## Identifikasi Aksara Katakana Menggunakan Convolutional Neural Network Arsitektur LeNet
Eric Agustian Winardi* 1 , Ery Hartati 2
1,2 Jl. Rajawali No. 14, Palembang, Indonesia 30113, (0711) 376400
3 Jurusan Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Rekayasa, Universitas Multi Data Palembang e-mail: * 1 erickong354@gmail.com , 2 ery_hartati@mdp.ac.id

## Abstrak
Penelitian ini mengangkat topik terkait dengan identifikasi menggunakan objek aksara katakana.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  beberapa  Optimizer,  namun  belum  diketahui penggunaan  Optimizer  dan  Pooling  Layer  yang  memiliki  tingkat  pengenalan  yang  terbaik dalam  penelitian  tersebut.  Penelitian  ini  menggunakan  Optimizer  Adam,  SGD  dan  RMSprop, kemudian  Pooling  Layer  menggunakan  Average  dan  Max  Pooling.  Data  yang  digunakan sebanyak  2070  citra  yang  terdiri  dari  920  citra  latih,  690  citra  validasi  dan  460  citra  uji dengan  total  46  kelas.  Metode  pengenalan  menggunakan  Convolutional  Neural  Network arsitektur  LeNet,  dengan  input  berupa  citra  yang  telah  melalui  proses  preprocessing menggunakan  metode  otsu    dari  citra  aksara  katakana.  Skenario  pengujian  terdiri  dari  6 skenario  dengan  Optimizer  dan  Pooling  Layer  yang  berbeda-beda.  Tingkat  akurasi  tertinggi didapatkan  pada  skenario  pertama  menggunakan  Adam  dan  Average  Pooling  sebesar  90% dengan  hasil  pengenalan  sebanyak  414  dari  460  data  uji.  Hasil  dari  penelitian  ini  dapat digunakan sebagai referensi pada penelitian lanjutan dengan metode ataupun objek yang sama.
Kata kunci — CNN, LeNet, Otsu, Katakana

## Abstract
This research raises a topic related to identification using katakana characters objects. In  this  research,  several  optimizers  are  used,  but  it  is  not  yet  known  which  optimizer  and pooling  layer  have  the  best  recognition  rate  in  this  research.  This  research  uses  the  Adam Optimizer,  SGD  and  RMSprop,  then  the  Pooling  Layer  uses  Average  and  Max  Pooling.  The data  used are 2070 images  consisting  of  920 training  images,  690 validation  images  and  460 test  images  with  a  total  of  46  classes.  The  recognition  method  uses  the  Convultional  Neural Network  of  LeNet  architecture,  with  input  in  the  form  of  an  image  that  has  gone  through  a preprocessing  process  using  the  Otsu  method  from  the  image  of  the  katakana  script.  The  test scenario consists of 6 scenarios with different Optimizer and Pooling Layer. The highest level of accuracy was obtained in the first scenario using Adam and Average Pooling of 90% with 414 detected correctly out of 460 test data. The results of this study can be used as a reference for further research with the same method or object.
Keywords — CNN, LeNet, Otsu, Katakana
Vol. 2, No. 2, April 2022, Hal. 92-101

## 1. PENDAHULUAN
i era modern ini, orang-orang lebih mudah untuk melakukan perjalanan kemanapun baik domestic  atau  internasional,  di  era  sekarang  perjalanan  dapat  dilalui  dari  manapun  dari darat,  laut  ataupun  udara,  salah  satu  tempat  tujuan  orang-orang  adalah  Negara  Jepang. Jepang  sejak  dulu  sudah  dikenal  sebagai  tempat  yang  menarik  untuk  para  wisatawan Bahasa Jepang  adalah  bahasa  yang  menggunakan  huruf  terbanyak,  beberapa  huruf  Jepang  yaitu  huruf hiragana, katakana, dan kanji. Setiap huruf memiliki kegunaan dan bentuk huruf yang berbeda [1].
Huruf  katakana  sendiri  biasa  digunakan  untuk  judul  berita,  bahasa  asing  yang dijepangkan,  nama  produk,  atau  komersil.  Pada  akasara  katakana  sendiri  hampir  memiliki persamaan dibeberapa penulisan, seperti ku ( ク ク ク ク ) dan ke ( ケ ケ ケ ケ ), n ( ン ン ン ン ) dan so ( ソ ソ ソ ソ ), kemudian wa ( ワ ワ ワ ワ )  dan  u  ( ウ ウ ウ ウ ). Untuk  mengindentifikasi  huruf  aksara  katakana  yang  terkandung  di  dalamnya ada  kemungkinan  mengalami  beberapa  kendala  atau  kesuliatan  dikarenakan  bentuk  dan  pola pada  huruf  yang  cukup  sama  antara  satu  sama  lain,  walau  bentuk  huruf  tersebut  memiliki kesamaan tetapi makna didalamnya berbeda-beda.
Penerapan Convolutional  Neural  Network (CNN)  untuk  mengidentifikasi  maupun pengenalan pola pada objek telah diterapkan pada penelitian-penelitian terdahulu, penelitian [2] dengan hasil penelitian mendapatkan akurasi 82%, kemudian penelitian [3] dengan pengenalan sebesar  84,4%  menggunakan  kamera  ponsel,  100%  untuk font computer,  dan  85,5%  untuk tulisan  tangan  menggunakan  pemindaian,  lalu  penelitian  [4]  mendapatkan  akurasi  sebesar 88,3%,  lalu  penelitian  [5]  mendapatkan  akurasi  keseluruhan  dengan  rata-rata  81%,  lalu penelitian  [6]  untuk  arsitektur LeNet mendapatkan error  rate 1,10%,  dan  penelitian  [7] mendapatkan  akurasi  tertinggi  82,5%,  kemudian  pada  penelitian  [8]  menggunakan  media gambar  komik,  pada  penelitian  ini  mendapatkan  akurasi  96,2%,  lalu  pada  penelitian  [9] mendapatkan akurasi 77% dan 95% untuk validasi.
berdasarkan  uraian  pada  paragraf  sebelumnya,  metode  CNN  memiliki  tingkat  akurasi yang  baik  untuk  mengidentifikasi  suatu  objek.  Penggunaan  arsitektur LeNet untuk mengidentifikasi aksara katakana saat ini belum dilakukan hingga saat ini. Oleh sebab itu, pada penelitian  ini  menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network dengan  arsitektur LeNet untuk mengidentifikasi aksara katakana.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1   Identifikasi Masalah
Pada  tahap  ini  dimulai  dengan  mengidentifikasi  masalah  dengan  pengumpulan informasi dan data terkait dengan pengenalan aksara katakana.

## 2.2   Studi Literatur
Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  pencarian,  pengumpulan  dan  mempelajari  jurnal- jurnal yang berkaitan dengan identifikasi aksara katakana dengan berbagai macam metode, dan penggunaan metode CNN dalam identifikasi citra dan arsitektur CNN yaitu LeNet

## 2.3   Pengumpulan Data
Dataset  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  berasal  dari  penelitian  [7]  Dataset  yang digunakan adalah aksara katakana dasar yang terdiri dari 46 huruf pokok dengan masing-masing aksara menggunakan 45 data gambar sehingga berjumlah total 2070 data gambar. Dataset dibagi menjadi dua jenis, yaitu tulisan tangan dan tulisan cetak (komputer), dataset jenis tulisan tangan dibuat pada lembar kertas A4 yang sudah dibuat kotak sebesar ± 0.53 x 0.53 inci sebanyak 50 kotak  setiap  lembarnya,  dan  ditulis  dengan  pena  yang  mempunyai  ketebalan  yang  berbeda, Dataset  tulisan  cetak  dibuat  menggunakan Microsoft  Word dengan  pengaturan font huruf
D
E–ISSN: 2775-8796 Vol. 2, No. 2, April 2022, Hal. 92-101
katakana ukuran  ± 37.5 pt dengan ketebalan yang berbeda. Pada Gambar 1 adalah Dataset jenis tulisan tangan dan tulisan cetak.
Gambar 1. Dataset Tulisan Tangan dan Tulisan Cetak

## 2.4   Perancangan Sistem
Pada  tahap  ini  dimulai  dari  tahap preprocessing menggunakan  metode  otsu  untuk thresholding pada  citra  yang  diimplementasikan  terhadap  citra  untuk  latih,  uji  dan  validasi. kemudian dilanjukan proses feature learning yang dilakukan pada lapisan konvolusi, kemudian menggunakan  aktivasi ReLu dan pooling  layer .  Setelah  itu  memasuki  proses  klasifikasi  yang terdapat  pada  lapisan flatten,  fully-connected  layer ,  dan  aktivasi softmax kemudian menggunakan optimizer ( Adam, SGD, RMSprop ).
Setelah  mendapatkan  model  yang  dihasilkan,  kemudian  dilakukan  pengujian  dengan menggunakan  data  uji  yang  telah  melalui  tahap preprocessing .  Pada  Gambar  2  merupakan skema perancangan arsitektur LeNet, secara keseluruhan lapisan yang terdapat dalam arsitektur LeNet untuk mempermudah dalam proses penelitian dapat dilihat pada Tabel 1 .
Tabel 1. Rangkuman Arsitektur LeNet Layer Feature Maps Size Kernel Stride Activation Input Citra 3 32x32 - - - 1 Convolution layer 6 28x28 5x5 1 ReLu 2 Pooling layer 6 14x14 2x2 2 - 3 Convolution layer 16 10x10 5x5 1 ReLu 4 Pooling layer 16 5x5 2x2 2 - 5 Convolution layer 120 1x1 5x5 1 ReLu 6 Full-connected - 84 - - ReLu output Full-connected - 46 - - Softmax
Vol. 2, No. 2, April 2022, Hal. 92-101
Gambar 2. Skema Perancangan Arsitektur LeNet
Hasil output berupa gambar dengan ukuran dari masing-masing lapisan didapatkan dengan menggunakan persamaan 1 dan 2 [10].
ℎ  = + 1 (1) ℎℎ  = + 1 (2) Dimana adalah ukuran dari citra yang dimasukan, adalah kernel size ,
adalah padding , dan adalah stride [10].

## 2.5   Implementasi
Tahap  ini  akan  menerapkan  CNN  dengan  arsitektur  LeNet  terhadap  aksara  katakana. Tahap  ini  akan  akan  diimplementasikan  kedalam  bentuk  Bahasa  Pemrograman  yaitu Python menggunakan plugin Jupyter Notebook pada text editor Google Colab [11] .

## 2.6   Pengujian
Tahap ini dilakukan dengan dilakukan perubahan terhadap beberapa parameter yang ada sehingga dapat menghasilkan sebuah model yang kemudian diuji menggunakan data uji dengan tujuan untuk mendapatkan tingkat akurasi yang tinggi dalam mengidentifikasi aksara katakana. Rangkuman skenario pengujian dapat dilihat pada Tabel 2.
Preprocessing Thresholding Metode otsu Input Citra Aksara Katakana Feature Learning Classification Model dengan Optimizer Output Data Test Preprocessing Thresholding Konvolusi Pooling Aktivasi Relu Konvolusi Pooling Aktivasi Relu Flatten Softmax Full Connected Layer
E–ISSN: 2775-8796 Vol. 2, No. 2, April 2022, Hal. 92-101
Tabel 2. Rangkuman Skenario Pengujian Skenario Pooling Layer Optimizer 1 Average Pooling Adam 2 Average Pooling SGD 3 Average Pooling  RMSprop 4 Max Pooling Adam 5 Max Pooling SGD 6 Max Pooling RMSprop

## 2.6   Evaluasi
Pada  tahap  ini  dilakukan  evaluasi  dari  tahapan  sebelumnya  yaitu  pengujian.  Evaluasi menggunakan  metode Confusion Matrix yang  kemudian  dihitung  nilai  dari Precission,  Recall , dan Accuracy

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1   Hasil Preprocessing
Pada proses pre-processing citra aksara digunakan metode otsu, yaitu proses threshold dimana  nilai  ambangnya  akan  ditentukan  secara  otomatis  dengan  menggunakan  metode  otsu. Pada Gambar 3 merupakan hasil preprocessing aksara katakana.
Gambar 3. Citra Hasil Proses Thresholding

## 3.2   Implementasi Metode CNN Arsitektur LeNet
Pada tahap ini mengimplementasikan metode CNN dengan arsitektur LeNet, pada tahap awal  yang  dilakukan  adalah  mengambil  citra  yang  telah  melalui  proses pre-processing yaitu thresholding dan resize, yang  kemudian  citra  tersebut  akan  menjadi  citra  masukan  atau input yang  diterima  arsitektur LeNet. Pada  Gambar  4  merupakan  proses training pada  arsitektur LeNet.
Vol. 2, No. 2, April 2022, Hal. 92-101
Gambar 4. Proses Training pada Arsitektur LeNet

## 3.3 Implementasi Skenario Pengujian
Pada  tahap  ini  menjelaskan  implementasi  dengan  pengujian  terhadap  6  skenario  yang telah dibuat dengan menggunakan dataset latih dan validasi. Skenario pengujian yang dilakukan menggunakan  2 Pooling  Layer yaitu Average  Pooling dan Max  Pooling ,  kemudian menggunakan 3 optimizer yaitu Adam, SGD dan RMSprop dan dilakukan sebanyak 50 iterasi. Pada Tabel 3 merupakan nilai rata-rata Accuracy, Precision, Recall, dan F1-Score pada masing- masing skenario.
Tabel 3. Nilai Rata-rata Setiap Skenario pada Arsitektur LeNet Skenario Accuracy Recall Precision F1-Score Average Pooling Adam 90.00% 90.00% 90.93% 89.87% SGD 80.22% 80.22% 82.11% 80.08% RMSprop 89.13% 89.13% 89.96% 89.11% Max Pooling Adam 85.43% 85.43% 86.81% 85.26% SGD 70.22% 70.22% 71.92% 69.79% RMSprop 83.48% 83.48% 84.79% 83.29%
Pada Gambar 5 merupakan perbandingan akurasi di setiap kelas pada skenario dengan akurasi tertinggi yang didapatkan.
E–ISSN: 2775-8796 Vol. 2, No. 2, April 2022, Hal. 92-101
Gambar 5. Perbandingan Accuracy pada Setiap Kelas
100% 100% 100% 80% 100% 90% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 90% 100% 90% 80% 80% 70% 90% 100% 90% 100% 100% 90% 100% 70% 90% 80% 100% 100% 80% 60% 90% 70% 90% 100% 100% 80% 90% 100% 100% 90% 60% 90% 90% 60%
0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% A I U E O Sokuen Ha He Hfu Hi Ho Ka Ke Ki Ko Ku Ma Me Mi Mo Mu Na Ne Ni No Nu Ra Re
Ri Ro Ru Sa Se Shi So Su Ta Tchi Te To
Tsu
Wa Wo Ya Yo Yu Accuracy
Vol. 2, No. 2, April 2022, Hal. 92-101

## 3.4   Analisa Hasil Pengujian
Pada Gambar 5 kelas yang memiliki tingkat Accuracy tertinggi adalah ‘a’, ‘i’, ‘u’, ’e’, ‘o’, ‘ha’, ‘he’, ‘hfu’, ‘hi’, ‘ho’, ‘ka’, ‘ke’, ‘ki’, ‘mo’, ‘na’, ‘ne’, ‘no’, ‘ri’, ‘ro’, ‘ru’, ‘ta’, ‘to’, dan ‘tsu’ dengan nilai Accuracy 100%. Berikut adalah perbandingan terhadap seluruh hasil skenario pengujian secara keseluruhan yang dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Perbandingan 6 Skenario Pengujian
Pada  Gambar  6  menunjukan  perbandingan  pada  setiap  skenario,  skenario  pengujian terendah  terdapat  pada  skenario  ke-5  dengan  pengujian  arsitektur LeNet menggunakan Max Pooling dengan Optimizer SGD. Sehingga dapat disimpulkan pada penggunaan Optimizer SGD dengan Max  Pooling pada  arsitektur LeNet mendapatkan  hasil  yang  kurang  baik  dalam melakukan  identifikasi  aksara  katakana.  Kemudian  untuk  skenario  dengan  hasil  tertinggi terdapat  pada  skenario  pertama  dengan  pengujian  arsitektur LeNet menggunakan Average Pooling dengan Optimizer Adam mendapatkan hasil Accuracy, Recall, Precision dan F1-Score yang tertinggi diantara skenario pengujian lainnya

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian sistem terhadap identifikasi aksara katakana  menggunakan metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  pada  arsitektur LeNet ,  maka  dapat  diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  arsitektur  LeNet  dapat  mengidentifikasi aksara katakana dengan nilai akurasi tertinggi sebesar 90%
2. Pemakaian Average Pooling dan Optimizer Adam pada arsitektur LeNet mendapatkan nilai akurasi tertinggi dalam melakukan identifikasi aksara katakana dengan nilai akurasi sebesar 90%.
90,00% 80,22% 89,13% 85,43% 70,22% 83,48% 90,93% 82,11% 89,96% 86,81% 71,92% 84,79% 90,00% 80,22% 89,13% 85,43% 70,22% 83,48% 89,87% 80,08% 89,11% 85,26% 69,79% 83,29% AVG ADAM AVG SGD AVG RMSPROP MAX ADAM MAX SGD MAX RMSPROP

## Perbandingan Hasil 6 Skenario Pengujian
Accuracy Precision Recall F1-Score
3. Hasil  performa Convolutional  Neural  Network (CNN)  dengan  skenario  pengujian menghasilkan  akurasi  terendah  pada  skenario  kelima  menggunakan  arsitektur LeNet menggunakan Max Pooling dan Optimizer SGD dengan nilai akurasi sebesar 70.22%
4. Menggunakan  metode  otsu  dapat  membantu  mengidentifikasi  aksara  katakana  dengan mengambil  bentuk    objek  dan  menghilangkan  latar  belakang  objek  serta  mengubah intensitas piksel sehingga hanya bernilai 0 dan 1.

## 5. SARAN
Adapun saran-saran untuk mengembangkan penelitian ini agar mendapatkan hasil yang lebih baik pada penelitian selanjutnya adalah sebagai berikut:
1. Penggunaan metode Convulutional Neural Network (CNN) dengan menggunakan arsitektur berbeda seperti AlexNet, RestNet, VGGNet, GoogleNet dan arsitektur yang lainnya.
2. Menggunakan Optimizer berbeda seperti AdaGrad, SGDNesterov, AdaDelta dan lain-lain.
3. Menggunakan  atau  membandingkan  dengan  metode  lain  seperti Support  Vector  Machine (SVM).
4. Menggunakan  metode preprocessing yang  berbeda  seperti Edge  Detection,  Thinning, Filtering dan lain sebagainya.
5. Memperbanyak jumlah dataset yang digunakan pada setiap kelas aksara katakana.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada semua pihak yang telah memberi dukungan financial terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Heny  Fitria  Puspita  Sari,  S.S,  Taeko  Fujiwara.  2013. Ngomong  Jepang  Gampang! (T. Leoni (ed.)). PT. Tangga Pustaka https://books.google.co.id/books?id=vNFHCzfVUuUC&hl=id&source=gbs_navlinks_s
[2] Umam,  C.,  &  Budi  Handoko,  L.  2020. Convolutional  Neural  Network  (CNN)  Untuk Identifkasi Karakter Hiragana. PROSIDING SEMINAR NASIONAL LPPM UMP , 0 (0).
[3] Kirana, A., Hikmayanti, H.H., & Indra, J. 2020. Pengenalan Pola Aksara Sunda dengan Metode  Convolutional  Neural  Network. Scientific  Student  Journal  for  Information, Technology and Science
[4] Fauzi, S., Eosina, P., & Laxmi, G. F. 2019. Implementasi Convolutional Neural Network Untuk Identifikasi Ikan Air Tawar. Seminar Nasional Teknologi Informasi.
[5] Alwanda,  M.R.,  Ramadhan,  R.P.,  &  Alamsyah,  D.  2020. Implementasi  Metode Convolutional  Neural  Network Menggunakan  Arsitektur  LeNet-5  Untuk  Pengenalan Doodle .
[6] CNN  Architectures:  Alex Net,  Le  Net, VGG,  Google  Net,  Res  Net.  2020. International Journal of Recent Technology and Engineering , 8 (6). https://doi.org/10.35940/ijrte.f9532.038620.
[7] Arfianto, M. F. B. 2019. Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Back Propagation Dalam Pengembangan  Aplikasi  Untuk  Mengidentifikasi  Aksara  Katakana . Jurnal  Informatika Upgris , 5 (1). https://doi.org/10.26877/jiu.v5i1.3412.
[8] Susilo,  M.M.,  Wonohadidjojo,  D.M.,  &  Sugianto,  N.  2018. Pengenalan  Pola  Karakter Bahasa Jepang Hiragana Menggunakan 2D Convolutional Neural Network .
[9] Montalbo,  F.  J.  P.,  &  Barfeh,  D.  P.  Y.  2019. Classification  of  Stenography  Using Convolutional  Neural  Networks  and  Canny  Edge  Detection  Algorithm. Proceedings  of 2019 International Conference on Computational Intelligence and Knowledge Economy,
ICCIKE 2019 . https://doi.org/10.1109/ICCIKE47802.2019.9004359
[10]  Al  Rivan,  M.  E.  and  Setiawan,  A.  2022  “ Pengenalan  Gestur  Angka  pada  Tangan Menggunakan  Arsitektur  AlexNet  dan  LeNet  pada  Metode  Convolutional  Neural Network”, Komputika: Jurnal Sistem Komputer , 11(1), pp. 19-28. doi: 10.34010/komputika.v11i1.5176.
[11] Google. 2020. Colaboratory – Google. In Colaboratory Frequently Asked Questions .