Pengembangan Aplikasi Text Recognition dengan Klasifikasi Neural Network pada Huruf Hijaiyah Gundul 59

## PENGEMBANGAN APLIKASI TEXT RECOGNITION DENGAN KLASIFIKASI NEURAL NETWORK
PADA HURUF HIJAIYAH GUNDUL
M. Anif 1 , Safitri Juanita 2 , Ika Disja Afriyani 3
1)3) Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
2) Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 Telp. (021) 5853753, Fax. (021) 5866369 e-mail : muhammad.anif@budiluhur.ac.id 1

## ABSTRACT
Technological  character  recognition  or  OCR  (Optical  Character  Recognition)  have  had fairly  rapid  growth  and  many  have  been  used.  Although the  text  recognition programs  are widely available, but the majority of these programs can only recognize the Latin alphabet. How to recognize Arabic characters are converted to text alphabet is still very rare. Though the existence of Arabic text recognition has many advantages, for example, for people who do not recognize the Arabic script, it can be used as an alternative  way to learn. This text recognition application using Artificial Neural Network learning algorithms (ANN) which is backpropagation  algorithm    an  effective    character  classification  which  described  in  this study. In this study, the application will be developed to recognize the character recognition of  Arabic  characters  Hijaiyah  bare  particular  letters  and  Arabic  numerals.  Algorithms presented  in  the  program  as  a  tangible  example  of  OCR  (Optical  Character  Recognition) will  be  implemented  in  the  Java  programming  language  (Java  Programming  Language). With  a  certain  level  of  accuracy  in  operation,  can  be  obtained  results  (output)  character appropriate to the class learning formed through the "OCR Train". Once fully developed, the application  will  then  be  tested  by  establishing  Hijaiyah  characters  and  Arabic  numerals which are stored as image / image. Then open the file with the appropriate type of artificial neural expected to recognize the text in images of text characters / images are tested.
Keywords : Optical Character Recognition, Text Recognition, Java Language Programming, Artificial Neural Network, Backpropagation, Arab.
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Pengolahan citra digital sekarang ini
sudah meliputi teknik pengenalan karakter  seperti  karaktek  alfanumerik, karakter  tulisan  tangan,  karakter  huruf kanji,  dan  lain-lain.  Teknik  pengenalan karakter ini secara umum dikenal dengan teknologi OCR ( Optical Character Recognition ). Namun perkembangan
bidang  pengenalan  karakter  huruf  arab belum sepesat bidang pengenalan karakter  yang  lain.  Hal  ini  dikarenakan pengenalan  karakter  Arab  memiliki tingkat kesulitan yang lebih tinggi dibandingkan dengan pengenalan karakter lainnya.  Pada  penelitian  ini  penulis  akan mengembangkan sebuah
aplikasi komputer desktop yang  bisa  mengenali karakter  huruf  dan  angka  dalam  karakter Arab  menggunakan  jaringan  saraf  tiruan. Dengan menambahkan beberapa learning class tentang  karakter  huruf  dan  angka
Arab  didalamnya,  yang  diharapkan  bisa dijadikan salah
satu alternatif
pembelajaran  karakter  Arab  dengan media komputer. 1.2. Masalah
Saat  ini  masih  sedikit  sekali penyediaan aplikasi pembelajaran
Pengembangan Aplikasi Text Recognition dengan Klasifikasi Neural Network pada Huruf Hijaiyah Gundul 60
karakter Arab dikarenakan adanya masalah pada: 1) Sulitnya cara membaca huruf
Hijaiyah gundul dan angka Arab.
2) Masih sedikit aplikasi
text
recognition khususnya karakter Arab.
3) Berapa  banyak  karakter  yang  dapat dibaca dalam satu image .
4) Persentase kegagalan dan kesuksesan program.

## 1.3. Tujuan
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk mempelajari dan mengembangkan sebuah aplikasi  perangkat  lunak  yang  mampu membaca huruf Hijaiyah dan angka Arab dengan dengan klasifikasi neural network berbasis desktop . Aplikasi tersebut dikembangkan dengan bahasa
pemrograman  Java  yang  pada  dasarnya multiplatform ,  jadi  bisa  diaplikasikan  di berbagai platform komputer.

## 1.4. Ruang  Lingkup  dan  Batasan Masalah
Untuk menyederhanakan pembahasan  pada  penelitian  ini,  masalah dibatasi sebagai berikut: 1) Melakukan penelitian terhadap huruf Hijaiyah dan angka Arab.
2) Hanya dapat mengenali huruf
Hijaiyah  tunggal  gundul  dan  angka Arab.
3) Menghitung  jumlah  karakter  dalam satu image maksimal satu karakter.

## 1.5. Metoda Perancangan
Dalam  penyelesaian  penelitian  ini tahapan-tahapan  yang  dilakukan  dalam penyelesaian  aplikasi  adalah  dengan mengadopsi metode incremental .
Gambar 1 : Siklus Model Incremental Berikut adalah penjelasan tahapannya: 1) Mengkombinasikan  elemen-elemen dari waterfall dengan sifat iterasi/perulangan. 2) Elemen-elemen dalam waterfall dikerjakan  dengan  hasil  berupa produk  dengan  spesifikasi  tertentu, kemudian  proses  dimulai  dari  fase pertama hingga akhir dan menghasilkan produk dengan spesifikasi  yang  lebih  lengkap  dari yang sebelumnya. Demikian seterusnya hingga  semua  spesifikasi memenuhi kebutuhan yang ditetapkan oleh pengguna. 3) Produk  hasil increment pertama biasanya produk inti ( core product ), yaitu produk yang memenuhi kebutuhan  dasar.  Produk  tersebut digunakan  oleh  pengguna  atau menjalani review /pengecekan  detil. Hasil review tersebut  menjadi  bekal untuk pembangunan pada increment berikutnya.  Hal  ini  terus  dikerjakan sampai produk yang komplit dihasilkan. 4) Model increment ini  cocok  untuk tim pengembang/pembangun perangkat  lunak  yang  memiliki anggota sedikit/tidak terlalu banyak. 5) Model ini juga mampu mengakomodasi  perubahan  secara fleksibel. 6) Produk yang dihasilkan pada increment pertama bukanlah prototype ,  tapi  produk  yang  sudah bisa  berfungsi  dengan  spesifikasi dasar.
Pengembangan Aplikasi Text Recognition dengan Klasifikasi Neural Network pada Huruf Hijaiyah Gundul
61
2. LANDASAN TEORI
a. OCR
Suatu  kerja  OCR  terdiri  dari  modul terpisah  yang  digunakan  dalam  proses pengenalan, modul-modul
tersebut adalah:
1) Pra Pengolahan ( Preprocessing )
Merupakan  suatu  proses  untuk menghilangkan  bagian-bagian  yang  tidak diperlukan  pada  gambar input untuk proses selanjutnya. Contoh preprocessing adalah noise filtering . 2) Klasterisasi ( Clusterization ) Modul  klasterisasi  bertugas  untuk menemukan  karakter  individu  dalam gambar  dan  menghitung  urutan  karakter yang benar dalam teks.
3) Ekstraksi Fitur ( Feature extraction) Tujuan  dari  modul  ini  adalah  untuk mengekstrak  fitur  unik  dari  karakter individu  sehingga  dapat  diakui  oleh modul
klasifikasi.
Jika kita
membandingkan  sistem  OCR  dengan manusia,  kita  dapat  mengatakan  bahwa modul  ini  memainkan  peran  mata manusia.
4) Klasifikasi ( Classification ) Pada  tahap  terakhir  sistem  OCR
mencoba untuk mengenali karakter menggunakan  informasi  tentang  fitur karakter yang telah diekstraksi pada tahap sebelumnya.  Meskipun  dapat  dilakukan secara statistik dengan melibatkan perbandingan  konsisten  karakter  dari database ,  hal  ini  dipilih  untuk  mencoba bagaimana  jaringan  saraf  melakukan pengenalan pada tahap ini.
b. Algoritma Backpropagation
Menurut F. Suhandi (2009),
Backpropagation merupakan sebuah metode  sistematik  pada  jaringan  saraf tiruan  dengan  menggunakan  algoritma pembelajaran yang terawasi dan biasanya digunakan oleh perceptron dengan banyak  layar  lapisan  untuk  mengubah bobot-bobot  yang  ada  pada  lapisan tersembunyinya. Backpropagation adalah pelatihan jenis terkontrol dimana
menggunakan  pola  penyesuaian  bobot untuk  mencapai  nilai  kesalahan  yang minimum  antara  keluaran  hasil  prediksi dengan keluaran yang nyata.
Untuk mendapatkan error jaringan  ini,  fase forwardpropagation harus dilakukan sebelumnya. Saat propagasi  dalam  arah  maju,  neuron diaktivasi  dengan  menggunakan  fungsi aktivasi sigmoid.
Rumus aktivasi sigmoid adalah:
Algoritma bekerja sebagai berikut: 1) Lakukan  fase forwardpropagation
untuk  pola input dan  hitung error output .
2) Mengaktivasi neuron dari layer tersembunyi.
3) Mengaktivasi neuron dilayer.
4) Menghitung nilai error .
5) Ubah  semua  nilai  bobot  dari  matriks bobot  dengan  menggunakan  rumus: bobot lama + learning rate * error output *  output(neuron i )  *  output(neuron i+1 ) * (1– output(neuron i+1 ))
6) Kembali  ke  langkah  1  hingga  nilai error semakin lama semakin kecil.
7) Algoritma  berakhir,  jika  semua  pola output cocok  dengan  pola  tujuan  dan jika error jaringan  nol  (sempurna)
atau mendekati nol.
c. Jaringan Saraf Tiruan
Menurut Haykin, S. (1994)
mendefinisikan  Jaringan  Saraf  Tiruan sebagai  berikut:  “Sebuah  jaringan  saraf adalah  sebuah  prosesor  yang  terdistribusi parallel dan  mempunyai  kecenderungan untuk  menyimpan  pengetahuan  yang didapatkannya  dari  pengalaman  dan membuatnya tetap bersedia untuk digunakan. Hal ini menyerupai kerja otak dalam dua hal yaitu:
1) Pengetahuan diperoleh oleh jaringan melalui suatu proses belajar.
Pengembangan Aplikasi Text Recognition dengan Klasifikasi Neural Network pada Huruf Hijaiyah Gundul
62
2) Kekuatan  hubungan  antar  sel  saraf yang  dikenal  dengan  bobot  sinapsis digunakan untuk menyimpan pengetahuan”. Menurut Zurada, J.M. (1992) mendefinisikan  sebagai  berikut:  “Sistem saraf  tiruan  atau  Jaringan  saraf  tiruan adalah  sistem  selular  fisik  yang  dapat memperoleh, menyimpan dan menggunakan pengetahuan
yang didapatkan dari pengalaman”.
Encyclopedia  Britannica menulis bahwa:  “Jaringan  saraf  tiruan  adalah paradigma  pemrosesan  suatu  informasi yang  terinsiprasi  oleh  sistem  sel  saraf biologi, sama seperti otak yang memproses  suatu  informasi.  Elemen mendasar  dari  paradigma  tersebut  adalah struktur yang baru dari sistem pemrosesan  informasi.  Jaringan  saraf tiruan, seperti manusia, belajar dari suatu contoh.  Jaringan  saraf  tiruan  dibentuk untuk memecahkan suatu masalah tertentu  seperti  pengenalan  pola  atau klasifikasi karena proses
3. ANALISA MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM a. Identifikasi Masalah Meskipun  sudah  banyak  aplikasi
OCR yang berkembang, namun kebanyakan hanya bisa membaca karakter huruf latin/ alphabet, karaktek alfanumerik,  karakter  tulisan  tangan, karakter huruf kanji, dan lain-lain. Masih jarang  aplikasi  penunjang  penulisan bahasa  asing  seperti  karakter  Arab, Jepang,  bahkan  Aksara  Jawa  sekalipun. Padahal  bahasa  asing  tersebut  sudah mulai  banyak  digunakan  atau  sudah sering dipakai sebagai bahasa internasional.
Setelah  aplikasi text  recognition ini dikembangkan,  aplikasi  ini  harus  bisa membaca  karakter  Arab  baik  berbentuk huruf  Hijaiyah  maupun  angka  Arab. Sehingga user dapat  melakukan input gambar yang berisi karakter Arab dengan mudah.
Karena  pengembangan  aplikasi
text recognition ini bersifat penelitian,  maka  dibutuhkan  juga pengujian terhadap aplikasi ini yang bertujuan untuk menentukan kemampuan maksimal dan kekurangan apa saja yang berpotensi untuk dikembangkan.

## b. Penyelesaian Masalah
Penulis  memilih  mengembangkan aplikasi ini dengan menggunakan metode incremental agar  dapat  dilakukan  dengan cepat,  mudah  dan  akan  lebih  efisien dalam  menambah  atau  mengurangi  fitur dari  aplikasi  inti.  Selain  itu  aplikasi text recognition ini  bersifat open  source dengan menggunakan bahasa pemrograman  Java  berbasis desktop ,  jadi dapat  diimplementasikan  pada  berbagai jenis platform operating system.
c. Program Aplikasi
1) Analisa Aplikasi Usulan
Program  aplikasi  yang  diusulkan adalah  sebuah  aplikasi client berbasis desktop yang  dengan  menggunakan  Java Programming Language. Aplikasi desktop ini merupakan aplikasi utama client yang dikerjakan oleh NetBeans. Setelah
aplikasi  ini  di compile dan  dijalankan, maka antar muka aplikasi text recognition ini  dapat  ditampilkan  dan  digunakan. Berikut  adalah  bagan  dari  aplikasi text recognition ini:
Gambar 2 : Bagan Aplikasi jOCR Demo dan jOCR Train
Pengembangan Aplikasi Text Recognition dengan Klasifikasi Neural Network pada Huruf Hijaiyah Gundul
63
2) Metoda Kerja Usulan
a) Konsep Latih OCR
Aplikasi text  recognition ini merupakan aplikasi yang membutuhkan proses training karakter Arab sebelum dapat digunakan  pada  menu  Demo  OCR untuk  proses  pengenalan  karakter. Pada  menu  Latih  OCR,  pertama  kali kita diminta untuk melakukan training /pelatihan terhadap brain yang berekstensi  .brn  agar  bisa  mengenali karakter.  Oleh  karena  itu  penting untuk  memberikan  pelatihan terhadap karakter  gambar  dengan  huruf ي - ا
dan  angka  Arab  0-9  berekstensi .bmp agar memperoleh hasil maksimal, lalu disimpan  pada  saraf  buatan  sebagai file .
b) Konsep Demo OCR
Aplikasi text  recognition ini memiliki  menu  Demo  OCR  untuk mengimplementasikan hasil saraf buatan  dari  menu  Latih  OCR.  Pada menu  ini,  saraf  buatan  yang  sudah disimpan  pada  direktori  folder brain harus dipanggil. Lalu file karakter teks yang  berupa  format  gambar  .gif dipanggil,  dan  selanjutnya  memilih menu “Kenali” untuk menguji aplikasi text  recognition ini  dalam  mengenali karakter teks yang sudah dilatih.
c) Rancangan Layar
1) Form JOCR Train
Form JOCR Train merupakan Form yang digunakan untuk membuat saraf  buatan  yang  nantinya  saraf buatan tersebut akan digunakan dalam proses  pengenalan/demo.  Dan  di Form ini pula user dapat melatih/ training data  agar  dapat dikenali  pada  saat  proses  demo berlangsung.
Berikut adalah rancangan layarnya:
JOCR Train JOCR Train File Ajari Analyze Ajari Karakter Sebagai Buka Gambar Digitize..> Gambar Selanjutnya Ajari 0%
Gambar 3 : Rancangan Layar OCR Train
2) Form JOCR Demo Form JOCR  Demo  merupakan Form yang digunakan untuk memproses/mengeksekusi image menjadi text dengan  menggunakan saraf  buatan  yang  telah  dibuat  dan disimpan  di Form JOCR  Train. Terdapat  4 Sub Menu,  yaitu  Buka Gambar,  Buka  Saraf  Buatan,  Simpan Text , dan Exit . Gambar 4 dibawah ini adalah rancangan layarnya:
JOCR Demo JOCR Demo File Kenali Bersih Reset 0% Deteksi tanpa spasi Spasi Lebar Spasi Kecil Buka Gambar Exit Simpan Text Buka Saraf Buatan
Gambar 4 : Rancangan Layar Menu File
pada Form JOCR Demo
d) Alur Proses ( Flowchart ) 1) Alur Proses Keseluruhan Alur proses berikut ini merupakan  alur  proses  program  dari pertama kali  aplikasi dijalankan sampai mendapatkan hasil
Pengembangan Aplikasi Text Recognition dengan Klasifikasi Neural Network pada Huruf Hijaiyah Gundul 64
keluaran/ output . Gambar 5 adalah alur proses program keseluruhan:
Mulai Image Preprocessing Classification Feature Extraction Clusterization Selesai Gambar 5 : Alur Proses Program Keseluruhan
2) Alur Proses Image Preprocessing Modul  ini  merupakan  suatu proses  untuk  menghilangkan  bagian- bagian  yang  tidak  diperlukan  pada gambar input untuk melakukan proses selanjutnya.  Gambar  6  adalah  alur proses image preprocessing :
Mulai
File gambar digital (*.bmp) Mengecek apakah gambar merupakan gambar RGB? Konversi ke gambar biner Gambar biner Konversi ke gambar grayscale Mengecek objek yang memiliki luas <15 pixel Hapus objek pada gambar Segmentasi gambar digital Normalisasi gambar digital Gambar tersegmentasi Gambar normal Return Ya Tidak Ya Tidak Gambar 6 : Alur Proses Image Preprocessing
3)
Alur Proses Clusterization Modul ini bertugas untuk menemukan  karakter  individu  dalam gambar dan menghitung urutan karakter  yang  benar  dalam  teks. Gambar 7 adalah alur proses clusterization :
Image Preprocessing Mencari karakter pada gambar Memetakan karakter yang ada If karakter 100x100 px Tampil gambar Digitize Ajari karakter Return Ya Tidak Gambar 7 : Alur Proses Clusterization
4) Alur Proses Feature Extraction Modul ini bertujuan  untuk
mengekstrak  fitur  unik  dari  karakter individu  sehingga  dapat  diakui  oleh modul  klasifikasi.  Gambar  8  adalah alur proses feature extraction :
Pilih = Simpan Saraf Buatan Return Clusterization Simpan Hasil Training Masukkan Nama Label Simpan di Folder Brain Ya Tidak
Gambar 8 : Alur Proses Feature Extraction
Pengembangan Aplikasi Text Recognition dengan Klasifikasi Neural Network pada Huruf Hijaiyah Gundul
65

## 5) Alur Proses Classification
Ini  merupakan  modul  terakhir pada  sistem  OCR  yang  mencoba mengenali karakter menggunakan informasi  tentang  fitur  karakter  yang telah diekstraksi pada
tahap
sebelumnya.  Gambar  9  adalah  alur proses classification :
Input Gambar Output berupa teks Membaca pola gambar Mencocokan pola gambar dg hasil train End Input Saraf Buatan Ya Tidak Feature Extraction Gambar 9 : Alur Proses Classification 6) Alur Proses Algoritma Backpropagation Aplikasi text  recognition ini menggunakan algoritma backpropagation .  Gambar  10  adalah alur proses algoritma backpropagation :
Menginisialisasi bobot pada semua neuron Mendapatkan pola X dan struktur jaringan feedforward Mengatur bobot pada layer tersembunyi menggunakan F(w,x,d) Mencari nilai menggunakan rumus Eq Mengatur bobot output dengan menggunakan layer F(w,x,d) Mengolah proses error Apakah lebih banyak layer tersembunyi? E<Emax? Apakah lebih banyak pola? Stop E=0 ya tidak ya tidak ya tidak Gambar 10 : Alur Proses Algoritma Backpropagation

## d. Algoritma
1) Algoritma Proses Keseluruhan
Berikut    adalah  algoritma  proses
program  keseluruhan  saat  aplikasi dijalankan:
1. Tampilkan  Layar  Awal Aplikasi 2. Lakukan Image Preprocessing Then 3. Lakukan Clusterization Then 4. Lakukan Feature Extraction Then 5. Lakukan Classification 6. End
2) Algoritma Image Preprocessing
Berikut  adalah  algoritma  proses image preprocessing :
1. Tampilkan file gambar (*.bmp)
2. If gambar merupakan RGB Then 3. Konversi ke Grayscale 4. Else 5. Konversi ke Biner 6. Tampilkan Gambar Biner 7. If Objek <15 pixel Then 8. Hapus Objek 9. Else 10. Segmentasi Gambar 11. Tampilkan Gambar Tersegmentasi 12. Lakukan Normalisasi Then 13. Tampilkan Gambar Normal 14. EndIf 15. EndIf 16. Return
3) Algoritma Clusterization
Berikut  adalah  algoritma  proses clusterization :
Pengembangan Aplikasi Text Recognition dengan Klasifikasi Neural Network pada Huruf Hijaiyah Gundul 66
1. Lakukan Image Preprocessing Then 2. Mencari Karakter pada
Gambar Then
3. Memetakan Karakter yang ada
4. Input Pilih
5. If  Pilih  =  Karakter 100x100 px Then
6. Tampilkan Gambar
7. Ajari Karakter 8. Return 9. Else
10. Digitize Then 11. Ajari Karakter 12. Return
13. EndIf
4) Algoritma Feature Extraction Berikut  adalah  algoritma  proses feature extraction :
1. Lakukan Clusterization Then
2. Input Pilih
3. If  Pilih  =  Simpan  Saraf Buatan Then
4. Simpan  Hasil  Training Then 5. Masukkan  Nama  Labebl Then 6. Simpan  di  Folder  Brain Then 7. Return 8. Else 9. Kembali ke Baris 2
10. End
5) Algoritma Classification Berikut  adalah  algoritma  proses classification :
1. Lakukan Feature Extraction
2. Input Gambar Then
3. Input Saraf Buatan
4. Membaca Pola Gambar Then
5. If Pola Gambar = Hasil Training Then
6. Output Berupa Teks 7. Else 8. Kembali ke Baris 2
9. End
6) Algoritma Backpropagation
Berikut adalah keadaan saat algoritma backpropagation berjalan:
1. Menginisialisasi  Bobot  Pada Semua Neuron
2. Mendapatkan  Pola  X  dan Struktur  Jaringan  Feedforward Then
3. Mengolah Proses Error Then
4. Mengatur Bobot Output 5. If Banyak Layer yang Tersembunyi Then 6. Mencari  Nilai  Menggunakan
Rumus Then
7. Mengatur  Bobot  pada  Layer
Tersembunyi Then
8. Kembali ke Baris 5
9. ElseIf Pola > 1 Then
10. If Ya = Kembali ke Baris 2
11. Else
12. Cek E<E max ? Then
13. If Ya = Stop
14. Else  E=0  Then  Kembali  ke
Baris 2
15. EndIf 16. EndIf
17. EndIf

## 4. KESIMPULAN
Sesuai dengan pembahasan mengenai  pengembangan  aplikasi text
recognition dengan  klasifikasi neural network pada  huruf  Hijaiyah  gundul, maka  kesimpulan  yang  dapat  diambil adalah sebagai berikut:
1) Hasil training dari  aplikasi  ini  belum sempurna, karena tidak dapat mengenali huruf Hijaiyah secara baik.
2) Maksimal  karakter  yang  mampu dibaca  oleh  aplikasi  adalah  128 karakter  (karakter  latin),  berdasarkan
code pages ASCII.
3) Aplikasi text  recognition ini  dapat mengenali  angka  Arab,  yaitu  0-9 dengan  persentase  kesuksesan  hingga
90%.
4) Inputan  karakter  untuk  ajari  di form train hanya  dapat  mengajari  1 karakter saja.
Pengembangan Aplikasi Text Recognition dengan Klasifikasi Neural Network pada Huruf Hijaiyah Gundul
67
Beberapa saran yang dapat diberikan berkaitan  dengan  pembuatan  sistem  ini untuk  menambah,  memperbaiki  serta meningkatkan  kualitas  dari  aplikasi text recognition ini antara lain yaitu :
1) Aplikasi  ini  perlu  pengembangan lebih  lanjut  agar  bisa  membaca karakter  Arab,  baik  huruf  Hijaiyah maupun angka Arab.
2) Antar  muka  pemakai  ( user  interface ) lebih disempurnakan lagi agar tampak lebih  menarik  dan  mempermudah dalam pemakaiannya.
3) Dengan  pengembangan  lebih  lanjut, aplikasi text  recognition ini akan  bisa membaca lebih dari 128 karakter.
4) Dengan  pengembangan  lebih  lanjut, dalam  proses  training  diharapkan dapat mengajari lebih dari 1 karakter.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Ahmad Fuad, Effendi., 2005,
Metodologi Pengajaran Bahasa Arab , Malang: Misykat.
[2]. Darmawan,  Arik.,  2009, jOCR (online) , Oktober 5, 2012. Blogspot. http://sagitarius-
arik.blogspot.com/2009/12/membuat
-deteksi-karakter-dengan-
gambar.html [3]. Eyal Reinhold, Johnathan Nightingale, 1999, Artificial Intelligence Tutorial Review (online) , Oktober 18, 2012.
University Of Toronto.
[4]. http://www.psych.utoronto.ca/~rein gold/courses/ai/
[5]. F.  Suhandi  Krisna,  2009, Prediksi Harga  Saham  dengan  Pendekatan Artificial Neural Network menggunakan Algoritma Backpropagation .
[6]. Haykin, S., 1994, Neural Networks: A  Comprehensive  Foundation ,  NY, Macmillan.
[7]. Haykin,  S.,  2009, Neural  Networks and  Learning  Machines ,  Upper Saddle River, NJ: Pearson Education, Inc.
[8]. Hecht-Nielsen Robert, 1989. Theory of  the  Backpropagation  Neural
Network  (online) ,  November  20, 2012.  HNC,  Inc.  -  University  of California at San Diego. http://s112088960.onlinehome.us/an nProjects/Research%20Paper%20Li brary/backPropTheory.pdf [9]. IEEE, 1998. Optical Font Recognition  Using  Typographical Features  (online),  November  14,
2012. IEEE.
[10]. http://www.cs.drexel.edu/classes/CS /cs680-502/proj4/fontrecog.pdf
[11]. Kirillov,  Andrew,  2005, Neural Network  OCR  (online) ,  Oktober  18,
2012. Codeproject.
[12]. http://www.codeproject.com/csharp/ neural_network_ocr.asp
[13]. Kusumadewi, Sri. , 2004, Membangun Jaringan Syaraf Tiruan , Yogyakarta: Graha Ilmu.
[14]. Setia, Veenu, 2007, Neural Network
(online) , Oktober 18, 2012.
Britannica, Encyclopædia.
[15]. http://www.britannica.com/EBcheck ed/topic/410549/neural-network
[16]. SoftDevTeam,  Incremental  Lifecycle Model  (online),  Oktober  16,  2012.
SoftDevTeam.
http://www.softdevteam.com/Increm
ental-lifecycle.asp [17]. SourceForge  open-source  software development portal http://www.sourceforge.net [18]. Zurada,  J.M.,  1992, Introduction  To
Artificial  Neural  Systems ,  Boston: PWS Publishing Company.