x 0.5)
=  0,34 - 0,35 + 0,105 + 0,55 + 0,23 - 0,21 - 0.34 – 0.35 + 0,1 =  0,075 S2.1 =  (0.65 x 1) + (0.63 x -1) + (0.55 x 0.5) +   (0.65
x 1) + (0.68 x 1) + (0.34 x -1) +      (0.65 x 1) +(0.63 x -1)+(0.55 x 0.5)
= 0,65 - 0,63 + 0,275 + 0,65 + 0,68 - 0,34 -  0.65 - 0.63 + 0,275
= 0.28
Aktivasi  yang  digunakan  di  layer  konvolusi  ini  adalah aktivasi  ReLU  dimana  fungsi  ReLU  ini  akan  mengubah nilai matriks yang memiliki nilai negatif menjadi nol (lihat Gambar 11).

## Gambar. 11 Proses ReLu
Untuk matriks hasil dari konvolusi dengan ukuran input 150x150  diperoleh  matrik  dengan  ukuran  148x148  (lihat Gambar 12).

## Gambar. 12 Matriks hasil konvolusi I citra aksara A
Visualisasi hasil dari konvolusi pertama pada aksara A dengan ukuran 32 filter ( kernel ) dapat dilihat pada Gambar 13.
Gambar. 13 Hasil visualisasi konvolusi I dari aksara A
3) Max  pooling  Layer  I:  Pooling adalah  proses mengurangi  ukuran/  resolusi  pada  citra  akan  tetapi  tetap mempertahankan  informasi  penting  pada  citra  tersebut. Max pooling merupakan salah satu contoh pooling . Proses Max pooling dapat dilihat pada Gambar 14.
Gambar. 14 Proses max pooling
Max  pooling ini  bekerja  dengan  cara  mengambil  satu piksel  pada  area  dengan  luas  tertentu  pada  citra.  Pada penelitian  ini max  pooling pertama  citra  hasil  konvolusi akan  dilakukan pooling per  2x2  dan  akan  menghasilkan output 74x74  dengan  jumlah  citra  filter  sebanyak  32  dan pergeseran( stride )    sebesar  2  piksel. Output dari  setiap proses  juga  dapat  dicari  dengan  menggunakan  rumus berikut.
Hasil  = 𝑊−𝑁+2𝑃
𝑆 + 1 ......................................... (1)
dimana :
W = Tinggi citra input N  = Tinggi Filter P  = Zero Padding S  = Stride
diketahui : W = 148 (ukuran tinggi citra dari 148x148 piksel) N = 3 (Ukuran tinggi kernel yang digunakan yaitu dari 3×3) P = 0 (Ukuran Padding yang digunakan adalah sebanyak 2 kali) S = 2 (Ukuran pergeseran stride ) maka :
𝑜𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡  = 148−3+2∗0 2 + 1
output = 72,5 + 1
output = 73,5 ≈ 74
Untuk matriks hasil dari dengan ukuran input 148x148 dihasilkan matriks dengan ukuran 74x74 yang dapat dilihat pada Gambar 15..
Gambar. 15 Hasil max pooling I citra aksara A
Visualisasi  hasil  dari max  pooling I  pada  aksara  A sebanyak 32 filter citra dapat dilihat pada Gambar 16.
Gambar. 16 Visualisasi hasil max pooling I dari aksara A
4) Konvolusi layer (convolutional  layer)  II: Pada tahap konvolusi kedua, matriks citra dengan ukuran 74x74, 32  filter,  dan  ukuran kernel 3x3  digunakan  untuk melanjutkan  hasil  tahap max  pooling pertama.  Untuk proses konvolusi kedua ini sama dengan proses konvolusi yang  pertama  yang  membedakan  yaitu input annya  yang semakin  kecil.  Salah  satu  matriks  hasil  dari  konvolusi kedua aksara A dapat dilihat pada Gambar 17.
Visualisasi  dari  hasil  konvolusi  kedua  pada  aksara  A dengan ukuran 32 filter( kernel ) dapat dilihat pada Gambar 18.
Gambar. 18 Visualisasi hasil konvolusi II dari aksara A
5) Max  pooling  layer  II: Tahapan  proses  dari tahapan  berikutnya, max  pooling kedua,  identik  dengan max pooling pertama. Hanya input dan output matriks akhir yang  berbeda  antara  keduanya.  Pada max  pooling kedua citra dari hasil konvolusi kedua akan dilakukan pooling per 2x2 dan dari input 72x72 akan menghasilkan output 36x36 dengan  jumlah  citra  filter  sebanyak  32  dan  pergeseran ( stride )  sebesar 2 piksel.  Salah satu matriks hasil dari max pooling kedua aksara A dapat dilihat pada Gambar 19.
Gambar. 19 Hasil max pooling II citra aksara A
Visualisasi  hasil  dari max  pooling II  pada  aksara  A sebanyak 32 filter citra dapat dilihat pada Gambar 20.
Gambar. 20 Visualisasi hasil max pooling II dari aksara A
6) Konvolusi layer (convolutional  layer)  III: Tahapan konvolusi yang ketiga yaitu melanjutkan hasil dari tahap max pooling kedua, dengan masukan matriks gambar yang  berukuran  36x36  dengan  jumlah  filter  128  yang ukuran  karnelnya  3x3.  Pada  tahap  ini  juga  menerapkan
proses  aktivasi  ReLU.  Untuk  proses  konvolusi  ketiga  ini sama  dengan  proses  konvolusi  yang  pertama  dan  kedua yang  membedakan  yaitu input annya  yang  semakin  kecil. Salah  satu  matriks  hasil  dari  konvolusi  ketiga  aksara  A dapat dilihat pada Gambar 21.

## Gambar. 21 Matriks hasil konvolusi III citra aksara A
Visualisasi  dari  hasil  konvolusi  ketiga  pada  aksara  A dengan  ukuran  128  filter  ( kernel )  dapat  dilihat  pada Gambar 22.
Gambar. 22 Visualisasi hasil konvolusi III dari aksara A
7) Max  pooling  Layer  III: Tahap  selanjutnya  ialah max  pooling ketiga,  dimana  proses  tahapannya  mirip dengan max  pooling yang  pertama  dan  kedua.  Pembeda dari  sebelumya  hanya  pada input dan  hasil  terakhir matriksnya.  Pada max  pooling ketiga  citra  dari  hasil konvolusi kedua akan dilakukan pooling per 2x2 dan dari input 34x34  akan  menghasilkan output 17x17  dengan jumlah  citra  filter  sebanyak  128  dan  pergeseran  ( stride ) sebesar 2 piksel. salah satu matriks hasil dari max pooling ketiga aksara A dapat dilihat pada Gambar 23.
Gambar. 23 Hasil max pooling III citra aksara A Visualisasi  hasil  dari max  pooling III  pada  aksara  A sebanyak 32 filter citra dapat dilihat pada Gambar 24.
Gambar. 24 Visualisasi hasil max pooling III dari aksara A
8) Konvolusi layer  (convolutional  layer)  IV: Tahapan  konvolusi  yang keempat yaitu meneruskan hasil dari  tahapan max  pooling ketiga,  yaitu  dengan  masukan matriks gambar yang berukuran 17x17 dan menggunakan jumlah filter 255 yang memiliki karnel 3x3. Pada tahap ini juga  menerapkan  aktivasi  ReLU.  Untuk  proses  konvolusi keempat  ini  sama  dengan  proses  konvolusi  sebelumnya, yang  membedakan  yaitu input annya  yang  semakin  kecil. Salah satu matriks hasil dari konvolusi keempat aksara A dapat dilihat pada Gambar 25.

## Gambar. 25 Matriks hasil konvolusi IV citra aksara A
Visualisasi dari hasil konvolusi keempat pada aksara A dengan  ukuran  255  filter  ( kernel )  dapat  dilihat  pada Gambar 26.
Gambar. 26 Visualisasi hasil konvolusi IV dari aksara A
9) Max  pooling  layer  IV: Tahap  selanjutnya  ialah max  pooling keempat,  dimana  proses  tahapannya  mirip dengan max  pooling sebelumnya.  Pembeda  dari sebelumnya  hanya  pada input dan  hasil  final  matriksnya. Pada max  pooling keempat  citra  dari  hasil  konvolusi keempat  akan  dilakukan pooling per  2x2  dan  dari input
15x15 akan menghasilkan output 7x7 dengan jumlah citra filter  sebanyak  255  dan  pergeseran  ( stride )    sebesar  2 piksel.  Salah satu matriks hasil dari max pooling keempat aksara A dapat dilihat pada Gambar 27.
Gambar. 27 Hasil max pooling IV citra aksara A
Visualisasi  hasil  dari max  pooling IV  pada  aksara  A sebanyak 255 filter citra dapat dilihat pada Gambar 28.
Gambar. 28 Visualisasi hasil max pooling IV dari aksara A
10) Flatenning :  Tahap flattening merupakan  proses merubah  matriks  yang  ada  di max  pooling layer  dari matriks  multi  dimensi  menjadi  satu  kolom  saja  (sebuah vektor  tunggal). Proses  flattening  dapat  dilihat  pada Gambar 29.
Gambar. 29 Proses flatenning
Visualisasi  hasil  dari max  pooling IV  pada  aksara  A sebanyak  255  filter  citra  dengan  hasil flatten sebanyak 12544 dapat dilihat pada Gambar 30.
Gambar. 30 Visualisasi hasil flatenning dari aksara A Kemudian ditambahkan hidden layer dengan ukuran 512 neuron  dan  menghasilkan  visualisasi  yang  dapat  dilihat pada Gambar 31.
Gambar. 31 Visualisasi hasil fully connected dari aksara A
Dan terakhir output layer menggunakan 19 neuron sama dengan banyaknya kelas dari dataset .

## D. Proses Pelatihan
Proses  training ini  adalah  proses  dari  arsitektur convolutional  neural  network (CNN)  untuk  melatih  data citra  tulisan  tangan  karakter  aksara  Batak  sehingga manghasilkan  suatu  model  terbaik  untuk  melakukan pengenalan pada citra tulisan tangan aksara Batak. Proses training ini  dilakukan  dengan  jumlah  300 epoch yang dilatih, epoch adalah ketika semua dataset melewati model CNN sekali dikatakan 1 epoch . Batch size yang digunakan dalam  training  ini  adalah  19,  di  mana  jumlah  sampel pelatihan  yang  digunakan  dalam  satu batch untuk  satu iterasi  adalah batch  size .  Waktu training yg  dibutuhkan yaitu  sebanyak  1  jam  5  menit  25  detik,  waktu  training bergantung kepada kecepatan processor dan berapa banyak aplikasi yang berjalan di perangkat yang bisa menghambat proses training model.  Hasil  akurasi  model  setelah melakukan training yaitu memiliki akurasi sebesar 0.9368 (93,68  %)  dengan Precision sebesar  94  %  dan Recall sebesar 94 %.

## E. Implementasi Model

## Gambar. 32 Tampilan aplikasi
Pengujian  ini  menggunakan  GUI  yang  sudah  dibuat untuk  menguji  model  terbaik  yang  telah  dihasilkan  dari proses training . Model  yang akan digunakan yaitu model dengan  akurasi  paling  tinggi.  Dalam  GUI  terdapat button select  file dimana  untuk  memilih file yang  akan  dikenali dengan  catatan file sudah  di croping per  karakter, button crop  image yang  berfungsi  untuk  melakukan croping terhadap citra  untuk memilih salah satu dari tulisan tangan karakter  aksara  Batak  yang  ingin  dikelani  tersebut, kemudian  dibawah button tersebut  terdapat  citra  yang sudah  diselect  ataupun  dilakukan croping ,  setelah  itu  ada button untuk  melakukan  pengenalan  dengan  CNN  maka akan  muncul  hasil  dari  pengenalan  dan  prediksi karakternya. keluaran GUI dari sistem pengenalan karakter aksara Batak Toba dapat dilihat pada Gambar 32.

## F. Pengujian Model
Pengujian  sistem  ini  menggunakan  19  citra  tulisan tangan karakter aksara Batak Toba yang diuji dengan lima jenis pengujian, yaitu:
1) Pengujian  I: Pada  tahap  ini  dilakukan  proses pengenalan  kata  dengan  tulisan  tangan  aksara  Batak dengan menuliskannya di kertas putih menggunakan pena warna hitam dan difoto menggunakan kamera smartphone dengan  resolusi  12  mega  pixel.  Hasilnya,  sistem  dapat mendeteksi 17 citra secara benar dan 2 citra dikenali salah yaitu Ga dikenal sebagai Wa dan Sa dikenal sebagai Nya. Jadi tingkat akurasi keberhasilan sistem dalam mengenali citra  tulisan  tangan  karakter  aksara  Batak  Toba  pada pengujian pertama yaitu:
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 .................................(2)
= 9+8 9+1+8+1
= 17 19 =  0,8947 (89.47 %)
2) Pengujian  II: Pada  tahap  ini  dilakukan  proses pengenalan  karakter  pada  tulisan  tangan  aksara  yang dituliskan/digambar di tool paint laptop. Hasilnya, sistem dapat mendeteksi 14 citra secara benar dan 5 citra dikenali salah yaitu Ga dikenal sebagai La, I dikenal sebagai Nga, Na  dikenal  sebagai  Ba,  Ra  dikenal  sebagai  La  dan  Ta dikenal  sebagai  Ma.  Jadi  tingkat  akurasi  keberhasilan sistem dalam mengenali citra tulisan tangan karakter aksara Batak Toba pada pengujian kedua yaitu:
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 ........................................(3)
= 7+7 7+3+7+2 = 14 19 =  0,7368 (73.68 %)
3) Pengujian  III: Pada  tahap  ini  dilakukan  proses pengenalan pada tulisan tangan aksara yang sama dengan pengujian pertama, tetapi pada pengujian ketiga ini citra di rotasi dengan sudut sebesar ± 30°.  Hasilnya, sistem dapat mendeteksi 11 citra secara benar dan 8 citra dikenali salah yaitu  A  dikenal  sebagai  Wa,  Da  dikenal  sebagai  Ra,  Ga dikenal  sebagai  La,  Ha  dikenal  sebagai  Ma,  I  dikenal sebagai  Ra, La dikelan sebagasi Ga, Nga dikenal sebagai Ta  dan  Pa  dikenal  sebagai  Sa.  Jadi  tingkat  akurasi keberhasilan  sistem  dalam  mengenali  citra  tulisan  tangan karakter aksara Batak Toba pada pengujian ketiga yaitu:
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 ...............................(4)
= 6+5 6+4+5+4 = 11 19 =  0,5789 (57,89 %)
4) Pengujian  IV: Pada  tahap  ini  dilakukan  proses pengenalan kata pada tulisan tangan aksara Batak dengan menuliskannya  di  kertas  putih  dan  ditulis  dengan
menggunakan  pena  berwarna  merah  dan  difoto  dengan menggunakan  kamera smartphone dengan  resolusi  12 megapixel .  Hasilnya,  sistem  dapat  mendeteksi  16  citra secara  benar  dan  3  citra  dikenali  salah  yaitu  Ga  dikenal sebagai La, Pa dikenali sebagai Na dan Ya dikenal sebagai A.  Jadi  tingkat  akurasi  keberhasilan  sistem  dalam mengenali citra tulisan tangan karakter aksara Batak Toba pada pengujian keempat  yaitu:
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  =
𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 ...............................(5)
= 8+8 8+2+8+1 = 16 19 =  0,8421 (84.21 %)
5) Pengujian  V: Pada  tahap  ini  dilakukan  proses pengenalan kata pada tulisan tangan aksara Batak dengan menuliskannya  di  kertas  putih  dan  ditulis  dengan menggunakan  alat  tulis  berwarna  merah  dengan  lebar tulisan ± 2 mm. Hasilnya, sistem hanya dapat mendeteksi 16 citra secara benar dan 3 citra dikenali salah. Jadi tingkat akurasi keberhasilan sistem dalam mengenali citra tulisan tangan karakter aksara Batak Toba pada pengujian kelima yaitu:
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 ..............................(6)
= 8+8 8+2+8+1 = 16 19 =  0,8421 (84.21 %)

## V. K ESIMPULAN
Dari hasil pengujian yang sudah dilakukan dapat ditarik kesimpulan  bahwa  model  terbaik  dihasilkan  pada penelitian  ini  menggunakan  ukuran kernel 3x3, hidden layer 1, ukuran citra masukan yaitu sebesar 150x150 pixel , 80:20  adalah  perbandingan  antara  data training dengan data testing dan  menggunakan  batas epoch sebesar  300 epoch .
Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan  didapatkan akurasi  pada  pengujian  I  sebesar  89.47  %,  akurasi  pada pengujian  II  sebesar  73.68  %,  akurasi  pada  pengujian  III sebesar 57,89%, akurasi pada pengujian IV sebesar 84,21% dan akurasi pada pengujian V sebesar 84,21%.
Dari hasil pengujian dapat dilihat bahwa akurasi terbaik diperoleh  dari  pengujian  I  dimana  pada  pengujian  ini menggunakan  citra yang dituliskan di  kertas  dengan latar belakang  putih  dan  difoto  menggunakan  kamera smartphone .  Hasil  pengujian  terendah  diperoleh  pada pengujian ke-III dimana pada pengujian ini menggunakan citra yang sama dengan pengujian pertama akan tetapi citra dilakukan  rotasi  ±  30°,  rotasi  citra  sangat  mempengaruhi sistem dalam mengenali citra tulisan tangan karakter aksara Batak Toba. Untuk pengujian yang dilakukan menggunakan tool  paint di  laptop/PC  menghasilkan
akurasi yang kurang maksimal. Dan pengaruh warna citra pada  pengujian  IV  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap sistem  dan  lebar  tulisan  tangan  pada  pengujian  V  tidak memiliki pengaruh terhadap sistem.

## R EFERENSI
[1] G. F. Fitriana, “Pengenalan Tulisan Tangan Angka menggunakan Self Organizing Maps (SOM),” Technology and Science (BITS), vol. 3, no. 1, 2021, doi: 10.47065/bits.v3i1.1002.
[2] S.  Mawaddah  and  N.  Suciati,  “PENGENALAN  KARAKTER TULISAN  TANGAN  MENGGUNAKAN  ESKTRAKSI  FITUR BENTUK BERBASIS CHAIN CODE,” vol. 7, no. 4, pp. 683–692, 2020, doi: 10.25126/jtiik.202072022.
[3] M.  M.  Yapici,  A.  Tekerek,  and  N.  Topaloglu,  “Convolutional
Neural Network Based Offline Signature Verification
Application,” International Congress on Big Data, Deep Learning and Fighting Cyber Terrorism, 2018.
[4] Y.  Omori  and  Y.  Shima,  “Image  Augmentation  for  Eye  Contact Detection Based on Combination of Pre-trained Alex-Net CNN and SVM”, doi: 10.17706/jcp.15.3.
[5] H.  Desmon  Hutahaean,  B.  Dwi  Waluyo,  and  M.  A.  Rais, “Teknologi  Identifikasi  Objek  Berbasis  Drone  Menggunakan Algoritma Sift Citra Digital,” 2019.
[6] F.  Muwardi  and  A.  Fadlil,  “SISTEM  PENGENALAN  BUNGA BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DAN PENGKLASIFIKASI JARAK,” 2017.
[7] A.  Sofyan  Anas  and  A.  Ashril  Rizal,  “Deteksi  Tepi  dalam Pengolahan Citra Digital,” Seminar Nasional TIK dan Ilmu Sosial (SocioTech), STMIK Bumigora, vol. x, No.x, 2017.
[8] Y. Boulid, A. Souhar, and M. Y. Elkettani, “Handwritten Character Recognition  Based  on  the  Specificity  and  the  Singularity  of  the Arabic Language,” International Journal of Interactive Multimedia and  Artificial  Intelligence,  vol.  4,  no.  4,  p.  45,  2017,  doi: 10.9781/ijimai.2017.446.
[9] U. Kozok, “SURAT BATAK,” 2009.
[10] B.  P.  Hartato,  “Penerapan  Convolutional  Neural  Network  pada Citra  Rontgen  Paru-Paru  untuk  Deteksi  SARS-CoV-2,”  Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 5, no. 4, pp. 747–759, Aug. 2021, doi: 10.29207/resti.v5i4.3153.
[11] Raunak  M.Joshia  and  Dr.Deven  Shah,  “Approach  to  Avoid Resource  Exhaustion  Caused  by  Editing  Tools  for  Automating Effects  Using  Noise  Inducing  Procedures  in  Deep  Learning,” International  Journal  of  Intelligent  Communication,  Computing and Networks, May 2021, doi: 10.51735/ijiccn/001/21.
[12] S.  Prihatiningsih,  N.  S.  M,  F.  Andriani,  and  N.  Nugraha,
“ANALISA PERFORMA PENGENALAN TULISAN TANGAN ANGKA BERDASARKAN JUMLAH ITERASI
MENGGUNAKAN  METODE  CONVOLUTIONAL  NEURAL NETWORK,” Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa, vol. 24, no. 1, pp. 58–66, 2019, doi: 10.35760/tr.2019.v24i1.1934.
[13] I. Wulandari, H. Yasin, and T. Widiharih, “KLASIFIKASI CITRA DIGITAL  BUMBU  DAN  REMPAH  DENGAN  ALGORITMA CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK  (CNN),”  Jurnal Gaussian,  vol.  9,  pp.  273–282,  2020,  [Online].  Available: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/
[14] J.  Wijaya,  S.  Putra  Sutra,  Pyter,  W.  Kosasih,  and  P.  Sirait, “Implementasi  Convolutional Neural Network  Untuk  Identifikasi Jenis  Tanaman  Melalui  Daun,”  Jurnal  SIFO  Mikroskil,  vol.  21, 2020.
[15] M.  R.  Firdaus,  “Penerapan  Algoritma  Convolutional  Neural Network  dalam  Klasifikasi  Telur  Ayam  Fertil  dan  Infertil Berdasarkan  Hasil  Candling,”  Jurnal  Informatika  Universitas Pamulang,  vol.  5,  no.  4,  p.  563,  Dec.  2021,  doi: 10.32493/informatika.v5i4.8556.