Jurnal ELECTRON , Vol. 4, No.1, Mei 2023, Hal. 15-20 e-ISSN 2622-6588 / p-ISSN 2830-523X DOI : 10.33019/electron.v4i1.39

## Pengenalan Aksara Kaganga Lampung dengan Menggunakan
Metode K- Nearest Neighbour (K-NN)
Swadexi Istiqphara 1* , Afida Nur Faida 2 , Anisa Ulya Darajat 3
Teknik Elektro - Institut Teknologi Sumatera, Lampung¹ Dinas Komunikasi dan Informatika, Kabupaten Tulang Bawang Lampung² Teknik Elektro, Universitas Lampung, Lampung 3 *swadexi.istiqphara@el.itera.ac.id¹

## ABSTRACT
Character recognition technology has been carried out using various artificial intelligence methods. In this paper, one of the artificial intelligence methods, namely K-nearest Neighbor (K-NN), will be proposed to recognize the kaganga script, which is  the  Lampung  province  script.  The  Lampung  kaganga  script  is  one  of  the  Indonesian  cultural  assets  from  the  native Lampung tribe. Currently, only a few people understand this Lampung kaganga script. Therefore, an effort is needed to preserve this character, one of which is through this research so that a computer application can be produced that helps in learning the Lampung kaganga script. In this paper, the recognition of the Kaganga Lampung script using the K-Nearest Neighbor (K-NN) will measure performance in terms of the recognition processing time and the recognition accuracy of this Lampung kaganga script. From the tests that have been carried out, the results obtained by using the K-NN method are able to recognize the kaganga Lampung character with an accuracy of 70% and the average time of the character recognition process is 1.1412 seconds.
Keywords : Artificial Inteligence, character recognition, K-Nearest Neighbour, Kaganga, Lampung Characters

## INTISARI
Teknologi pengenalan karakter telah banyak dilakukan dengan menggunakan berbagai metode kecerdasan buatan. Dalam paper ini salah satu metode kecerdasan buatan yaitu K-nearest Neighbour (K-NN)  akan diusulkan  untuk mengenali aksara kaganga yang merupakan aksara provinsi Lampung. Aksara kaganga lampung merupakan salah satu aset budaya indonesia dari suku asli lampung. Saat ini hanya sedikit masyarakat yang memahami aksara kaganga lampung ini. Oleh karena itu diperlukan suatu usaha untuk  melestarikan  karakter  ini  salah  satunya  yaitu  melalui  penelitian  ini  agar  dapat  dihasilkannya  aplikasi  komputer  yang membantu  dalam  mempelajari  aksara  kaganga  lampung.  Pada  paper  ini,  rekognisi  aksara  Kaganga  Lampung  dengan menggunakan  K-Nearest  Neighbour(K-NN)  akan  diukur  performansi  dalam  hal  waktu  proses  rekognisi  dan  keakurasian pengenalan aksara kaganga lampung ini. Dari pengujian yang telah dilakukan, diperoleh hasil dengan menggunakan metode K- NN mampu untuk mengenali karakter kaganga lampung dengan akurasi sebesar 70% dan waktu rata-rata proses rekognisi aksara sebesar 1.1412 second.
Kata kunci: Kecerdasan buatan, pengenalan karakter, K-Nearest Neighbour, Kaganga, Aksara Lampung

## I. PENDAHULUAN
Indonesia  memiliki  banyak  suku  budaya  yang tersebar di  beberapa  provinsi  di  Indonesia [1][2]. Dalam satu provinsi di Indonesia dapat terdiri dari lebih satu suku, dimana setiap suku tersebut dapat memiliki  bahasa  dan  aksara  sendiri.  Aksara kaganga merupakan aksara daerah  yang  tersebar dibeberapa  provinsi  di  pulau  sumatera,  meskipun memiliki  nama  yang  sama,  aksara  Kaganga
memiliki bentuk karakter yang berbeda antara satu daerah dengan daerah lainnya meskipun memiliki kemiripan seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1 yang merupakan hurf Ka yang ditulis dalam aksara lampung  [3][4]  dan  akasara  incung  dari Kerinci[5][6].
Jurnal ELECTRON , Vol. 4, No.1, Mei 2023, Hal. 15-20 e-ISSN 2622-6588 / p-ISSN 2830-523X DOI : 10.33019/electron.v4i1.39

## Gambar 1. Perbandingan Aksara Kagangan
Kerinci dan Lampung
Saat  ini,  pembelajaran  terkait  aksara  daerah masih sedikit [7] dan diperlukan suatu inovasi agar pelajaran  terkait  aksara  daerah  menarik  untuk dipelajari  baik  bagi  anak-anak  maupun  dewasa. Salah satu upaya yang dapat dilakukan pada era ini adalah  dengan  membuat  aplikasi  yang  mampu membawa pengguna untuk berperan aktif, sebagai contoh aplikasi tersebut mampu memeriksa apakah aksara  yang  ditulis  oleh  pengguna  sudah  sesuai atau  belum.  Untuk  mencapai  hal  tersebut, diperlukan  penelitian  terkait  sistem  pengenalan citra  aksara  yang  akan  dilakukan  pada  penelitian ini.
Beberapa penelitian tentang rekognisi karakter sudah banyak dilakukan, diataranya adalah dengan menggunakan  metode fully  convolutional  neural networks [8], Machine  Learning  Classifier [9], Support  Vector  Machine  Classifier[10],  Teknik Shape  decomposition  [11],  dan  K-Nearest Neighbour  (K-NN)  [12].  Pada  penelitian  ini metode  K-NN  akan  digunakan  untuk  mengenali aksara kaganga lampung ini. Metode K-NN dipilih karena  kemudahan  dalam  menggunakannya, sehingga melalui  penelitian  ini,  diharapkan  dapat menjadi  referensi  terkait  terkait  teknik  dan algoritma pengenalan karakter kaganga ini.

## II. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  aksara  Kaganga  Lampung yang akan dikenali terdiri dari 20 karakter seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Aksara Kaganga Lampung
Terdapat  dua  tahap  yang  dilakukan  untuk mengenali aksara kaganga lampung,  yaitu :
1. Tahap  Pelatihan ,  merupakan  tahap  memperoleh data-data  dari  contoh  gambar  yang  diberikan, sistem  dapat  dilatih  dengan  menggunakan karakter yang sama tapi dengan pola yang sedikit berbeda, hal ini bertujuan untuk memberitahukan kepada  sistem  bahwa  terdapat  perbedaan  pola meskipun karakter sama.
2. Tahap Pengujian , merupakan tahap dimana sistem diuji  dengan  diberikan  beberapa  karakter  yang ditulis sedikit berbeda dengan yang diberikan pada saat tahap pelatihan.
Pada  metode K-Nearest Neighbour (K-NN) menggunakan proses kerja yang sama dengan metode kecerdasan  buatan  lainnya,  yaitu  dengan  melakukan tahap pelatihan ( training) dan tahap pengujian ( testing ) menguji datanya.
.

## A. Tahap Pelatihan
Adapun  proses  yang  dilakukan  pada  tahap  pelatihan adalah sebagai berikut:
1) Ekstraksi  karakter  digunakan  untuk  mengetahui nomor pixel karakter awal dan akhir. Seperti yang ditunjukan pada Gambar 3, dimana pada gambar ini  akan  kita  peroleh  pixel  pertama  sumbu (𝑃𝑥_𝑚𝑖𝑛) adalah  pada  pixel  ke  7  dan  diakhiri pada  pixel 𝑃𝑥_𝑚𝑎𝑥  =  33 ,  sedangkan  pada sumbu 𝑌 (𝑃𝑦_𝑚𝑖𝑛)   =  13 dan (𝑃𝑦_𝑚𝑎𝑥)   = 32 .
Jurnal ELECTRON , Vol. 4, No.1, Mei 2023, Hal. 15-20 e-ISSN 2622-6588 / p-ISSN 2830-523X DOI : 10.33019/electron.v4i1.39
Gambar 3. Posisi karakter pada gambar
2) Normalisasi karakter agar memiliki ukuran pixel yang  sama    yaitu  dengan  formulasi  sebagai berikut:
𝑆𝑘𝑎𝑙𝑎𝑋  =  9 / (𝑃𝑥_𝑚𝑎𝑥  −  𝑃𝑥_𝑚𝑖𝑛)   ∗ 𝑝𝑖𝑥𝑒𝑙_𝑥_𝑐ℎ𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑒𝑟 (1) 𝑆𝑘𝑎𝑙𝑎𝑌  =  9 / (𝑃𝑦_𝑚𝑎𝑥  −  𝑃𝑦_𝑚𝑖𝑛)   ∗ 𝑝𝑖𝑥𝑒𝑙_𝑦_𝑐ℎ𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑒𝑟 (2)
Tujuan  dari  normalisasi ini  adalah  supaya  setiap gambar  dengan  resolusi  yang  berbeda-beda memiliki  resolusi  yang  sama  yaitu  maksimum  9 pixel x dan 9 pixel y. Hasil normalisasi gambar 1 akan menjadi seperti pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil Normalisasi
Dari  gambar  4  dapat  dilihat  hasil  proses normalisasi  gambar  menunjukan  bahwa  pada sumbu  x  karakter  hanya  terdiri  dari  9  Pixel, sedangkan pada sumbu y hanya 7 pixel.
1) Penggabungan  data,  pada  tahap  ini  adalah menggabungkan  titik  pixel  dengan  tujuan  untuk mengumpulkan  informasi  koordinat  pixel  pada sumbu  x  dan  y  menjadi  satu  data,  dimana  pada sumbu  X  merupakan  nilai  puluhan  sedangkan pada sumbu y merupakan nilai satuan. Sehingga diperoleh formulasi nya adalah sebagai berikut :
𝑑𝑎𝑡𝑎(𝑘)   =   ∑ ∑ (𝑝𝑖𝑥𝑒𝑙𝑋(𝑖) ∗ 10 + 𝑝𝑖𝑥𝑒𝑙𝑌(𝑗)) _ _
(3)
2) Setelah  data  diperoleh  maka  data  tersebut  akan menjadi knowledge  data atau  pengetahuan  yang dapat disimpan kedalam sebuah berkas basis data. Beberapa basis data pengetahuan dapat disimpan sebuah file saja.

## B. Tahap Pengujian
Tahap ini merupakan tahap dimana dilakukannya proses  pencocokan  dengan  basis  data  pengetahuan yang sudah dilakukan pada tahap 1. Langkah – langkah yang  dilakukan  memiliki  langkah  yang  sama  dalam tahap  pelatihan  yaitu  langkah  1-3,  langkah  ini dilakukan  untuk  menyiapkan  data  yang  akan  di  uji kecocokan dengan basis data pengetahuan. Kemudian langkah selanjutnya adalah:
1. Mencocokan  dengan  basis  data  pengetahuan dengan cara menggunakan perhitungan root mean square  error  (RMSE ).  Seperti  yang  ditunjukkan pada Persamaan (4)
2 ) ) ( _ _ ( k p data uji data m   (4)
2. Mencari  nilai  terkecil  dari  nilai m, dan  nilai indeks k yang memiliki nilai m terkecil
m_minimum = min(m)
k = find(m == m_minimum)
3. Indeks  k  merupakan  indeks  basis  data  yang memiliki  nilai  paling  dekat  dengan  data  uji, sehingga indeks k adalah solusi dari hasil uji sistem.

## III. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Pengujian  dilakukan  dengan  melatih  sistem pengenalan  aksara  dengan  memberikan  dua  puluh
Jurnal ELECTRON , Vol. 4, No.1, Mei 2023, Hal. 15-20 e-ISSN 2622-6588 / p-ISSN 2830-523X DOI : 10.33019/electron.v4i1.39
karakter konsonan. Tahap pelatihan dilakukan dengan memberikan  beberapa  sampel  karakter  dari  masing- masing aksara. Sampel tersebut dapat berupa karakter yang  sama  tapi  memiliki  sedikit  perbedaan  pada penulisan aksara.
Gambar 5 . Basis Data Pengetahuan Pada proses training, semakin banyak sampel tiap aksara maka akan semakin baik dalam pengenlan karater  yang  digunakan,  hal  ini  akan  memudahkan sistem  dalam  mengenali  berbagai  kemungkinan penulisan suatu aksara. Setiap hasil pengolahan sampel akan  disimpan  kedalam  sebuah  basis  data,  sehingga dapat dibuka dan diperbaharui data tersebut.
Adapun data pengetahuan yang tersimpan pada basis data pada tahap pelatihan ini dapat dilihat pada Gambar 5.  Dapat dilihat, terdapat cell berwarna kuning yang merupakan nilai 1 yang merupakan warna hitam pada piksel gambar yang sudah disesuaikan ukurannya dengan  menggunakan  tahap  2  pada  tahap  pelatihan. Basis data ini dapat terus diperbaharui dengan melatih sistem pengenalan aksara dengan karakter aksara baru yang memiliki cara penulisan yang berbedam sehingga sistem semakin kaya akan informasi berbagai macam aksara Kaganga Lampung.
Selanjutnya  pada  tahap  pengujian,  sistem pengenalan aksara kaganga Lampung diuji dengan 10 data  penulisan  yang  berbeda  dengan  hasil  pelatihan, adapun data uji dan hasil pengujian ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Hasil Pengujian Pertama
No Aksara Gambar Uji Waktu (s) Sukses Dikenali Sebagai 1 ka
1.1867 T
nga
2 ga 0.8931 Y ga 3 nga 1.2164 T nya 4 ba 1.0846 Y ba 5 ma 0.9298 Y ma 6 ta 1.0780 T ka 7 ca 1.1325 T ka 8 ja 0.9516 T na 9 ya 0.6536 Y ya 10  gha 1.2534 T ma
Dari  hasil  beberapa  pengujian,  dengan  basis data  berjumlah  20  karakter,  persentase  keberhasilan hasil  yang  diperoleh  pengenalan  aksara  sebesar  40% dengan  rata-rata  waktu  proses  pengenalan  aksara sebesar 1.0380 detik. Nilai akurasi pengenalan aksara ini  masih  tergolong  sangat  rendah,  hal  ini  dapat disebabkan oleh dataset yang digunakan pada pelatihan dan  data uji memiliki  perbedaan  yang  belum  mampu dikenali  oleh  sistem  pengenalan  aksara  ini.  Untuk mengatasi hal tersebut perlu dilakukan pelatihan data tambahan dengan menggunakan gambar aksara data uji yang baru, hal ini bertujuan untuk memperkaya sistem dengan data pengetahuan baru.
Setelah  sistem  pengenalan  aksara  kaganga Lampung dilatih ulang dengan basis data baru seperti pada  Gambar  6  dapat  dilihat  bahwa  terdapat penambahan  jumlah  data  hasil  latihan  yang menunjukkan data latih baru sudah tersimpan kedalam basis  data  pengetahuan.  Langkah  selanjutnya  adalah menguji  aksara  dengan  gambar  uji  baru.  Hasil pengujian dengan data baru ditunjukkan pada Tabel 2 berikut ini.
10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
Jurnal ELECTRON , Vol. 4, No.1, Mei 2023, Hal. 15-20 e-ISSN 2622-6588 / p-ISSN 2830-523X DOI : 10.33019/electron.v4i1.39
Gambar 6. Basis data pengetahuan setelah dilatih dengan data aksara baru
Dari  pengujian  kedua  ini  menujukkan  bahwa sistem pengenalan aksara Kaganga Lampung memiliki performa  yang  lebih  baik  dalam  hal  akurasi  ketika dilatih  ulang  dengan  menambahkan  variasi  bentuk aksara  yaitu  diperoleh  nilai  akurasi  sebesar  70%. Namun dengan bertambahnya data pengetahuan pada basis  data  membuat  sistem  ini  memiliki  proses  yang sedikit lebih lambat dibandingkan sebelumnya dengan waktu proses rata-rata sebesar 1.1412 detik. Hal  ini  dikarenakan  dengan  semakin  banyak  data pengetahuan,  maka  metode  K-NN  harus  memeriksa data latih yang lebih banyak. Proses peningkatan waktu proses ini dapat semakin lebih lambat ketika basis data pengetahuan yang digunakan semakin besar.
Tabel 2 . Hasil Pengujian Kedua
No Aksara Gambar Uji Waktu (s) Sukses Dikenali Sebagai 1 ka 1.2027 Y ka 2 ga 0.7845 Y ga 3 nga 1.2635 Y nga 4 ba 1.0195 T pa 5 ma 1.0078 Y ma 6 ta 0.9267 T ga
7 ca 1.2112 Y ca 8 ja 0.9411 Y ja 9 ya 1.1985 T pa 10 gha 1.8566 Y gha

## IV. KESIMPULAN
Sistem  pengenalan  aksara  kaganga  Lampung  pada manuskrip  ini  menggunakan  Metode  K-Nearest neighbour  (K-NN).  Metode  ini  membutuhkan  dua tahap  yaitu  tahap  pelatihan  dan  tahap  pengujian. Setelah  sistem  dilatih  dan  kemudian  diuji, menunjukkan bahwa akurasi sistem masih rendah yaitu sekitar  40%,  setelah  dilakukan  pelatihan  dengan memberikan  gambar  10  aksara  yang  baru, menunjukkan bahwa Sistem pengenalan aksara dengan metode  K-NN  memiliki  peningkatan akurasi  menjadi 70%, namun proses pengenalan menjadi sedikit lebih lambat karena jumlah data latih juga semakin banyak untuk diperiksa. Hal ini memberikan kesempatan atau celah  penelitian  selanjutnya  terkait  mempercepat proses  pengenalan  meskipun  data  latih  semakin banyak.

## REFERENSI
[1] U.  A.  T.  .  Duludu,  “Model  Pelatihan  Berbasis Kearifan Lokal Dalam Meningkatkan
Profesionalisme  Tutor  Paket  C  Di  Kabupaten Bone Bolango,” J. Bakti Sar. , vol. 5, no. 1, pp. 9–16, 2012.
[2] G.  Hildred;  R.  A.  Zainuddin,  T.O.  Ihroni. “ Aneka  budaya  dan  komunitas  di  Indonesia” Jakarta :: Yayasan Ilmu-Ilmu Sosial, 1981.
[3] A. Budiman, P. W. Wijaya, M. H. A. Nur, M. V. Halawa, and S. Susyanti, “Revisualisasi Aksara Kaganga  Sebagai  Identitas  Lampung,”  J.  Bhs. Rupa,  vol.  2,  no.  2,  pp.  118–125,  2019,  doi: 10.31598/bahasarupa.v2i2.344.
[4] R. I. Indrayati and N. Migotuwio, “Identifikasi Anatomi  Aksara  Lampung,”  AKSA  J.  Desain
10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 5 10 15 20 25 30
Jurnal ELECTRON , Vol. 4, No.1, Mei 2023, Hal. 15-20 e-ISSN 2622-6588 / p-ISSN 2830-523X DOI : 10.33019/electron.v4i1.39
Komun. Vis., vol. 4, no. 1, pp. 541–551, 2020, doi: 10.37505/aksa.v4i1.43.
[5] D.  Syaputra,  “Aksara  Incung  dalam  Naskah  di Kerinci  (Incung  Script  and  Manuscript  In Kerinci),” Hadharah  J.  Keislam.  dan  Perad. , vol. 15, no. 1, pp. 71–90, 2021.
[6] H. Mubarat, “JURNAL EKSPRESI SENI Jurnal Ilmu  Pengetahuan  dan  Karya  Seni,” J.  Ilmu Pengetah.  dan  Karya  Seni ,  vol.  17,  no.  2,  pp.
165–179, 2015.
[7] R.  M.  Ridwan,  A.  Z.  Mansoor,  and  I.  S.
Mustikadara,  “Perancangan  Game  Puzzle sebagai  Media  Pembelajaran  Aksara  Sunda untuk Remaja,” Wimba  J. Komun. Vis. , vol. 5, no. 1, pp. 27–42, 2015,
doi: 10.5614/jkvw.2013.5.1.3.
[8] R. Ptucha, F. P. Such, S. Pillai, F. Brockler, V. Singh  and  P.  Hutkowski,  "Intelligent  character recognition  using  fully  convolutional  neural networks", Pattern  Recognition ,  vol.  88,  pp.
604-613, 2019.
[9] R.  Sharma,  B.  Kaushik  and  N.  K.  Gondhi, "Devanagari and  Gurmukhi  Script  Recognition in the Context of Machine Learning Classifiers", Journal of Artificial Intelligence , vol. 11, no. 2, pp. 65-70, 2018.
[10] P.  Sahare  and  S.B.  Dhok,  "Multilingual character segmentation and recognition schemes for Indian document images", IEEE Access , vol. 6, pp. 10603-10617, 2018.
[11] R. Pramanik and S. Bag, "Shape decomposition-based  handwritten  compound character recognition for bangla ocr", Journal of Visual Communication and Image Representation , vol. 50, pp. 123-134, 2018.
[12] Ong. Veronica, and D. Suhartono. "Using K- Nearest  Neighbor  in  Optical  Character Recognition." ComTech , vol. 7, no. 1, pp. 53-65. 2016.