ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018

## PENGENALAN ANGKA TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN
Herman 1 , Lukman Syafie 2 , Dolly Indra 3
1 herman@umi.ac.id, 2 lukman.syafie@umi.ac.id, 3 dolly.indra@umi.ac.id
123 Universitas Muslim Indonesia

## Abstrak
Perkembangan teknologi saat ini memacu penerapan pengenalan pola dalam berbagai bidang, seperti pengenalan pola tanda tangan, sidik jari, wajah, dan tulisan tangan. Tulisan tangan manusia memiliki perbedaan antara satu dengan yang lainnya dan sering terjadi tulisan tangan susah terbaca atau  susah  dikenali  dan  hal  ini  dapat  menghambat  aktivitas  sehari-hari,  misalnya  aktivitas  transaksi yang  memerlukan  tulisan  tangan.  Bahkan  salah  satu  ciri  biometrik  pada  setiap  orang  adalah  tulisan tangan. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengenali pola tulisan tangan dalam bidang ilmu  komputer  adalah  jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  dengan  algoritma  pembelajaran  adalah backpropagation .  Jaringan  syaraf  tiruan  mampu  mengenali  sesuatu  dengan  berbasis  masa  lalu. Artinya  data  masa  lalu  akan  dipelajari  sehingga  mampu  memberi  keputusan  terhadap  data  baru. Untuk  mengenali  pola  tulisan  tangan  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan,  maka  ciri-ciri  dari  objek tulisan  tangan  diekstrak  menggunakan moment  invariant .  Hasil  pelatihan  menggunakan  jaringan syaraf tiruan menunjukkan bahwa nilai koefisien korelasi didapatkan pada jumlah neuron hidden layer sebesar  30.  Nilai  koefisien  korelasi  tertinggi  sebesar  0,61382.  Hasil  pengujian  pada  data  uji didapatkan tingkat akurasi sebesar 11,67% dari total data uji.
Kata kunci: pola tulisan tangan, jaringan syaraf tiruan, angka, moment invariant

## Abstract
Current technological developments spur the application of pattern recognition in various fields, such as the introduction of signature patterns, fingerprints, faces, and handwriting. Human handwriting has differences between one another and often handwriting is difficult to read or difficult to recognize and this can hamper daily activities, such as transaction activities that require handwriting. Even one of  the  biometric  features  of  everyone  is  handwriting.  One  method  that  can  be  used  to  recognize handwriting  patterns  in  the  field  of  computer  science  is  artificial  neural  networks  (ANN)  with  the learning  algorithm  is  backpropagation.  Artificial  neural  networks  are  able  to  recognize  something based on the past. This means that past data will be studied so as to be able to make decisions on new  data.  To  recognize  handwriting  patterns  using  artificial  neural  networks,  the  characteristics  of handwritten  objects  are  extracted  using  an  invariant  moment.  The  results  of  training  using  artificial neural  networks  indicate  that  the  correlation  coefficient  value  is  obtained  on  the  number  of  hidden layer neurons by 30. The highest correlation coefficient value is 0.61382. The test results on the test data obtained an accuracy rate of 11.67% of the total test data.
Keywords: handwriting pattern, artificial neural networks, numbers, moment invariant

## 1.  Pendahuluan
Suatu  objek  memiliki  ciri  yang  merupakan  sifat  dari  objek  tersebut  dan  gabungan  dari  ciri tersebut dapat dikatakan sebagai pola. Saat ini, perkembangan dalam bidang ilmu komputer sangat pesat,  tidak  terkecuali  pengenalan  pola.  Pengenalan  pola  suatu  objek  merupakan  pengklasifikasian atau penggambaran berdasarkan pada ciri-ciri utama dari objek tersebut. Penerapan pengenalan pola dapat  pula  diterapkan  untuk  membedakan  atau  mengenali  objek berdasarkan  ciri  khusus  dari  objek tersebut  [1].  Perkembangan  teknologi  saat  ini  memacu  penerapan  pengenalan  pola  dalam  berbagai bidang, seperti pengenalan pola tanda tangan, sidik jari, wajah, dan tulisan tangan.
Tulisan  tangan  merupakan hal  yang  unik  bagi  setiap  orang.  Tulisan  tangan  manusia  memiliki perbedaan  antara  satu  dengan  yang  lainnya  dan  sering  terjadi  tulisan  tangan  susah  terbaca  atau susah dikenali dan hal ini dapat menghambat aktivitas sehari-hari, misalnya aktivitas transaksi yang memerlukan  tulisan  tangan[2].  Bahkan  menurut  Handayani[3]  bahwa  salah  satu  ciri  biometrik  pada setiap  orang  adalah  tulisan  tangan,  hal  ini  dikarenakan  setiap  orang  memiliki  keunikan  pada  pola tulisan tangannya.
Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  mengenali  pola  tulisan  tangan  dalam  bidang ilmu  komputer  adalah  jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  dengan  algoritma  pembelajaran  adalah backpropagation .  Jaringan  syaraf  tiruan  mampu  mengenali  sesuatu  dengan  berbasis  masa  lalu. Artinya data masa lalu akan dipelajari sehingga mampu memberi keputusan terhadap data baru.
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018
Untuk  mengenali  pola  tulisan  tangan  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan,  maka  ciri-ciri  dari objek tulisan tangan diekstrak. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan ekstraksi ciri adalah moment invariant . Moment invariant merupakan bagian dari pengolahan citra digital yang dapat  menggambarkan  suatu  objek.  Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Herman  dan  Harjoko[4], moment invariant digunakan untuk membedakan sepsis gulam berdasarkan pada bentuk daun. Atas dasar  permasalahan  dan  alas  an  yang  telah  diuraikan,  maka  penelitian  ini  menggunakan  jaringan syaraf tiruan untuk mengenali pola angka tulisan tangan, dimana moment invariant digunakan untuk mengesktrak ciri dari data tulisan tangan.

## 2.  Metode
Dalam  penelitian  ini,  terdiri  dari  3  bagian,  yaitu  :  ekstraksi  ciri,  proses  pelatihan,  dan  proses penggujian.  Pada  proses  ekstraksi  ciri,  metode  yang  digunakan  adalah moment  invariant .  Ciri  yang diolah dari hasil ekstraksi ciri moment invariant adalah ciri moment 1 dan 3. Hal ini didasarkan pada hasil penelitian yang dilakukan oleh Herman dan Harjoko[4]. Pada penelitian tersebut ciri moment 1 dan  3  digunakan  untuk  mengenali  spesies  gulma  berdasarkan  ciri  bentuk  daun  dan  menhasilkan tingkat akurasi tertinggi dibandingkan dengan kombinasi nilai moment yang lain.
Bagian kedua dari penelitian ini adalah proses pelatihan data ciri yang telah diekstrak dari citra tulisan  tangan.  Proses  pelatihan  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  dengan  algoritma pembelajaran backpropagation . Data yang digunakan dalam proses pelatihan sebanyak 70% dari total data yang diolah, sedangkan untuk proses pengujian sebanyak 30%. Nilai-nilai dan parameter  yang dihasilkan  pada  proses  pelatihan  kemudian  selanjutnya  digunakan  untuk  proses  pengujian  guna mendapatkan  tingkat  akurasi  pengenalan.  Adapun  gambaran  penelitian  pengenalan  angka  tulisan tangan dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Alur penelitian

## 2.1. Data citra
Data citra yang diolah dalam penelitian ini menggunakan dataset dari Modified National Institute of Standards and Technology database (MNIST). Jenis citra sudah dalam bentuk biner sehingga tidak memerlukan lagi proses preprocessing dan segmentasi. Menurut Indra[5], bahwa citra biner memiliki hanya  dua  nilai  warna  yaitu  nilai  0  untuk  hitam  dan  1  untuk  putih.  Adapun  contoh  bentuk  data  citra yang diolah ditampilkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Contoh data citra
Jumlah data yang digunakan sebanyak 200 data yang terdiri dari 20 data untuk masing-masing karakter  angka.  Dari  200  data  tersebut,  70%  atau  160  data  atau  16  data  untuk  setiap  karakter digunakan sebagai data latih, sedangkan sisanya digunakan sebagai data uji.
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018

## 2.2. Ekstraksi ciri
Dalam  melakukan  ekstraksi  ciri, moment  invariant digunakan.  Namun  dalam  penelitian  ini hanya nilai moment 1 dan 3 yang digunakan. Menurut Putra[6], menyatakan bahwa moment invariant dapat  menggambarkan  suatu  objek  dalam  hal  area,  posisi,  dan  orientasi. Moment  invariant menhasilkan 7 nilai moment . Adapun ketujuh nilai tersebut didapatkan menggunakan persamaan 1[4].
Persamaan  (1)  memuat  fungsi normalized  central  moments yang  dilambangkan  dengan . Fungsi ini dapat dihitung dengan menggunakan persamaan (2).
Nilai y pada persamaan (2) diperoleh dengan menggunakan persamaan (3).
Sementara sendiri  adalah central  moment yang  diperoleh  dengan  hitungan  di  persamaan (4).
Persamaan  (4)  memuat   dan   dengan
, dan adalah  nilai  intensitas  pada citra di posisi . Persamaan (4) juga memuat moment of order yang dilambangkan dengan . Moment of order atau dalam beberapa literatur disebutkan sebagai moment spasial sendiri diperoleh dengan perhitungan sesuai persamaan (5).

## 2.3.  Jaringan syaraf tiruan
Proses pelatihan dan pengenalan menggunakan jaringan syaraf tiruan (JST) dengan algoritma pembelajaran backpropagation . Backpropagation bertujuan  untuk  meminimalkan  kuadrat  error keluaran atau algoritma yang menggunakan pola penyesuaian bobot untuk mencapai nilai kesalahan minimum[4].
Dalam  proses  pelatihan  menggunakan  JST,  terlebih  dahulu  melakukan  penetuan  parameter dan nilainya serta data latih. Selain data latih, nilai target untuk masing-masing data latih juga penting karena menjadi acuan dalam proses pelatihan.
(1) (2) (3) (4) (5)

## ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018
Parameter  JST  yang  ditentukan  nilainya  antara  lain learning rate sebesar  0,01 dan  nilai error sebesar 0,001. Jumlah neuron pada output layer adalah satu. Untuk jumlah neuron pada hidden layer akan dieksplorasi dari 1 sampai 3. Hal ini sesuai dengan hasil penelitian dari Herman dan Harjoko[4] yang dapat menghasilkan tingkat akurasi sebesar 97,22%.
Setelah  melakukan  proses  pelatihan,  maka  selanjutnya  adalah  mengukur  tingkat  akurasi  dari pengenalan  pada  data  latih  dan  data  uji.  Nilai  bobot  dan  parameter  yang  digunakan  dan  dihasilkan proses pelatihan kemudian digunakan pada proses pengujian. Adapun arsitektur JST yang digunakan, ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Arsitektur jaringan syaraf tiruan

## 3.  Hasil dan Pembahasan
Dalam penelitian ini, pelatihan dilakukan dengan eksplorasi pada bagian hidden layer jaringan syaraf  tiruan  (JST).  Sesuai  dengan  skenario  awal,  bahwa  dilakukan  eksplorasi  pada hidden  layer dengan jumlah neuron 1 sampai 3. Hasil yang didapatkan dari eksplorasi tersebut ditampilkan pada Gambar 4.
Pada  Gambar  4  memperlihatkan  bahwa  nilai  koefisien  korelasi  semakin  meningkat  seiring bartambahnya  jumlah  neuron  pada hidden  layer .  Nilai  koefisien  korelasi  yang  memiliki  satu  neuron sebesar 0,53044, sedangkan untuk dua neuron dan tiga neuron sebesar 0,53255 dan 0,53674. Atas dasar  hasil  pelatihan  ini,  maka  dilanjutkan  eksplorasi  pelatihan  dengan  menambah  jumlah  neuron pada hidden layer sampai 10 neuron.

## ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018
Gambar 4. Hasil pelatihan (a) satu hidden layer (b) dua hidden layer (c) tiga hidden layer
Table 1 menunjukkan hasil eksplorasi pelatihan pada jumlah neuron hidden layer .
Tabel 1. Hasil pelatihan sampai 10 neuron hidden layer No. Jumlah Neuron Koefisien Korelasi 1. 4 0,53171 2. 5 0,53171 3. 6 0,55036 4. 7 0,5632 5. 8 0,56314 6. 9 0,56164 7. 10 0,57619
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018
Pada Tabel 1, menampilkan bahwa dengan bertambahnya neuron, nilai koefisien korelasi juga meningkat.  Kemudian  dilanjutkan  eksplorasi  pelatihan  neuron hidden  layer dengan  kelipatan  10 neuron sampai 100 neuron hidden layer. Hasil pelatihan tersebut ditunjukkan pada Tabel 2.
No. Jumlah Neuron Koefisien Korelasi 1. 20 0,58146 2. 30 0,61382 3. 40 0,54183 4. 50 0,54686 5. 60 0,53271 6. 70 0,54586 7. 80 0,53218 8. 90 0,53195 9. 100 0,53171
Pada  Tabel  2  menunjukkan  bahwa  nilai  koefisien  korelasi  tertinggi  didapatkan  pada  saat menggunakan  30  neuron  pada hidden  layer dengan  nilai  sebesar  0,61382.  Namun,  setelah  jumlah neuron ditambah sampai pada 100, didapatkan bahwa nilai koefisien korelasi menurun sampai pada nilai  0,23171.  Dari  hasil  pelatihan  ini  menunjukkan  bahwa  nilai  koefisien  korelasi  tidak  meningkat seiring dengan bertambahnya jumlah neuron pada hidden layer .
Dari  semua  eksplorasi  pelatihan  yang  dilakukan,  nilai  koefisien  korelasi  tertinggi  didapatkan pada  saat  menggunakan  30  neuron  pada hidden  layer .  Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  dilakukan pengujian  data  uji  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  dengan  parameter  dan  nilai-nilai  yang didapatkan  dari  hasil  pelatihan  menggunakan  30  neuron hidden  layer. Tingkat  akurasi  yang didapatkan dari hasil pengujian tersebut sebesar 11,67% dari total data uji.

## 4.  Kesimpulan dan Saran
Pada  bagian  pelatihan  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  menunjukkan  bahwa  nilai koefisien  korelasi  didapatkan  pada  jumlah  neuron hidden  layer sebesar  30.  Nilai  koefisien  korelasi tertinggi sebesar 0,61382. Hasil pengujian pada data uji didapatkan tingkat akurasi sebesar 11,67% dari total data uji.

## Daftar Pustaka
[1] R.A. Misnadin, S.A.S. Mola, A. Fanggidae , “Pengenalan Pola Tulisan Tangan Dengan Metode K- Nearest Neighbor,” J-ICON ., Vol.2, No. 1, pp. 65-72, 2014.
[2] R. Rosnelly, “Pengenalan Pola Angka Tulisan Tangan Pada Cek Menggunakan Neocognitron, ” CSRID Journal ., Vol. 10, No. 1, pp. 23-32, 2018.
[3] T. Handhayani, “Identifikasi Penulis Melalui Pola Tulisan Tangan Menggunakan Algoritma Support Vactor Machine,” Jurnal Muara ., Vol. 1, No. 1, pp. 210-217, 2017.
[4] Herman and A. Harjoko, “Pengenalan Spesies Gul ma Berdasarkan Bentuk dan Tekstur Daun Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan,” IJCCS ., Vol. 9, No. 2, pp. 207-218, 2015.
[5] D. Indra, “Pendeteksian Tepi Objek Menggunakan Metode Gradien,” Jurnal Ilmiah ILKOM ., Vol. 8, No. 2, pp. 69-75, 2016.
[6] D. Putra, Pengolahan Citra Digital ., Andi Publisher, Yogyakarta, 2010.