## DETEKSI KARAKTER HIRAGANA MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
Pulung Nurtantio Andono 1 , Eko Hari Rachmawanto 2
1 Program Doktoral Ilmu Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro
2 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro
email: pulung@dsn.dinus.ac.id 1 , eko.hari@dsn.dinus.ac.id 2

## Abstrak
Salah  satu  jenis  huruf  dasar  yang  digunakan  dalam  Bahasa  Jepang  ialah  Hiragana.  Dalam  penulisan Hiragana  memiliki  aturan  guratan  dasar  atau  berbentuk  garis – garis  dan  coretan  melengkung (kyokusenteki),  penulisan  dari  garis  atas  ke  bawah  atau  dari  kiri  ke  kanan.  Aturan  tersebut  harus  diikuti dan diperhatikan.  Diusulkan penggunaan  Metode Convolutional  Neural  Network (CNN) untuk melakukan pengenalan  terhadap  tulisan  tangan  karakter  Hiragana.  Pada  tahap  preprocessing,  terdapat  proses segmentasi yang menggunakan metode thresholding, setelah itu dilakukan proses menghilangkan noise, mengubah  ukuran,  dan  proses  normalisasi  dengan  cara  memotong  gambar  dataset.  Pada  tahap pengujian, digunakan Metode Adam Optimizer sebagai alat untuk menguji metode yang digunakan dimana akan  menghasilkan  nilai  akurasi.  Dengan  menggunakan  1000  dataset  gambar  yang  terdiri  dari  50 karakter,  masing-masing  karakter  memiliki  20  sampel  gambar.  Dari  1000  data  tersebut,  telah  dilakukan variasi  data  dengan  melakukan  split  dataset.  Dalam  penelitian  ini  dilakukan  2  kali  percobaan  dengan variasi  data  70:30  dan  60:40.  Akurasi  yang  didapat  yaitu  86,5%  dan  83%.  Akurasi  yang  di  dapat menggunakan split dataset 70:30 ternyata menghasilkan prosentase lebih tinggi di banding menggunakan split dataset 60:40.
Kata kunci: Convolutional Neural Network, Pengenalan Pola, Hiragana

## Abstract
One of the basic types of letters used in Japanese is Hiragana. In writing Hiragana has basic stroke rules or in the form  of curved lines and strokes (kyokusenteki), writing from top to bottom or from left to right. These  rules  must  be  followed  and  observed.  It  is  proposed  to  use  the  Convolutional  Neural  Network (CNN). Method to recognize the handwriting of Hiragana characters. At the preprocessing stage, there is a  segmentation  process  that  uses  the  thresholding  method,  after  that  the  noise  removal,  resizing,  and normalization  processes  are  carried  out  by  cropping  the  dataset  image.  At  the  testing  stage,  the  Adam Optimizer method is used as a tool to test the method used which will produce an accuracy value. Using 1000  image  datasets  consisting  of  50  characters,  each  character  has  20  image  samples.  Of  the  1000 data,  the  data  has  been  varied  by  splitting  the  dataset.  In  this  study,  two  experiments  were  carried  out with  variations  in  the  data  of  70:30  and  60:40.  Accuracy  obtained  is  86.5%  and  83%.  The  accuracy obtained  using  a  70:30  split  dataset  turns  out  to  produce  a  higher  percentage  than  using  a  60:40  split dataset.
Keywords : Convolutional Neural Network, Pattern Recognition, Hiragana
Diterima Redaksi: 14-07-2022 | Selesai Revisi: 03-11-2022 | Diterbitkan Online: 27-12-2022 DOI: https://doi.org/10.23887/janapati.v11i3.50144

## PENDAHULUAN
Bahasa  Jepang  adalah  bahasa  yang sulit, karena kita harus  memahami  semua  huruf – huruf tersebut, penulisannya selain penulisannya  cara  bacanyapun  juga  harus dipahami.  Jepang  sendiri  mempunyai  beberapa kelompok  huruf,  diantaranya  tiga  kelompok huruf,  Hiragana,  Kanji  dan  Katakana.  Huruf
Hiragana  dan  Katakana  dibuat  sendiri  oleh orang Jepang, huruf Kanji berasal dari Cina dan dikembangkan  serta  mengalami  perubahan dalam  penulisan  dan  bacaan.  Selain  itu  Huruf Jepang  juga  memiliki  arti  yang  berbeda  apabila ditambahkan  diakritik.  Huruf  Jepang  tidak memiliki  spasi  seperti  kalimat – kalimat biasanya,  dan  karakternya  banyak  kemiripan
[1] – [4]. Maka dari itu Bahasa Jepang merupakan salah satu sebuah penelitian yang menantang.
Huruf  Hiragana  adalah  salah  satu  dari karakter
dasar Bahasa Jepang
yang dipergunakan sebagai penulisan kosakata Bahasa  Jepang  asli.  Hiragana  dan  Katakana adalah  dua  karakter  abjad  yang  digunakan dalam  bahasa  Jepang,  yang  nantinya  akan dipelajari  dalam  berbahasa  Jepang.  Belajar bahasa Jepang tanpa huruf tidak akan mencapai kesempurnaaan.
Dalam  hal  karakter  tulisan  saat  ini menjadi  banyak  dijadikannya  sebuah  penelitian dalam dunia  kecerdasan buatan dengan menggunakan  berbagai  metode  penelitian. Beberapa  metode  yang  sering  dijadikan  bahan penelitian  yaitu  K-Nearest  Neighbours  [5], Support Vector Machine [6], dan Neural Network [1],  [3],  [7].  Untuk  mengoptimalkan  kinerja Character  Recognition,  salah  satu  metode  yang digunakan adalah memanfaatkan Neural Network.  Cara  kerja  Neural  Network  sendiri mengadaptasi  cara  kerja  otak  manusia,  dimana dibutuhkan  proses  pelatihan  terlebih  dahulu hingga  pada  akhirnya  dapat  mendapatkan pengalaman/pembelajaran  dan  menghasilkan suatu  output,  dalam  hal  ini  pembelajaran  yang dilakukan  Neural  Network  dapat  menghasilkan akurasi  yang  baik.  Dilakukan  analisis  data  tiap pixel gambar yang kemudian dicocokkan dengan data  latih.  Neural  Network  sangatlah  cocok untuk  masalah  spesifikasi  karena  metode  ini melakukan metode pembelajaran yang mendalam  terhadap  objeknya  sehingga  akan
mampu  menghasilkan  akurasi  yang  tinggi  dan lebih baik daripada metode lainnya.
Convolutional Neural Network
merupakan  sebuah  algoritma  pengembangan dari  neural  network,  CNN  memiliki  model  yang bagus untuk menggunakannya sebagai pengenal  tulisan  tangan.  Diterapkan  metode Neural  Network  yang  menggunakan  algoritma Convolutional Neural Network.
Dalam beberapa tahun terakhir Convolutional  Neural  Network  telah  melakukan banyak  terobosan  yang  sangat  besar  karena Convolutional  Neural  Network  telah  sangat berkembang  secara  signifikan  dalam  sebuah pendeteksian gambar serta pemrosesannya. Hal tersebut  didukung  oleh  factor  komputasi  yang kuat  serta  teknik  pelatihan  yang  bervariasi. Algoritma  Convolutional  Neural  Network  disebut sebagai  model  terbaik  dalam  memecahkan suatu permasalahan seperti object detection dan lain-lain.

## Huruf Hiragana
Huruf Hiragana dahulu digunakan sebagai  penulisan  yang  halus  yang  banyak digunakan  oleh  kaum  wanita  Jepang.  Huruf Hiragana terdapat atas beberapa suku kata dan memiliki  aturannya  sendiri  dan  huruf  dasarnya sebagai  46  huruf  [2].  Yang  digunakan  sebagai kata  kerja  maupun  kata  sifat,  kata  keterangan dan digunakan untuk penulisan formal.
Gambar 1. Huruf Hiragana

## METODE Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  Syaraf  Tiruan  atau  JST  adalah metode  dari  beberapa  metode  yang  banyak digunakan  sebagai  langkah  dalam  melakukan peramalan  dan  pengenalan  pola.  Dalam melakukan  peramalan  disini  digunakan  sebagai
peramalah  cuaca,  harga  saham,  kurs,  prediksi curah  hujan  dan  lain – lain.  Sedangkan,  untuk hal pengenalan pola digunakan sebagai pengenalan  pola  huruf,  tulisan  tangan,  plat nomor  dan  lain – lain.  Neural  network  adalah suatu  sistem  yang  dapat  menyelesaikan masalah  internal  maupun  eksternal  [8].  Neural
Network  terbentuk  dari  beberapa  neuron  yang terhubung  langsung  dengan  link,  link  tersebut terhubung  dengan  link  yang  lain,  dan  link tersebut  memiliki  bobot  sendiri – sendiri  yang digunakan  sebagai  kekuatan.  Neuro – neuro tersebut dikelompokkan menjadi beberapa layer yang  berbeda  namun  terhubung  dengan  yang lain  hingga  mendapat  hasil  output.  Data  yang sudah  terhubung  yang  disertai  dengan  bobot kemudian  akan  diproses  menggunakan  sebuah fungsi  aktivasi.  Dan  setelah  hasil  dari  layer dihubungkan  dan  mendapatkan  hasil  bobotnya maka akan menuju ke neuron layer output.
Setelah  hasil  output  didapatkan  maka akan dibandingkan dengan data target sehingga akan  mendapatkan  hasil  error.  Apabila  tingkat error  tersebut  kurang  dari  tingkat  error sebelumnya  maka  target  error  dan  prorses perambatan  akan  dihentikan.  Akan  tetapi,
apabila tingkat kesalan yang didapat lebih besar dari  tingkat  kesalahan  sebelumnya,  maka proses  yang  dilakukan  selanjutnya  adalah perambatan balik dengan mengganti bobot.

## Convolutional Neural Network
Convolutional Neural Network
berkembang  dan  terispirasi  dari  syaraf  otak manusia yang dapat membedakan dan mengenali  suatu  objek.  Convolutional  Neural Network  [9] – [11]  juga  dapat  digunakan  sebagai pendeteksi  serta  mengenali  sebuah  image. Convolutional  Neural  Network  dapat  dikatakan bahwa  dia  masuk  kedalam  Deep  Neural Network  karena  kedalamannya  yang  tinggi sehingga
dapat
digunakan sebagai
pengimplikasian pada sebuah citra.
Gambar 2. Convolutional Neural Network
Convolutional  Neural  Network  juga  sama dengan  neural  network  yang  memilihi  aturan dari  input  untuk  menghasilkan  output  (feature map).  Aturan  terdiri  dari  3  layer  [12],  [13]  : convolution,  aktivasi  layer  dan  pooling    CNN terbentuk  dari  sebuah  neuron – neuron  yang tersusun  dan  membentuk  filter  yang  panjang dan  tinggi,  filter  tersebut  dapat  kita  sebuh dengan  Pixel.  CNN  memecah  gambar  menjadi beberapa  pixels.  Setiap  pixels  hasil  dari konvolusi  kemudian  dijadikan  sebagai  inputan untuk mendapatkan hasil representasi fitur [14]. Proses ini dijadikan sebagai langkah pengenalan  obyek  saat  obyek  tersebut  muncul. Dari  hasil  tersebut  akan  dijadikan  berbentuk array  baru  namun  array  tersebut  masih  besar maka  langkah  untuk  mengurai  array  tersebut lebih kecil lagi dilakukannya downsampling atau dinamakan  sebagai  max  pooling.  Proses selanjutnya  yaitu  fully  connect  menggunakan array terkecil untuk diinputkan ke dalam jaringan
saraf  tiruan  yang  lainnya  dan  jaringan  saraf terakhir  akan  dijadikan  sebagai  kunci  apakah gambar cocok atau tidak.
Pooling
Pooling  adalah  proses  metode  CNN (Convolutional Neural Network) dengan menyederhanakan  matriks  untuk  mendapatkan matriks  baru.  Pada  penelitian  ini  metode  yang digunakan  yaitu  max  pooling  untuk  poolingnya dengan  cara  mengambil  nilai  paling  besar  atau maksimal dari matriks inputan untuk menghasilkan matriks baru sebagai hasil output [13]. Berdasarkan penelitian bahwa max pooling lebih efektif  untuk mendapatkan  hasil  lebih baik dari metode lain seperti subsampling untuk data gambar.  Maka  oleh  sebab  itu,  dalam  penelitian ini  menggunakan  max  pooling  dari  proses pooling.

## Fully Connected Layer
Tahap  terakhir  dari  proses  CNN  adalah Fully  Connected,  dimana  hasil  dari  model  pada proses tersebut masih berbentuk multidimensional  array.  Karena  hal  tersebut, maka dilakukannya flatten atau reshape  feature map  menjadi  vector  supaya  dapat  dilanjutkan proses  tahapan  input  fully  connected layer  [10]. Selanjutnya,  ditambahkan  dense  function  yang bertujuan sebagai penambahan layer  pada fully connected.
Pada  source  code  diatas  menunjukan bahwa dense yang digunakan untuk menyederhanakan  sebanyak  128  node.  Note tersebut  diartikan  sebagai  jumlah  node  yang ada pada hidden layer dengan jumlah nilai input dan  outputnya  dengan  menggunakan  fungsi aktivasi  RELU.  Tujuan  digunakannya  fully connected  ini  adalah  sebagai  transformasi  data agar dapat mengklasifikasi dengan cara linear.
Setelah  itu,  tahap  menginisialisasi  layer output sesuai dengan kelas yang tersedia.

## Rectified Linear Unit (ReLU)
ReLU berguna sebagai lahkah menghilangkan vanishing gradient
menggunakan  aktivasi  elemen  f(x)  =  max(0,X) dengan  begitu  terdapat  nilai  positif  dengan menggunakan ReLU yaitu :
1.  Mempercepat gradient dibandingkan dengan sigmoid.
2.  Dapat menggunakan matriks aktivasi.
Negatifnya  yaitu  rapuhnya  ReLU  saat training  data  dan  dapat  mati  big  gradient  yang timbulnya  update  bobot  yang  menyebabkan neuron tidak aktif.

## Softmax
Fungsi  softmax  adalah  metode  klasifikasi yang  menggunakan  beberapa  jumlah  kelas yang  lebih  dari  satu.  Softmax  merupakan sebuah  fungsi  dan  dapat  digunakan  untuk mengubah  dimensi  vector ‘ x ’ berupa  sebuah nilai  yang  berbentuk  real  kedalam  nilai  yang berbentuk  vector  [15].  Langkah  ini  untuk mencari  nilai  probabilitas  dari  target  yang nantinya  digunakan  sebagai  kelas  target  dari inputan. Keuntungan dari menggunakan softmax  adalah  nilai  outputnya  0-1.  Tidak  beda dengan  neuron,  softmax  juga  menerima  input kemudian melakukan pembobotan dan memberikan  bias.    Apabila  softmax  digunakan untuk model multi-kalsifikasi maka nilai probabilitas akan menghasilkan nilai yang tinggi. Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  input  dan eksponensial merupakan hasil output dari fungsi softmax.

## Metode yang Diusulkan
Pada  penelitian  metode  yang  diusulkan adalah  algoritma  CNN  (Convolutional  Neural Network)  yang  nantinya  akan  digunakan sebagai  proses  pengenalan  tulisan  tangan Huruf  Hiragana.  Metode  ini  dibuat  melalui pemrograman  serta  memanfaatkan  bahasa Python dengan menggunakan tools Spyder.
Gambar 3. Alur Metode yang Diusulkan
model.add(Dense(128, activation=’relu’))
Pada Gambar 3, proses pertama kali yaitu menginputkan file yang akan diproses ke dalam tahap pre-processing. Kemudian masuk kedalam  ekstraksi  ciri  dengan  menggunakan metode  segmentasi  untuk  memperbaiki  image. Filter gabor diterapkan setelah proses maxpolling. Kemudian proses CNN, pada tahap tersebut  telah  dilakukan  pengujian  dengan  3 variasi data berbeda.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Pengumpulan Data
Tahap  awal  yang  dilakukan  dalam melakukan sebuah penelitian ini adalah mengumpulkan data gambar untuk setiap Huruf Hiragana,  dimana  data  tersebut  nantinya  akan digunakan  sebagai  data  latih  dan  uji.  Proses pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara mencari sumber internet serta adanya beberapa editing.  Dalam  hal  pengumpulan  data  tentu terdapat  sebuah  batasan  yang  dilakukan,  salah satunya  yaitu  pengumpulan  data  dilakukan hanya  berupa  huruf  Hiragana  dasar,  dan selanjutnya  akan  dijadikan  menjadi  beberapa kelas. Dimana huruf Hiragana dibagi menjadi 50 kelas.  Dalam  satu  kelas  berisi  kurang  lebih  20 gambar  huruf  dengan  ukuran  pixel  kurang  dari 83x84  serta  menggunakan  format  .JPG  yang dibuka menggunakan software Windows Photos yang  merupakan  aplikasi  yang  sudah  tersedia pada  Windows.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  berjumlah  1000  data  gambar tulisan  tangan  huruf  Hiragana  yang  dibagi menjadi  dua  bagian,  yaitu  training  dan  testing. Dataset diperoleh dari kaggle.com.

## Preprocessing
Setelah  melakukan  pembagian  atau pemisahan  citra  menjadi  beberapa  kelas  untuk melakukan testing dan pengujian data, selanjutnya  citra  yang  telah  dikumpulkan  akan dilakukan  tahap  preprocessing.  Tahap  ini adalah  sebuah  proses  awal  yang  dilakukan dalam  melakukan  pengenalan  tulisan  tangan. Dalam  pengumpulan  data,  penulis  melakukan pencarian  dataset  yang  berupa  gambar – gambar  huruf  Hiragana  dari  internet,  setelah melakukan pencarian data selanjutnya melakukan  editing  data  dengan  melakukan normalisasi  ukuran  gambar  menjadi  83x84 piksel  sesuai  pada  Gambar  4.  Selanjutnya, dilakukan  tahap  Thresholding  Citra,  dimana image  awal  yaitu  grayscale  yang  akan  diubah menjadi  citra  biner  dengan  menggunakan proses Thresholding sebagai metode segmentasi  sebuah  citra  dengan  nilai  sebesar 128x128  piksel.  Pada  proses  ini  yaitu  memiliki perbedaan dalam derajat keabuan dalam image
tersebut.  Maka  dari  itu,  output  yang  dihasilkan dari  proses  segmentasi  berupa  citra  biner dengan  besar  intensitas  pixel  0-1.  Tujuan  dari tahap  segmentasi  ini  adalah  memisahkan background  dengan  citra.  Citra  yang  telah didapatkan  akan  digunakan  sebagai  penutup dalam proses cropping maka akan menghasilkan  sebuah  citra  asli  yang  dapat diubah maupun tanpa background. Apabila nilai intensitas  pixel  berada  di  bawah  128,  warna pixel  dari  setiap  karakter  hiragana  akan  diubah menjadi  hitam  nilainya  berubah  menjadi  0, kemudian apabila nilai intensitas pixel  lebih dari 128,  warna  akan  menjadi  putih  dengan  nilai intensitas = 255.
𝑓 0 (𝑥, 𝑦) = 0,𝑓 0 (𝑥,𝑦)<128 255,𝑓 1 (𝑥,𝑦)≥128 (1)
Pada  tahap  terakhir  dalam  proses preprocessing  ini  adalah  tahap  filtering. Tahap  ini  dilakukan  dalam  melakukan penghilangan  noise  yang  terdapat  pada citra. Filtering yang digunakan yaitu median filter. Filter ini digunakan sebagai pengganti nilai  pixel  dengan  median  melalui  nilai intensitas  pixel  seperti  diilustrasikan  pada Gambar 5.

## Labelling
Setelah  melakukan  pengumpulan  data huruf  hiragana  dan  melakukan  proses  atau tahap  preprocessing,  dengan  mengubah  atau menyamakan  besar ukuran dari  gambar tersebut.  Seluruh  gambar  memiliki  ukuran sebesar  83x84  pixels  serta  melalui  tahap segementasi  dengan  menggunakan  metode thresholding  dan melalui  tahap filtering (median filter).  Setelah  semuanya  dilakukan  selanjutnya memberikan  label  yang  sesuai  dengan  folder yang telah dibuat. Kemudian setiap label diubah menjadi  beberapa  bagian  A  hingga  YU  (sesuai dengan kelas yang ditetapkan) dengan menggunakan fungsi sebagai berikut:
Dengan  adanya  proses  ini  data  yang masuk  telah  sesuai  dengan  bagian  yang  telah ditentukan  untuk  digunakan  dalam  proses deteksi karakter.
y_train = np_utils.to_categorical(y_train) y_test = np_utils.to_categorical(y_test)
Gambar 6. Proses Konvolusi
Gambar 4. Huruf Hiragana Vokal Konsonan dan Tenten Maru
Gambar 5. Pre-processing Data

## Implementasi
Untuk  mendapatkan  sebuah  citra  yang sesuai  maka  diperlukannya  analisis  data  latih. Setelah  data  dilatih  melakukan  tahap  dengan cara  menghitung  sebuah  nilai  loss  serta  tingkat akurasi  dari  sebuah  model  yang  nantinya  akan dijadikan  sebagai  data  uji.  Dalam  menentukan nilai epoch untuk pengujian data adalah sebesar 200  dimana  perulangan  dari  sebuah  proses pelatihan  pada  satu  kali  session  melewati  200 kali  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan  error paling  kecil  serta  mendapatkan  hasil  yang  lebih baik.  Sedangkan  dalam  bagian  loss  yang digunakan adalah ‘ categorical_crossentropy ’ dan menggunakan optimizer ‘ adam ’ . Konvolusi adalah  penggabungan  dari  dua  deret  sebuah angka  dalam  gambar  untuk  menghasilkan  deret yang  baru.  Angka  yang  terdapat  pada  citra tersebut berupa matriks array. Tiap gambar input memiliki  ukuran  pixel  83x84  piksel,  dimana ukuran  tersebut  menjelaskan  nilai  ukuran  dari tinggi dan lebar citra terkait.
Setiap  citra  memiliki  nilai  pixel  yang berbeda,  citra  yang  diinputkan  akan  mengalami proses  konvolusi  dengan  filter  yang  telah
ditentukan. Filter adalah blok lain  yang memiliki ukuran tinggi dan lebar yang lebih kecil dari citra asli,  namun  kedalaman  yang  dimiliki  sama dengan  gambar  asli.  Tujuan  mengunakan  filter adalah  sebagai  penentu  pola  yang  nantinya akan  dikenali  dengan  mengkalikan  nilai  pada matriks  input,  oleh  sebab  itu  nilai  pada  kolom dan barisnya akan sangat bergantung pada pola yang dikenali.

## Hasil Pengujian
Pada  tahap  ini  adalah  proses  pengujian yang  menghubungkan  antara  back-end  dengan interface  untuk  digunakan  sebagai  proses pengujian  dengan  menggunakan  dataset.  Dari 50  huruf  hiragana  jumlah  gambar  untuk  setiap kelas  sebanyak  20  citra.  Sedangkan  seluruh dataset  yang  dikumpulkan  adalah  sebanyak 1000  gambar.  Dalam  penelitian  ini  dilakukan  2 kali  percobaan  dengan  variasi  data  70:30  dan 60:40 dengan tujuan mengetahui akurasi terbaik yang  dihasilkan.  Berikut  merupakan  percobaan pertama  dengan  melakukan  pelatihan  dan pengujian  dengan  nilai  perbandingannya  70:30 dengan hasil pada Tabel 3
Epoch Dataset Hiragana Loss Accept Val_loss Val_acc 1/200 2.1354 0.4925 1.1724 0.7200 2/200 0.1776 0.9450 0.9189 0.7800 3/200 0.0350 0.9900 0.8481 0.7850 4/200 0.0077 0.9975 1.1077 0.7950 5/200 0.0020 1.0000 1.0217 0.8150 … … … … … … … … … … … … … … … 200/200 1.1921e-07 1.0000 1.3130 0.8650 Akurasi 86,5% Tabel 4. Hasil Percobaan 2 Epoch Dataset Hiragana Loss Accept Val_loss Val_acc 1/100 1.9036 0.5418 0.6964 0.7200 2/100 0.2062 0.9418 0.4053 0.8300 3/100 0.0507 0.9786 0.2869 0.8300 4/100 0.0376 0.9898 0.5277 0.8300 5/100 0.0067 0.9990 0.3658 0.8300 … … … … … … … … … … … … … … … 50/100 3.2962e-06 1.0000 0.1916 0.8300 Akurasi 83% Dengan tujuan untuk menghasilkan akurasi yang maksimal, dilakukan perbandingan dari  dua  percobaan  yang  telah  dilakukan.  Pada akhirnya, percobaan kedua dengan perbandingan data 60:40 memberikan hasil lebih baik  dari  pada  percobaan  pertama.  Dengan
menggunakan  data  latih  sebanyak  600  gambar dan data uji sebanyak 400 gambar dengan total keseluruhan  gambar  dataset  sebanyak  1000 gambar,  menghasilkan  rata – rata  akurasi sebesar 83%.
Gambar 7. Grafik Hasil Akurasi
Dapat dilihat pada gambar di atas, bahwa hasil  akurasi  menunjukan  besar  loss  18% dengan  nilai  akurasi  tertinggi  sebesar  86,5%. Maka dapat dinyatakan penelitian ini memberikan  hasil  yang  bagus  karena  proses klasifikasi  dengan  kelas  yang  banyak  yaitu  50 kelas menghasilkan nilai akurasi sebesar 86,5%.

## KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan dan hasil yang sudah diuraikan  sebelumnya  maka  dapat  disimpulkan bahwa  algoritma  Convolutional  Neural  Network (CNN)  dapat  bekerja  dengan  baik  sesuai keinginan  dengan  adanya  pembuktian  dengan melakukan beberapa parameter pengujianModel Convolutional Neural
Network (CNN) menggunakan  inputan  berukuran  83x84  serta menggunakan  jumlah  Epoch  sebanyak  200. Dataset  yang  digunakan  berjumlah  1000  citra. Proses  pelatihan  menggunakan  700:300  dan 600:400 citra sedangkan proses pengujian atau validasi  menggunakan  50  citra.  Dengan  hasil tingkat akurasi  training  atau latih dan  pengujian dalam  pengenalan  pola  tulisan  tangan  karakter hiragana sebesar  86,5%  untuk keakurasiannya. Sedangkan  95%  adalah  sebagai  validasi akurasi.  Saat  dilakukan  pengujian  dengan perbandingan  700:300  nilai  akurasi  yang didapatkan hanya 86,5%, sedangkan menggunakan  600:400  menghasilkan  akurasi 83%.  Dengan  begitu  dapat  dinyatakan  bahwa semakin  banyak  data  training  yang  digunakan sebagai data pelatihan maka akan
menghasilkan  akurasi  yang  lebih  tinggi  dan akurat.
Penelitian ini tidak terlepas dari kekurangan,  dengan  denan  tujuan  perbaikan hasil.  Tidak hanya  hasil  86,5%,  diharapkan dapat  mengembangkan  agar  nilai  akurasi  lebih baik  lagi.    Menambahkan  implementasi  dengan menggunakan  atau  menambahkan  metode  lain misalnya Recurrent Convolutional Neural Network (RCNN) yang mungkin dapat meningatkan akurasi. Tidak
hanya menghasilkan  tulisan  setiap  hurufnya  maka dapat  ditambahkan  output  lain  misalnya  untuk proses image to speech.

## REFERENSI
[1] S.  D.  Budiwati,  J.  Haryatno,  and  E.  M. Dharma, “ Japanese  character  (Kana) pattern  recognition  application  using neural  network, ” in Proceedings  of  the 2011 International Conference on Electrical  Engineering  and  Informatics,
ICEEI 2011 , 2011, no. July.
[2] S. Das and S. Banerjee, “ An Algorithm for Japanese  Character  Recognition, ” Int.  J. Image, Graph. Signal Process. , vol. 7, no. 1, pp. 9 – 15, 2014.
[3] Charlie  Tsai, “ Recognizing  Handwritten Japanese Characters Using Deep
Convolutional Neural Networks, ” 2016.
[4] M.  Margarita  Susilo,  D.  Martomanggolo Wonohadidjojo, and N. Sugianto,
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 CNN Val_loss Val_acc2
“ Pengenalan Pola Karakter Bahasa Jepang Hiragana Menggunakan 2D
Convolutional  Neural  Network, ” 28  JUISI , vol. 03, no. 02, 2017.
[5] C.  A.  Sari,  M.  W.  Kuncoro,  D.  R.  I.  M. Setiadi, and E. H. Rachmawanto,
“ Roundness  and  eccentricity  feature extraction for Javanese handwritten character  recognition  based  on  K-nearest neighbor, ” 2018  Int.  Semin.  Res.  Inf. Technol.  Intell.  Syst.  ISRITI  2018 ,  pp.  5 – 10, 2018.
[6] R.  Fikri,  F.  Arnia,  and  R.  Muharar, “ Pengenalan  Karakter  Tulisan  Tangan Jawi  Menggunakan  Metode New  Relative
Context  dan  SVM, ” JNTETI ,  vol.  5, no. 3, pp. 1 – 6, 2016.
[7] A.  H.  Mawaddah,  C.  Atika  Sari,  D.  R. Ignatius  Moses  Setiadi,  and  E.  Hari Rachmawanto, “ Handwriting  Recognition of Hiragana Characters using
Convolutional  Neural  Network, ” in 2020 International  Seminar  on  Application  for
Technology of Information and Communication  (iSemantic) ,  2020,  pp.
79 – 82.
[8] R.  A.  Misnadin,  S.  A.  S.  Mola,  and  A. Fanggidae, “ Pengenalan  Pola  Tulisan
Tangan dengan Metode K-Nearest
Neighbor, ” J-ICON ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  65 – 72, 2014.
[9] D.  L.  B,  H.  Ma,  Z.  Xiong,  and  F.  Wu, MultiMedia  Modeling ,  vol.  10705.  Cham: Springer International Publishing, 2018.
[10]  H.  Shah,  R.  Rajasekaran,  and  J.  Masih, “ A  Comparative  Study  of  Classification Algorithms  with  Varying  Training  Dataset Sizes on Cursive Hiragana Characters, ” J. Xi ’ an  Univ.  Archit.  Technol. ,  vol.  XII,  no.
Viii, pp. 1388 – 1396.
[11]  J.  Liu et  al. , “ An  Investigation  of  a Multidimensional  CNN  Combined  with  an Attention  Mechanism  Model  to  Resolve Small-Sample  Problems  in  Hyperspectral Image  Classification, ” Remote  Sens. ,  vol. 14, no. 3, p. 785, Feb. 2022.
[12]  Rosalina,  J.  P.  Hutagalung,  and  G. Sahuri, “ Hiragana  handwriting  recognition using deep neural network search, ” Int. J. Interact. Mob. Technol. , vol. 14, no. 1, pp.
161 – 168, 2020.
[13]  N.  E.  W.  Nugroho  and  A.  Harjoko, “ Transliteration of Hiragana and Katakana Handwritten  Characters  Using  CNN- SVM, ” IJCCS  (Indonesian  J.  Comput.
Cybern. Syst. , vol. 15, no. 3, p. 221, 2021.
[14]  K.  Ueki,  T.  Kojima,  R.  Mutou,  R.  Sayyed Nezhad, and Y. Hagiwara, “ Recognition of Japanese  Connected  Cursive  Characters Using  Multiple  Softmax  Outputs, ” Proc.  - 3rd  Int.  Conf.  Multimed.  Inf.  Process. Retrieval, MIPR 2020 , pp. 127 – 130, 2020.
[15]  A. Willyanto,  D. Alamsyah, and H. Irsyad,
“ Identifikasi Tulisan Tangan Aksara Jepang  Hiragana  Menggunakan  Metode CNN Arsitektur VGG-16, ” J. Algoritm. , vol.
2, no. 1, pp. 1 – 11, 2021.