## PENGENALAN AKSARA JAWI TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN FREEMEN CHAIN CODE (FCC), SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DAN ATURAN PENGAMBILAN KEPUTUSAN
Safrizal * , Fitri Arnia, Rusdha Muharar Program Studi Magister Teknik Elektro, Universitas Syiah Kuala
* Corresponding author, e-mail : rizal.el@gmail.com
Abstrak —Aksara Jawi merupakan salah satu varian dari aksara Arab yang terdiri dari 35 aksara. Dari 35 aksara Jawi    tersebut terdapat  beberapa aksara dengan bentuk bagian utama  yang sama namun  memiliki letak dan jumlah titik yang berbeda. Karena perbedaan tersebut maka proses pengenalan aksara Jawi dapat dilakukan dengan melakukan klasifikasi berdasarkan perbedaan bentuk bagian utama. Pada penelitian ini Freeman Chain Code (FCC) digunakan sebagai ekstraksi fitur dan Support Vector Machine (SVM). FCC digunakan untuk merepresentasikan garis batas ( boundary ) aksara Jawi kedalam kode rantai. Kode rantai tersebut diklasifikasi dengan menggunakan SVM kedalam 19 kelompok. Fitur letak titik dan jumlah titik digunakan sebagai  aturan pengambilan keputusan terhadap 19 kelompok hasil klasifikasi SVM kedalam aksara Jawi.  Aksara Jawi  yang digunakan  merupakan tulisan tangan dari 10 orang penulis dari  berbagai latar belakang dan umur. Tingkat keberhasilan klasifikasi penelitian ini mencapai 80,00%.
Kata Kunci : aksara Jawi, tulisan tangan, FCC, SVM, aturan pengambilan keputusan
Abstract — Jawi is one variant of Arabic script consists of 35 characters. Some of Jawi characters have the same  main  shape,  but  different  number  of  dots  in  different  location.  Thus,  recognition  process  of  Jawi characters  can  be  done  by  performing  a  classification  based  on  the  main  shape.  In  recognition  process, feature extraction plays an important role. In this research, Freeman Chain Code (FCC) was used as feature extraction and Support Vector Machine (SVM) as classifier. Then we apply the decision rules to classify SVM result  into Jawi  characters. FCC  is used to represent the boundary of  Jawi characters  into a chain code. Then the chain code is used by SVM to classify the characters into 19 groups. Feature of location and the number of dots are used by decision rules to classify the groups into Jawi characters. The Jawi characters are handwritten and generated by 10 writers from different backgrounds and ages. The recognition rate of this research was 80.00%.
Keywords : Jawi script, handwriting, FCC, SVM, decision rules
Copyright © 2016 JNTE. All rights reserved

## 1. PENDAHULUAN
Aksara Jawi adalah aksara yang berasal dari tulisan  Arab  yang  digunakan  untuk  menuliskan bahasa Melayu. Aksara Jawi muncul bersamaan dengan  masuknya  Islam  ke  nusantara,  kata nusantara  merujuk  pada  daerah  yang  didiami bangsa  Melayu  [1].    Kata  Jawi  berasal  dari bahasa Arab, Ibn Batutah menggunakan kata al- jawah yang merujuk kata nusantara. Kata jawah dan Jawi tidak hanya merujuk kepada kepulauan Jawa  dan  penduduknya  saja  namun  digunakan untuk  seluruh  daerah  Asia  Tenggara  yang didiami  bangsa  Melayu  [2].  Aksara  Jawi sekarang  ini  sudah  tidak  digunakan  pada kegiatan-kegiatan  resmi  kenegaraan,  aksara tersebut  hanya  digunakan  pada  kegiatan
pendidikan agama Islam. Padahal banyak sekali kitab-kitab dan dokumen-dokumen dalam aksara Jawi yang ditulis sebelum pertengahan abad 19 yang  merupakan  sejarah  yang  penting  dijaga kelestariannya.  Salah  satu  cara  menjaga kelestarian  kitab-kitab  dan  dokumen-dokumen tersebut adalah dengan merubah kitab-kitab dan dokumen-dokumen  tersebut  kedalam  bentuk digital  melalui  aplikasi Optical  Character Recognition (OCR).
Pada  awalnya  OCR  digunakan  untuk mengenali  jenis  tulisan  hasil  cetakan  atau dokumen  ketikan,  namun  sekarang  ini  terjadi perubahan  kecenderungan  untuk  mengenali karakter  dokumen  tulisan  tangan.  Dokumen tulisan  tangan  lebih  sulit  dikenali  oleh  OCR karena  perbedaan  gaya  penulisan  antara  satu
penulis  dengan  penulis  lainnya.  Secara  umum pengenalan  tulisan  tangan  terbagi  dalam  tiga tahap  yaitu pre-processing ,  ekstraksi  fitur  dan klasifikasi. Pre-processing adalah  tahap  untuk membersihkan  citra  aksara  dari noise sehingga dapat  digunakan  secara  efektif  pada  tahap ekstraksi  fitur.  Ekstraksi  fitur  merupakan  tahap menghilangkan  data  yang  tidak  perlu  dan mengambil ciri khusus dari setiap aksara. Tahap terakhir adalah klasifikasi yang digunakan untuk mengenali aksara.
Penelitian pengenalan karakter tulisan tangan Latin,  Cina,  Jepang,  Arab  dan  India  sudah banyak dilakukan namun penelitian pengenalan aksara  Jawi  tulisan  tangan  relatif  lebih  sedikit yang melakukannya. Penelitian tentang pengenalan  karakter  Jawi  sudah  dilakukan  oleh beberapa peneliti seperti yang dilakukan oleh [3] menggunakan Hidden  Markov  Model (HMM) tanpa dilakukan segmentasi citra kedalam urutan frame , fitur geometric di ekstraksi menggunakan sliding  window dari  setiap frame .  Penelitian yang  dilakukan  oleh  [4]  menggunakan hybrid Artifical  Neural  Network (ANN)  dan dinamic programming untuk  pengenal  karakter  dan Veterbi  Dynamic  Programming (VDP)  sebagai verifikator  karakter  Jawi.    Penelitian  yang dilakukan  oleh  [5]  menggunakan Trace transform yang merupakan bentuk umum Radon transform untuk  membedakan  antar  karakter Jawi,  fitur  di  ekstraksi  menggunakan  metode object  signature yang  invarian  terhadap affine distortion.
Dari  beberapa  penelitian  diatas  dan  sejauh penelitian penulis tidak ditemui adanya penelitian pengenalan aksara Jawi menggunakan FCC  sebagai  metode  ekstraksi  fitur  dan  SVM sebagai classifier serta  menerapkan  aturan pengambilan keputusan terhadap hasil klasifikasi  SVM.  Penelitian  pengenalan  aksara Jawi  dengan  fitur  FCC  dan  SVM  sebagai classifier serta menerapkan aturan pengambilan keputusan  terhadap  hasil  klasifikasi  SVM menghasilkan  sebuah  metode  alternatif  untuk membangun sistem OCR aksara Jawi.
Pada  makalah  ini  diperkenalkan  sebuah metode  pengenalan  aksara  Jawi  dengan melakukan  ekstraksi  fitur  dan  klasifikasi  fitur secara  otomatis.  Secara  khusus  penelitian  ini bertujuan melakukan ekstraksi fitur aksara Jawi dengan metode FCC dan menghitung performansi  klasifikasi  dengan  menggunakan SVM dan aturan pengambilan keputusan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Pre-Processing
Ketika  sebuah  citra  di  akuisisi  maka  citra tersebut  akan  disimpan  dalam  bentuk  nilai kerapatan piksel, untuk citra keabuan maka nilai piksel  akan  bernilai  dari  0-255.  Citra  aksara tulisan tangan akan lebih optimal untuk diproses jika dalam bentuk biner. Thresholding merupakan  teknik  utama  dalam  analisis similaritas yang dapat menentukan ambang batas yang  tepat  untuk  setiap  pengolahan  citra sehingga  suatu  citra  keabuan  dapat  diubah kedalam  level  biner  [6].    Penerapan threshold dengan  nilai  tertentu  ( fixed  threshold )  sangat berisiko untuk diterapkan pada citra hasil tulisan tangan  karena  dapat  menghasilkan  citra  biner yang  tidak  sempurna  sehingga  mempersulit pembentukan pola tulisan tangan. Threshold ada dua  jenis  yaitu local  thresholding dan global thresholding. Perbedaan antara keduanya adalah metode penentuan nilai threshold .
Metode  Otsu  adalah  salah  satu  bentuk global  thresholding yang  secara  otomatis mereduksi citra keabuan berdasarkan histogram dengan  ambang  batas  tertentu  kedalam  bentuk biner.  Pendekatan  yang  dilakukan  dengan metode Otsu adalah dengan melakukan analisis ambang batas optimum yang dapat memisahkan antara background dan foreground .  Ambang batas  optimum  yang  akan  memisahkan  antara background dan foreground pada  metode  Otsu adalah k dimana k adalah level threshold dan L merupakan tingkat keabuan citra [7].
𝜎 𝐵 2 (𝑘 ∗) =   max 1≤𝑘≤𝐿 𝜎 𝐵 2 (𝑘)                   (1)
Setelah  dilakukan  binerisasi  maka  proses selanjutnya  adalah  mendapatkan  kerangka aksara.  Untuk  mendapatkan  kerangka  aksara maka  yang  diperlukan  adalah  proses thinning . Thinning adalah  proses  pengurangan  data  biner yang  tidak  perlu  dengan  cara  mengikis  suatu objek  menjadi  berukuran  1  piksel  sehingga menghasilkan  kerangka  tanpa  merubah  pola objek  asalnya.  Tujuan  dari thinning adalah menghilangkan  beberapa  piksel  tertentu  pada suatu  objek  dengan  tetap  menjaga  agar  tidak memutuskan koneksi antar piksel. Banyak sekali metode thinning dengan  tingkat  kompleksitas, efisiensi  dan  akurasi  yang  berbeda.  Salah  satu metode  yang  cukup  populer  dan  sederhana
adalah  algoritma  Zhang-Suen.  Zhang-Suen adalah  algoritma thinning  fast  parallel yang diperkenalkan oleh Zhang dan Suen pada tahun 1984 [8].
Seiring  perkembangan  metode thinning , algoritma Zhang Suen juga mengalami modifikasi  dan  menghasilkan  kualitas  citra thinning yang  lebih baik.  Salah  satu modifikasi algoritma  Zhang  Suen  agar  penipisan  dapat membentuk skeleton citra dengan 8 konektifitas tetangga  dan  mempertahankan  garis  diagonal dan persegi ukuran 2×2 diperkenalkan oleh [9].
x4 x3 x2
x5 p x1
x6 x7 x8
Gambar 1. Diagram 8- neighborhood Zhang Suen modifikasi [9]
1. Pada subiterasi pertama, hapus piksel p hanya jika  kondisi G1,  G2 dan G3 semuanya memenuhi.
2. Pada  subiterasi  kedua,  hapus  piksel p hanya jika  kondisi G1,  G2 dan G3 ’  semuanya memenuhi.
Kondisi G1 :
𝑋 𝐻 (𝑝) = 1
dimana,
𝑋 𝐻 (𝑝) =   ∑ 𝑏 𝑖 4 𝑖=1 𝑏 𝑖 = 𝑓(𝑥) = { 1, jika 𝑥 2𝑖−1 𝑎𝑛𝑑 ( 𝑥 2𝑖 = 1 𝑜𝑟 𝑥 2𝑖+1 = 1) 0, lainnya
Kondisi G2 :
2 ≤ min {𝑛 1 (𝑝), 𝑛 2 (𝑝)} ≤ 3
dimana,
𝑛 1 (𝑝) = ∑ 𝑥 2𝑘−1 ∨ 4 𝑘=1 𝑥 2𝑘
𝑛 2 (𝑝) = ∑ 𝑥 2𝑘 ∨ 4 𝑘=1 𝑥 2𝑘+1
dimana ∨ merupakan operator “ or” Kondisi G3 :
(𝑥 2 ∨  𝑥 3 ∨ 𝑥̅ 8 ) ∧ 𝑥 1 = 0
dimana ∧ merupakan operator “ and” Kondisi G3 :
(𝑥 6 ∨ 𝑥 7 ∨  𝑥̅ 4 ) ∧ 𝑥 5 = 0

## 2.2. Freeman Chain Code (FCC)
Ekstraksi  fitur  merupakan  proses  mencari nilai keunikan karakteristik pada sebuah aksara. Dengan adanya nilai-nilai tersebut maka sebuah aksara  dapat  dibedakan  dengan  aksara  lainnya. Nilai  karakteristik  yang  dihasilkan  dari  proses ekstraksi  fitur  selanjutnya  digunakan  sebagai vektor fitur dan support vector oleh SVM. Chain  code atau  kode  rantai  banyak digunakan  dalam  pengolahan  citra  untuk merepresentasikan  garis,  kurva  atau  batas  tepi dari suatu daerah.
Kode rantai merepresentasikan  garis  batas  ( boundary )  yang membentuk  suatu  aksara,  kode  pada chain menunjukkan  arah  pembacaan  piksel. Chain code pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Freeman pada tahun 1961 yang dikenal dengan nama FCC [10].  Terdapat  dua  arah  kode  yaitu  4- neighborhood dan 8- neighborhood .
Gambar 2. FCC (a) 4- neighborhood dan (b) 8- neighborhood [11]
Penentuan  arah  pembacaan  kode  rantai dapat  dimulai  dari  kiri  atas,  kiri  bawah,  kanan atas  dan  kanan  bawah.  Setelah  ditemukan  titik awal  dari  kode  rantai  dari  sebuah  aksara,  maka arah  pembacaan  piksel  yang  terhubung  akan menentukan  nilai  rantai  dari  FCC.  Contohnya pada FCC 8- neighborhood jika arah pembacaan piksel ke arah timur maka nilai rantai adalah 1, ke arah tenggara nilai rantai adalah 8 dan ke arah barat nilai rantai adalah 5.
2 3 0 1 5 7 1 3 2 8 6 4 (a) (b)

## 3. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1. Objek Penelitian
Pada  pengenalan  dokumen  hasil  tulisan tangan,  baik  secara online maupun offline , pengenalan aksara akan sangat dipengaruhi oleh gaya  penulisan  masing-masing  penulis  bahkan penulis  yang  sama  dapat  menuliskan  bentuk aksara  yang  berbeda  pada  saat  yang  berbeda. Distorsi  dan noise pada  saat  digitalisasi  juga merupakan faktor utama yang dapat mengurangi akurasi pengenalan.
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengenalan aksara Jawi yang terdiri dari 35 aksara terpisah. Aksara  yang  terhubung  baik  diawal,  ditengah maupun  diakhir  tidak  digunakan.  Untuk mendapatkan  citra  aksara  Jawi  maka  10  orang dipilih dengan berbagai latar belakang dan umur untuk  menuliskan  sampel  aksara  pada  kertas ukuran A-4 dengan latar belakang putih. Kertas yang  sudah  dituliskan  aksara  Jawi  tersebut kemudian di scan dengan format Red Green Blue (RGB) dan grayscale . Aksara tersebut kemudian di crop dengan  ukuran  berbeda-beda  berkisar antara  148x148  piksel  sampai  dengan  179x177 piksel. Setiap citra yang diakuisisi dalam format RGB  kemudian  di  konversi  kedalam  format grayscale sedangkan  jika  citra  yang  diakuisisi dalam format grayscale maka citra tersebut tidak dilakukan  lagi  proses  konversi  citra  ke  format grayscale .
Gambar 3. Proses akuisisi aksara “ nga ”: (1) citra RGB asli, (2) citra grayscale, (3) citra biner
Dari  setiap  penulis  diakuisisi  35  sampel aksara  dengan  bentuk  terpisah  dan  dimasukkan kedalam database sehingga  total  aksara  yang disimpan  kedalam database adalah  350  aksara.
Sampel  yang  diambil  dari  10  penulis  tersebut memiliki variasi pada bentuk tulisannya, variasi penulisan  tersebut  disebabkan  oleh  beberapa aspek  diantaranya  profesi  penulis,  usia  penulis dan  pendidikan  penulis.  Penulisan  aksara
tersebut  memiliki  ukuran  tulisan  dan  ketebalan pena yang berbeda-beda.

## 3.2. Alur Penelitian
Alur  penelitian  menggambarkan  proses pengenalan aksara Jawi menggunakan ekstraksi fitur  FCC  dan  klasifikasi  dengan  SVM  serta penerapan aturan pengambilan keputusan. Hasil klasifikasi SVM merupakan 19 kelompok aksara seperti  yang  terlihat  pada  Tabel  1.  Untuk mendapatkan aksara Jawi maka hasil klasifikasi SVM  yang  merupakan  bentuk  bagian  utama aksara, letak titik ( P1 ) dan jumlah titik ( P2 ) akan diuji  oleh  aturan  pengambilan  keputusan.  Alur lengkap penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 4.
Tabel 1. Kelompok aksara Jawi training berdasarkan bentuk bagian utama
No. Kelompok aksara Bentuk bagian utama aksara Aksara Jawi 1 2 3 4 1 Alif ا ا - - - 2 BaTaTsa ٮ ب  ت  ث - 3 JimHhaKhaCa ح ج ح خ  چ 4 DalDzal د د ذ - - 5 RaZai ر ر ز - - 6 SinSyin س س  ش - - 7 ShadDhad ص ص  ض  - - 8 ThoZho ط ط ظ - - 9 AinGhainNga ع ع غ ڠ 10 FaPa ڡ ف  ڤ - - 11 Qaf ٯ ق - - - 12 KafGa ک ک  ݢ - - 13 Lam ل ل - - - 14 Mim م م - - - 15 NunNya ں ن ڽ - - 16 WauVa ﻭ ﻭ ۏ - - 17 Ha ﻩ ﻩ - - - 18 Hamzah ﺀ ﺀ - - - 19 Ya ۍ ي - - - 3.3. Ekstraksi Fitur Letak Titik dan Jumlah

## Titik
Untuk  melakukan  ekstraksi  fitur  letak  titik dan  jumlah  titik  maka  setiap  aksara  harus melewati  tahap pre-processing terlebih  dahulu. Ekstraksi fitur merupakan suatu cara pengambilan  ciri  dari  sebuah  citra.  Ciri  dari sebuah  citra  terdiri  dari  perbedaan  bentuk, ukuran  dan  orientasi  citra.  Pada  penelitian  ini fitur aksara Jawi di ekstraksi dari hasil thinning dengan  metode  FCC  sehingga  didapatkan  ciri
khusus  dari  setiap  aksara  Jawi  dalam  bentuk kode  rantai.  Semua  aksara  yang  memiliki  titik, baik titik berjumlah satu, dua ataupun tiga maka di ekstraksi secara terpisah.
Fitur aksara training hasil ekstraksi disusun berdasarkan  arah  pembacaan F =  [ FCC ]. Sedangkan   aksara testing terdiri letak  titik dan dan jumlah titik disusun berdasarkan urutan F = [ P1, P2, FCC ], dimana P1 adalah letak titik dan P2 adalah jumlah titik.
Titik  didefinisikan  sebagai  luas  piksel tetangga  yang  saling  terhubung  dengan  luas antara  1  piksel  sampai  dengan  30  piksel.  Jika pada  aksara  hasil thinning ditemukan  piksel yang  bernilai  1  maka  akan  dilakukan trace konektifitas  ketetanggaan  piksel  bernilai  1 tersebut  dengan mask 3x3  sehingga  diketahui luas piksel yang saling terhubung.
Pada  penelitian  ini,  titik  pada  aksara  Jawi dibedakan  dalam  tiga  letak  yaitu  di  atas,  di
tengah dan di bawah.  Bagian atas didefinisikan sebagai  letak  titik  yang  terletak  diatas  bagian utama  aksara  dan  6  piksel  dibawah  batas  atas bagian  utama  aksara,  hal  ini  dilakukan  karena beberapa  penulis  menuliskan  aksara  yang memiliki  titik  diatas  namun  titik  tersebut dituliskan  agak  ke  tengah.  Bagian  bawah didefinisikan  sebagai  letak  piksel  titik  dibawah bagian  utama  sedangkan  bagian  tengah  adalah bagian  yang  terletak  antara  bagian  atas  dan bagian  bawah.  Pada  Gambar  5  dapat  dilihat pembagian  letak  titik,  titik  yang  terletak  di bagian  atas  garis  kuning  atau  bagian  atas  maka P1 =  1,  titik  yang  terletak  di  bagian  bawah bagian biru atau bagian bawah maka P1 = 2, titik yang terletak diantara bagian kuning dan bagian biru  atau  bagian  tengah  maka P1 =  3  dan  jika aksara yang dibaca tidak memiliki titik maka P1 =4.
Binerisasi Thinning Pre-processing Fitur testing ( F = [P1, P2, FCC] )
Fitur training ( F = [FCC]) SVM classify SVM training Hitung performansi Akuisisi citra aksara Jawi Aksara Jawi tulisan tangan Freeman Chain Code (FCC) Ekstraksi Fitur Training Ekstraksi fitur P1, P2 Ekstraksi Fitur Testing Aturan pengambilan keputusan Freeman Chain Code (FCC) Pisahkan berdasarkan perbedaan bentuk dasar kedalam 19 kelompok (8 x 19 = 152 aksara training ) 2 x 35 = 70 aksara testing 8 x 35 = 280 aksara training Fitur testing ( F = [FCC] ) Fitur testing ( F = P1, P2 )
Catatan: P1 adalah fitur letak titik
P2 adalah fitur jumlah titik
Sama  seperti  letak  titik,  jumlah  titik  pada aksara Jawi juga sangat menentukan aksara yang dibaca.  Sebagai  contoh  aksara  “ف”  dan  “ڤ” memiliki bentuk utama aksara yang sama namun memiliki jumlah titik yang berbeda.
Gambar 5. pembagian letak titik: (1) aksara “ nga ” dan (2) aksara “ ta ”
Jumlah titik didefinisikan sebagai banyaknya titik pada suatu aksara yang diisolasi oleh  piksel  bernilai  0.  Jumlah  maksimal  titik pada  setiap  aksara  Jawi  yang  memiliki  titik adalah 3. Jika pada aksara tersebut tidak ada titik maka P2 =  1  jika  jumlah  titik  berjumlah  satu maka P2 =  2,  jika  jumlah  titik  berjumlah  dua maka P2 =3 dan jika jumlah titik berjumlah tiga maka P2 = 4.

## 3.4. Ekstraksi Fitur FCC
Fitur FCC dipilih karena pernah digunakan [11]  untuk  mengesktrak  fitur  aksara English , pada  penelitian  tersebut  ekstraksi  fitur  berhasil dilakukan.  Selain  itu  fitur  FCC  dipilih  karena mampu  membentuk  pola  dengan  tingkat ketelitian  yang  sangat  baik  dimana  setiap  arah pembacaan  per  piksel  dapat  menghasilkan  satu kode rantai.
Gambar 6. FCC aksara “ nga ” tanpa titk
Penentuan  arah  baca  FCC  aksara  Jawi dilakukan  dengan  menentukan endpoint dari suatu  aksara.  Penulisan  aksara  Jawi  dari  kanan ke  kiri  sehingga  membentuk  aksara  yang  lebih dominan  condong  ke  kiri.  Karena  dominan
condong  ke  kiri  maka  pemilihan  kolom  paling kecil  sebagai  piksel  awal  pembacaan  FCC merupakan sebuah pilihan yang baik.
Untuk menentukan kode rantai maka piksel ke-2  dikurangi  dengan  piksel  ke-1  berdasarkan baris  ( x )  dan  kolom  ( y ),  piksel  ke-3  dikurangi piksel  ke-2  dan  seterusnya.  Uraian  penentuan nilai kode rantai berdasarkan aturan pada Tabel 2.
Misalnya  aksara  “nga”  tanpa  titik  seperti pada  Gambar  6  didapatkan  kode  rantai 45567788115566777888212656444333224433 2118,  Untuk  menghilangkan  kode  rantai  yang tidak  penting  maka  nilai  kode  rantai  yang frekuensinya  berjumlah  1  maka  dihilangkan sehingga menghasilkan
kode rantai
55778811556677788844433322442211. Tabel 2. Penentuan Nilai FCC Baris ( x ) Kolom ( y ) Nilai FCC 0 +1 1 –1 +1 2 –1 0 3 –1 –1 4 0 –1 5 +1 –1 6 +1 0 7 +1 +1 8
Untuk membentuk kode rantai suatu aksara agar efisien digunakan classifier maka dilakukan normalisasi  panjang  kode  rantai  tersebut, panjang kode rantai dinormalisasi agar memiliki dimensi  yang  sama  untuk  setiap  aksara. Frekuensi kemunculan kode rantai dijumlahkan agar  dapat  dilakukan  normalisasi  panjangnya, panjang  kode  rantai  hasil  normalisasi  adalah n . Frekuensi ternormalisasi dihitung dengan persamaan  2,  dimana Σ𝐹 𝑖 adalah  total  frekuensi kode  rantai  dan F i adalah  frekuensi  tiap  kode rantai.
𝐹𝐶𝐶 𝑖 𝑛 = 𝐹 𝑖 Σ𝐹 𝑖 ×  𝑛                           (2)
Fitur FCC ini  yang  digunakan  SVM  untuk melakukan klasifikasi.

## 3.5. Klasifikasi
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  yang sangat  penting  karena  hasil  ekstraksi  fitur  akan diklasifikasi  dan  dianalisa  tingkat  kecocokan antara  fitur  data training dan  fitur  data testing . Pada tahapan ini dapat diukur keefektifan SVM sebagai classifier .  SVM  melakukan  klasifikasi
kedalam  19  kelompok  berdasarkan  perbedaan bentuk  bagian  utama.  Hasil  klasifikasi  SVM kemudian  diterapkan  klasifikasi  berdasarkan aturan  pengambilan  keputusan  yang  akan menghasilkan output berupa aksara Jawi.
Pada penelitian ini digunakan metode one- against-one karena  model  yang  dibangun  lebih sedikit daripada one-against-all . Dengan menggunakan  metode  tersebut  maka  dibangun 19*(19–1)/2=171  model  klasifikasi  biner  (19 adalah jumlah kelas berdasarkan kelompok pada tabel  1).  Terdapat  beberapa  metode  untuk melakukan  pengujian  salah  satunya  adalah metode voting. Metode voting diterapkan terhadap input aksara testing setelah keseluruhan model klasifikasi selesai dibangun.
Hasil klasifikasi SVM kemudian diterapkan aturan-aturan  dalam  pengambilan  keputusan agar  keakuratan  pengenalan  aksara  menjadi lebih  besar.  Aturan-aturan  dalam  pengambilan keputusan dapat dilihat pada Tabel 3.

## 3.6. Prosedur Pengujian
Untuk
mendapatkan
persentase
keberhasilan  maka  fitur  citra  akan  diklasifikasi oleh SVM. Hasil klasifikasi SVM merupakan 19 kelompok  aksara  yang  dibedakan  berdasarkan bentuk. Untuk mendefinisikan aksara Jawi maka dibuat aturan pengambilan keputusan berdasarkan letak titik ( P1 ) dan jumlah titik ( P2 ) seperti  terlihat  pada  Tabel  3.  Untuk  mengukur akurasi tulisan maka akan digunakan persamaan berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑒𝑟𝑘𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑡𝑒𝑠𝑡 × 100%     (3)
Tabel 3. Aturan pengambilan keputusan
No Aksara Jawi Aksara hasil klasifika si Validasi aturan pengambilan keputusan Kelompok P1 P2 1 alif ا Alif 4 1 2 ba ب BaTaTsa 2 2 3 ta ت BaTaTsa 1 3 4 tsa ث BaTaTsa 1 4 5 jim ج JimHhaKhaCa 3 2 6 hha ح JimHhaKhaCa 4 1 7 kha خ JimHhaKhaCa 1 2 8 dal د DalDzal 4 1 9 dzal ذ DalDzal 1 2 10 ra ر RaZai 4 1 11 zai ز RaZai 1 2 12 sin س SinSyin 4 1 13 syin ش SinSyin 1 4 14 shad ص ShadDhad 4 1 15 dhad ض ShadDhad 1 2 16 tho ط ThoZho 4 1 17 zho ظ ThoZho 3 2 18 ain ع AinGhainNga 4 1 19 ghain غ AinGhainNga 1 2 20 fa ف FaPa 1 2 21 qaf ق Qaf 1 3 22 kaf ک KafGa 4 1 23 lam ل Lam 4 1 24 mim م Mim 4 1 25 nun ن NunNya 1 2 26 wau ﻭ WauVa 4 1 27 ha ﻩ Ha 4 1 28 hamza h ﺀ Hamzah 4 1 29 ya ي Ya 2 3 30 nya ڽ NunNya 1 4 31 ca چ JimHhaKhaCa 3 4 32 nga ڠ AinGhainNga 1 4 33 pa ڤ FaPa 1 4 34 ga ݢ KafGa 1 2 35 va ۏ WauVa 1 2
Kelas 1 vs Kelas 2 Kelas 1 vs Kelas 3 Kelas 1 vs Kelas 19 ...................... Kelas 2 vs Kelas 3 Kelas 2 vs Kelas 4 Kelas 2 vs Kelas 19 ...................... ...................... Kelas 18 vs Kelas 19
Klasifikasi SVM Hasil klasifikasi Vektor fitur training Vektor fitur testing Training Klasifikasi Aturan pengambilan keputusan
4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Implementasi
Untuk  mengimplementasikan  pengenalan aksara  Jawi  tulisan  tangan  ini  diperlukan beberapa komponen pendukung yang terdiri dari perangkat keras dan perangkat lunak. Perangkat lunak  yang  digunakan  adalah Matlab  R2014b , sedangkan  perangkat  keras  yang  digunakan adalah  komputer  yang  mampu  menjalankan aplikasi Matlab R2014b tersebut dengan sistem operasi windows .
Implementasi  secara  garis  besar  dapat dibagi kedalam 5 modul utama, yaitu:
1. Modul akuisisi citra Modul  ini  merupakan  proses  mendapatkan citra  aksara  Jawi,  proses  ini  meliputi penyiapan form untuk dituliskan oleh penulis sampai dengan proses segmentasi.
2. Modul pre-processing citra
Modul  ini  merupakan  proses  menghasilkan citra untuk fitur. Modul ini terdiri dari proses binerisasi  dan thinning agar  didapatkan skeleton dari citra yang akan dijadikan fitur.
3. Modul ekstraksi fitur
Modul  ini  merupakan  proses  ekstraksi  fitur yang  meliputi  fitur  letak  titik  ,  jumlah  titik dan FCC yang digunakan oleh classifier . 4. Modul klasifikasi SVM Modul  ini  merupakan  proses  klasifikasi kedalam 19 kelompok aksara yang dibedakan berdasarkan  bentuk  bagian  utama  dengan cara  membangun  SVM  model  untuk  fitur training dan mengujinya dengan fitur testing . 5. Modul klasifikasi aturan pengambilan
keputusan Modul  ini  merupakan  proses  melakukan klasifikasi berdasarkan hasil klasifikasi SVM dengan  menerapkan  aturan  letak  titik  dan jumlah titik.

## 4.2. Hasil Pengujian Fitur FCC tanpa Aturan Pengambilan Keputusan
Pada pengujian ini hasil ekstraksi fitur dari 350  aksara  tidak  dipisahkan  kedalam  19 kelompok  seperti  yang  terlihat  pada  Tabel  1. Semua  fitur  hasil  ekstraksi  tersebut  disimpan dalam basis data. Fitur tersebut kemudian dibagi menjadi  dua  bagian  yaitu  sebagai  fitur training 80%  (280  fitur)  dan  20%  (70  fitur)  untuk  fitur testing .  Untuk  melakukan  klasifikasi,  maka model  SVM  yang  dibangun  adalah  sebanyak 35*(35-1)/2  =  595  model  klasifikasi  biner  (35
adalah  jumlah  kelas  berdasarkan  jumlah  aksara Jawi). Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui kemampuan  SVM  untuk  mengenali  hasil ekstraksi  fitur  dengan  FCC  tanpa  dilakukan ekstraksi letak titik dan jumlah titik. Permasalahan  yang  muncul  pada  pengujian  ini adalah  SVM  tidak  dapat  membedakan  aksara- aksara  yang  memiliki  kesamaan  bentuk, contohnya  huruf  “ب”,  “ت”  dan  “ث”  yang memiliki kesamaan bentuk bagian utama namun memiliki  letak  dan  jumlah  titik  yang  berbeda. Hasil lengkap pengujian dapat dilihat pada Tabel 4.
Pada  pengujian  panjang  vektor  350  semua hasil klasifikasi SVM menjukkan bahwa aksara “ب”,  “ت”  dan  “ث”  dikenali  sebagai  aksara dengan  bentuk  bagian  “ٮ”,  sedangkan  pada panjang  vektor  lain  beberapa  aksara  “ب”,  “ت” dan “ث” dikenali sebagai aksara dengan bentuk bagian  utama  “ں”,  bentuk  bagian  utama  “ں” digunakan untuk menulis aksara “ن” dan “ڽ”.
Tabel 4. Hasil pengujian klasifikasi fitur FCC tanpa aturan pengambilan keputusan
No Panjang Vektor FCC Keberhasilan (%) 1 100 32,86 2 150 37,14 3 200 38,57 4 250 34,29 5 300 44,29 6 350 47,14 7 400 45,71 8 450 45,71 9 500 44,29
Dari  Tabel  4  dapat  dilihat  bahwa pengenalan  aksara  Jawi  paling  tinggi  didapat pada panjang vektor 350 yaitu  sebesar 47,14%. Secara  keseluruhan  pengenalan  aksara  Jawi  ini masih  rendah  karena  FCC  tidak  dapat mengekstraksi  fitur  letak  titik  dan  jumlah  titik sehingga  menyebabkan  SVM  tidak  dapat mengklasifikasi  fitur  tersebut.  SVM  hanya menggunakan  FCC  dari  hasil  ekstraksi  bentuk bagian utama aksara untuk melakukan klasifikasi  kedalam  aksara  Jawi.  Grafik  hasil pengujian  klasifikasi  fitur  FCC  tanpa  aturan pengambilan  keputusan  dengan  panjang  vektor fitur FCC berbeda dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Persentase keberhasilan hasil pengujian fitur FCC tanpa ekstraksi letak titik
dan jumlah titik

## 4.3. Hasil Pengujian Klasifikasi SVM
Pada pengujian klasifikasi fitur FCC tanpa ekstraksi  letak  titik  dan  jumlah  titik  didapatkan hasil  yang  tidak  memuaskan  karena  persentase pengenalan  aksara  yang  sangat  kecil.  Untuk mengatasi masalah ini maka aksara dikelompokkan  berdasarkan  perbedaan  bentuk bagian utama tanpa melihat letak dan banyaknya titik.  Berdasarkan  perbedaan  tersebut  maka aksara  Jawi  dapat  dikelompokkan  kedalam  19 kelompok  seperti  yang  terlihat  pada  Tabel  1. Pada  pengujian  ini  SVM  melakukan  klasifikasi fitur-fitur  aksara testing kedalam  19  kelompok tersebut.  Hasil  pengujian  tersebut  dapat  dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil pengujian klasifikasi SVM berdasarkan kelompok aksara
No Panjang Vektor FCC Keberhasilan (%) 1 100 68,57 2 150 70,00 3 200 72,86 4 250 72,86 5 300 77,14 6 350 75,71 7 400 80,00 8 450 74,29 9 500 78,57
Dari  Tabel  5  diatas  dapat  dilihat  bahwa pengenalan  aksara  Jawi  yang  dibedakan berdasarkan  perbedaan  bentuk  bagian  utama aksara paling tinggi didapat pada panjang vektor 400  yaitu  sebesar  80,00%.  Terjadi  peningkatan pengenalan yang sangat signifikan dari pengujian pengenalan sebelumnya, yang artinya SVM  dapat  melakukan  klasifikasi  fitur  FCC berdasarkan  bentuk  bagian  utama  aksara.  Pada Gambar  9  dapat  dilihat  grafik  persentase
keberhasilan  klasifikasi  SVM  dengan  panjang vektor fitur FCC yang berbeda.
Gambar 9. Persentase keberhasilan hasil pengujian klasifikasi SVM berdasarkan kelompok aksara
4.4. Hasil    Penerapan  Aturan  Pengambilan Keputusan Hasil klasifikasi SVM merupakan kelompok  aksara  yang  dibedakan  berdasarkan bentuk  bagian  utama  aksara.  Agar  kelompok tersebut dapat didefinisikan kedalam aksara Jawi maka  diperlukan  sebuah  aturan  pengambilan keputusan.  Aturan  tersebut  dapat  dilihat  pada Tabel 3. Sebuah aksara dapat didefinisikan jika kelompok hasil klasifikasi SVM, letak titik dan jumlah titik sesuai dengan Tabel 3 tersebut. Jika kelompok hasil klasifikasi SVM, letak titik dan jumlah  titik  tidak  ada  yang  sesuai  maka  aksara tersebut  tidak  dapat  diklasifikasi  oleh  aturan pengambilan  keputusan  sehingga  pengenalan aksara tersebut dianggap gagal. Hasil pengujian penerapan  aturan  pengambilan  keputusan  dapat dilihat  pada  Tabel  6.  Dari  tabel  tersebut  dapat dilihat  bahwa  pengenalan  aksara  paling  baik dengan menerapkan aturan pengambilan keputusan adalah pada panjang vektor FCC 400 yaitu sebesar 80,00%.
Tabel 6. Hasil pengujian penerapan aturan
pengambilan keputusan No Panjang Vektor FCC Keberhasilan (%) 1 100 68,12 2 150 70,00 3 200 72,86 4 250 72,86 5 300 77,14 6 350 75,71 7 400 80,00 8 450 74,29 9 500 78,57
Pada  Gambar  10  dapat  dilihat  grafik persentase  keberhasilan  klasifikasi  penerapan aturan  pengambilan  keputusan  pengenalan aksara  Jawi  dengan  panjang  vektor  fitur  FCC yang berbeda.
Gambar 10. Persentase keberhasilan hasil pengujian penerapan aturan pengambilan

## keputusan

## 5. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa ekstraksi  fitur  menggunakan  FCC  dapat diklasifikasi  dengan  baik  oleh  SVM  serta panjang vektor fitur FCC menentukan persentase keberhasilan. Hasil lain yang didapatkan adalah penerapan aturan pengambilan keputusan berdasarkan  kelompok  aksara  hasil  klasifikasi SVM,  letak  titik  dan  jumlah  titik  dapat meningkatkan  akurasi  pengenalan  aksara  Jawi dengan tingkat keberhasilan mencapai 80,00%.

## 6. SARAN
Dari  penelitian  diatas  masih  memungkinkan untuk  dilakukan  eksplorasi  klasifikasi  SVM dengan menerapkan kernel-kernel seperti gaussian , polynomian , sigmoid dan  beberapa kernel  lainnya.  Pada  penelitian  ini  juga  tidak dilakukan  eksplorasi  berbagai  fitur  lainnya seperti fitur lubang, sudut dan jarak. Penerapan fitur-fitur  tersebut  memungkinkan  persentase pengenalan aksara Jawi menjadi lebih tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.  H.  Musa,  “Peranan  tulisan  Jawi  dalam perkembangan  Islam  di  Malaysia,” Jurnal pengajian Melayu , jilid 16, 2005.
[2] A.  J.  B.  Borham,  “Tulisan  Jawi:  tulisan serantau,” in  Ucaptama  Seminar  Tulisan Jawi dan Teknologi Peringkat Kebangsaaan  2012  di  Dewan  Astaka, Universiti  Malaysia  Pahang .,  Oct.  18, 2012. [3] R.  Redika,  K.  Omar,  and  M.  F.  Nasrudin, “Handwritten Jawi words recognition using Hidden  Markov  Models,” in  International Symposium  on  Information  Technology,. ITSim 2008. , pp 1-5, Aug. 26-28, 2008. [4] A. Heryanto, M. F. Nasrudin, and K. Omar, “Offline Jawi handwritten recognizer using hybrid  artificial  neural  networks  and dynamic  programming,” in  International Symposium  on    Information  Technology, ITSim 2008. , pp 1-5, Aug. 26-28, 2008.
[5] M.  F.  Nasruddin,  M.  Petrou,  and  L. Kotoulas, “Jawi character recognition using the Trace transform,” in Seventh International  Conference  on  Computer Graphics,  Imaging  and  Visualization. ,  pp 151-156, Aug. 7-10, 2010.
[6] R. Rahmadewi dan R. Kurnia, “Klasifikasi Penyakit  Paru  Berdasarkan  Citra  Rontgen dengan Metoda Segmentasi Sobel”. Jurnal Nasional Teknik Elektro (JNTE) . vol: 5, no. 1, pp.7-12, Mar 2016.
[7] N.  Otsu,  "A  Threshold  Selection  Method from  Gray-Level  Histograms," IEEE Transactions  on  Systems,  Man,  and Cybernetics ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  62-66,  Jan.
1979.
[8] T. Y. Zhang and C. Y. Suen, "A fast parallel algorithm  for  thinning  digital  patterns,"
Comm.  ACM ,  vol.  27,  no.  3,  pp.  236-239, 1984.
[9] L.  Lam,  S.  W.  Lee,  and  C.  Y.  Suen, "Thinning methodologies-a comprehensive survey," IEEE  Transactions  on  Pattern Analysis and Machine Intelligence , vol 14, no. 9, September 1992, page 879, bottom of first column through top of second column.
[10] H. Freeman, “Computer processing of line- drawing images,” ACM Computing Survey , ACM New York, vol. 6, issue 1, pp.57-97, March 1974.
[11] D.  Nasien,  H.  Habibollah,  and  S.  S. Yuhaniz, “Support Vector Machine (SVM)
for English handwritten character recognition,” in  Second  International Conference  on Computer  Engineering  and
Applications (ICCEA). , pp 249- 252, May. 19-21, 2010.

## Biodata Penulis
Safrizal ,  dilahirkan  di  Aceh  Utara.  Pendidikan SD  sampai  SMA  dilalui  di  Aceh  Utara.  Lulus SMA melanjutkan kuliah dan memperoleh gelar sarjana  di  jurusan  teknik  elektro  Universitas Syiah  Kuala  pada  tahun  2006.  Saat  ini  masih menempuh pendidikan magister teknik elektro di Universitas Syiah Kuala.
Fitri  Arnia memperoleh  gelar  Sarjana  Teknik dari Universitas Sumatera Utara (USU), Medan pada tahun 1997. Pendidikan tingkat master dan doktoral  diselesaikannya  pada  University  of New  South  Wales  (UNSW),  Sydney,  Australia dan  Tokyo  Metropolitan  University,  Jepang berturut-turut pada tahun 2004 dan 2008. Beliau bekerja  sebagai  staf  pengajar  pada  Jurusan Teknik  Elektro,  Fakultas  Teknik,  Universitas Syiah  Kuala  sejak  tahun  1999.  Beliau  juga anggota IEEE dan IAENG. Bidang penelitiannya  meliputi  pengolahan  sinyal,  citra dan multimedia digital.
Rusdha  Muharar memperoleh  gelar  Sarjana Teknik  dari  Universitas  Gadjah  Mada  (UGM) Yogyakarta pada tahun 1999. Pendidikan tingkat master dan doktoral diselesaikannya pada Delft University  Of  Technology,  Belanda  dan University  Of  Melbourne,  Australia  berturut- turut pada tahun 2004 dan 2013. Beliau bekerja sebagai  staf  pengajar  pada  Jurusan  Teknik Elektro,  Fakultas  Teknik,  Universitas  Syiah Kuala.