RANCANG BANGUN APLIKASI PENGENALAN FILE GAMBAR BITMAP MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION
Arif Harjanto* 1
1 Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Mulawarman, Samarinda e-mail: arif.harjanto@ft.unmul.ac.id

## Abstrak
Dalam teks file bitmap, permasalahan yang sering terjadi yaitu kesulitan dalam hal membaca atau  memahami  maksud  dari  suatu  dokumen  atau  data dalam  bentuk  file  bitmap dikarenakan data  atau  dokumen  tersebut  mengalami  suatu  kerusakan  (noise)  fisik.  Dari  permasalahan inilah, perlu dirancang program aplikasi yang dapat mengenali teks dalam bentuk file bitmap yang  ada pada  dokumen sehingga teks  dapat  terbaca  dengan jelas. Maka  dari  itu dibutuhkan suatu  teknik  komputasi  yang  memiliki  kemampuan  untuk  mempelajari  dan  mengenali  sesuatu berdasarkan karakteristik yang dimiliki oleh masing-masing benda yang akan dikenali. Subjek penelitian ini adalah pengenalan gambar teks dalam file bitmap dengan menggunakan metode backpropagation.  Perangkat  lunak  (software)  yang  digunakan  dalam  pembuatan  aplikasi  ini adalah borland  delphi  7.  Proses  pengenalan yaitu  dengan  melatih  gambar  teks  dalam  file bitmap yang  berukuran  90  x  90  piksel.  Pengenalan  gambar  kata file bitmap dilakukan  per piksel pada gambar input dan output. Prosentase yang diperoleh dari pelatihan jaringan syaraf tiruan backpropagation untuk file gambar bitmap yang sudah dilatih diatas 79 %.
Kata kunci : bitmap, backpropagation, jaringan syaraf tiruan.

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  komputer  telah  banyak  memberikan  sumbangan  dalam kehidupan  manusia saat  ini. Guna menyelesaikan  suatu  masalah tersebut  harus  dapat dipandang  dengan  menggunakan  model  yang  tetap  dan  sesuai,  kemudian mencari algoritma  untuk  penyelesaiannya.  Dari  algoritma  tersebut  sehingga siap  untuk diterapkan  pada  komputer,  tentunya  dengan  membuat suatu program  aplikasi  dengan menggunkan bahasa pemrograman yang tepat [1].
Permasalahan  yang muncul berhubungan  dengan  data teks file bitmap, yaitu sering  terjadi  kesulitan  dalam  pembacaan dari  suatu  dokumen  atau  data  dikarenakan data atau dokumen tersebut mengalami suatu kerusakan (noise) fisik. Dari permasalahan inilah dapat dikembangkan suatu program aplikasi yang dapat mengenali teks yang ada pada  dokumen file bitmap sehingga  maksud  teks  dapat  dimengerti,  yaitu dengan merancang  bangun program  aplikasi  jaringan  saraf  tiruan backpropagation [1].  Pada program  yang  dibuat  hanya  membatasi file gambar  untuk  pelatihan  dan  pengujian dengan  ukuran  90  x  90  pixel  dan  hanya  untuk file gambar  yang  berekstensi  BMP (bitmap),  karena  gambar  dengan  ekstensi  ini  lebih  banyak  digunakan,  untuk  gambar dengan ukuran yang lebih besar dan untuk file gambar dengan ekstensi yang lain dapat lebih dikembangkan lagi.

## 94 Jurnal JUPITER, Vol. 10 No. 2 Bulan 10 Tahun 2018, Hal. 93 - 101
Jaringan  syaraf  tiruan  adalah  teknik  komputasi  yang  tepat  karena  teknik komputasi  ini  dikembangkan  berdasarkan  cara  kerja  sistem  syaraf  biologis  manusia sehingga  memiliki  kemampuan  untuk  mempelajari  dan  mengenali sesuatu  sekalipun terdapat  penyimpangan  atau  kerusakan  (noise)  pada  data.  Selanjutnya  istilah  jaringan syaraf  tiruan  ini  disebut  dengan  JST [3].  Penelitian  mengenai  cara  kerja  sistem  syaraf biologis manusia ini terus dilakukan sehingga tercipta berbagai macam model JST [2]. Salah satunya adalah model jaringan syaraf propagasi atau backpropagation.
Berhubungan  dengan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dalam  penelitian  ini  diukur kemampuan  komputer  untuk  menerima input dalam file gambar,  dengan  bantuan jaringan syaraf tiruan, setelah sistem diberikan pelatihan mengenal pola-pola kata dalam file bitmp gambar yang telah ada.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Subjek Penelitian
Materi penelitian ini adalah Pengolahan gambar yaitu suatu metode yang digunakan untuk  mengolah  gambar  dengan  jaringan  syaraf  tiruan  menggunakan sample data  dari 20  objek  gambar  kata,  dan  diteruskan  pada  algoritma  jaringan  syaraf  tiruan  sebagai pengambilan keputusan, yang dirancang menggunakan batasan masalah sebagai berikut : a. Data yang diolah berasal dari sebuah file gambar (*.bmp).
b. Berupa gambar kata
c. Gambar karakter lebih gelap dari background.
Sebagai input data  adalah  berupa load data  yaitu  proses  untuk  mengambil  data berupa kata yang tersimpan dalam file gambar dalam hal ini adalah file bitmap.

## 2.2 Analisis Kebutuhan
Fungsi-fungsi yang dibutuhkan pada analisis kebutuhan ini adalah analisis sistem yang dalam pembuatan perangkat lunaknya meliputi perancangan sistem seperti :
a. Pasangan Input Pelatihan
Pasangan input untuk pelatihan berupa data gambar sebanyak 20 sample. File gambar untuk input dan output yang akan dilatih adalah sama.
b. Pasangan Input Pengujian
Pasangan input untuk pengujian berupa data gambar sebanyak 25 sample gambar, yaitu 20 gambar yang sudah dilatih sebelumnya tapi gambar tersebut diberikan kerusakan dan 5 gambar yang belum dilatih sebelumnya.

## 2.3 Analisis Sistem
Dalam  pembuatan  perangkat  lunak  jaringan  syaraf  tiruan,  pada  tahap  ini  diawali dengan  menganalisis  sebuah  algoritma  program  yaitu  algoritma  program  untuk pelatihan  dan  algoritma  program  untuk  pengujian backpropagation yang  sudah  ada kemudian ditetapkan bentuk program. Diagram alir tahap pelatihan dan Diagram alir tahap pengujian JST Bacpropagation dapat di lihat pada Gambar 1. dan Gambar 2.
Inisialisasi Variabel n
= Jumlah Pelatihan V ij = Bobot input awal W jk = Bobot hidden awal X i = Input data Input
Z_in j = V ij +   n i ij i v x 1 .
Fungsi aktivasi
Z j = f(z_in j ) = f 
          j z_in - exp 1 1 Mulai Bobot Input Y_in k = W jk +   n i jk i w z 1 .
Fungsi aktivasi
Z j = f(y_in k ) = f     
    k y_in - exp 1 1 Hitung Error ) (y_in f ) y (t k 1 k k   k  1 2
Gambar 1. Diagram alir tahap pelatihan JST Bacpropagation
Limit error tercapai Jumlah pelatihan tercapai Perbaiki Bobot Simpan Bobot Selesai 1 Tidak Ya Tidak Ya 2 Mulai Inisialisasi Variabel n = Jumlah Pelatihan
V ij = Bobot input awal W jk = Bobot hidden awal X i = Input data Bobot Input
Z_in j = V ij +   n i ij i v x 1 .
2
Gambar 2. Diagram alir tahap pengujian JST Bacpropagation
2.4 Perancangan Sistem Aplikasi
Perancangan  yang  digunakan  dalam  program  aplikasi  pengenalan  gambar  kata berbasis jaringan syaraf tiruan adalah antarmuka berbasis interaksi grafis yang berfungsi untuk memudahkan pengguna  dalam hal pengoperasiannya. Rancangan menu halaman pada aplikasi dapat dilihat pada Gambar 3 dan Gambar 4.
Fungsi aktivasi
Z j = f(z_in j ) = f 
          j z_in - exp 1 1 Input
Y_in k = W jk +   n i jk j w z 1 .
Fungsi aktivasi
Z j = f(y_in k ) = f
         k y_in - exp 1 1 Tampilkan hasil Selesai Apakah penenalan gambar > 76 1 2 Tidak Ya
Gambar 3. Rancangan Menu Halaman Pelatihan
Gambar 4. Rancangan Menu Halaman Pengujian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi Perangkat Lunak
Implementasi pearangkat lunak merupakan tahap dimana sistem sudah jadi dan siap digunakan,  sehingga  pada  tahap  ini  sistem  sudah  harus  dapat  dioperasikan  sesuai dengan fungsi dan tujuan dibuatnya perangkat lunak tersebut.
Parameter  jaringan  syaraf  tiruan backpropagation yang  akan  mempengaruhi jaringan agar dapat bekerja dengan baik dalam mengenali gambar masukan ditunjukkan pada Tabel 1 dibawah ini.
Tabel 1. Parameter Jaringan Syaraf Tiruan

## 3.2 Tampilan Program
Menu  utama  merupakan  awal  dari  program  aplikasi  yang  dibuat, form ini  berisi judul program,  menu ekstraksi, menu pelatihan, dan menu pengujian.

## Gambar 5. Tampilan Menu Ekstraksi
Guna  melihat  kerja  aplikasi  berbasis  jaringan  syaraf  tiruan  yang  telah  dibuat dilakukan  proses  pelatihan  dan  pengujian terhadap  aplikasi  yang  telah  dibuat.  Hal  ini dilakukan  untuk  mengetahui  seberapa  besar  tingkat  akurasi  aplikasi  dalam  melakukan pengenalan  gambar  kata.  Tampilan  pada  proses  pelatihan  dan pengujian dapat  dilihat pada Gambar 6 dan Gambar 7.
Gambar 6. Form Utama Pelatihan
Parameter
Iterasi maksimal (N) Learning rate Momentum (β)

## Gambar 7. Form Utama Pengujian

## 3.3 Pengujian Sistem
Hasil pengujian untuk file gambar yang sudah dilatih sebelumnya diatas, maka dapat diperoleh data seperti terlihat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Data Hasil Pengujian
No Nama File Gambar (.bmp) Prosentase Nama File Yang Terkenali 1 Uji 1 76, 56 % Gbr 1 2 Uji 2 89,97 % Gbr 2 3 Uji 3 90,25% Gbr 3 4 Uji 4 86,78 % Gbr 4 5 Uji 5 - File Belum Dilatih 6 Uji 6 86,58% Gbr 6 7 Uji 7 81,88 % Gbr 7 8 Uji 8 77,00 % Gbr 8 9 Uji 9 83,06 % Gbr 9 10 Uji 10 - File Belum Dilatih 11 Uji 11 - File Belum Dilatih 12 Uji 12 89,11 % Gbr 12 13 Uji 13 84,02 % Gbr 13 14 Uji 14 76,05 % Gbr 14 15 Uji 15 - File Belum Dilatih 16 Uji 16 - File Belum Dilatih 17 Uji 17 91,97 % Gbr 17 18 Uji 18 82,47 % Gbr 18
19 Uji 19 84,31 % Gbr 19 20 Uji 20 87,44 % Gbr 20

## 1) Program mampu mengenali Gambar kata yang sudah dilatih sebelumnya.
2) Prosentase  pengujiannya  dapat  dikenali diatas  79 %  yaitu  membandingkan  data pengujian  dengan  data  hasil  pelatihan  yang  telah  disimpan  kemudian  dikalikan  100 persen.
3) Program mampu menampilkan nama file terkenali.

## 4. KESIMPULAN
Rancang  bangun  aplikasi  pengenalan  file  gambar  bitmap  menggunakan  metode backpropagation dapat disimpulkan sebagai berikut:
a. Jaringan  syaraf  tiruan backpropagation dapat  diandalkan  untuk  mengatasi  masalah pengenalan  file  gambar  berekstensi  bitmap.  Aplikasi  dapat  melakukan  pengenalan gambar kata sesuai dengan gambar input yang dimasukan
b. Hasil  pengujian,  keluaran  akhir  berupa  file  gambar  kata  yang  dikenali,  prosentase kebenarannya,  dan  nama file gambar  yang  terkenali.  Hasil  prosentase  untuk file gambar  yang  sudah  dilatih  diatas  79  %  sedangkan  untuk file gambar  yang  belum dilatih tidak dapat dikenali.

## 5. SARAN
Dari  kesimpulan  diatas,  maka  penulis  memberikan  saran  yang  akan  dijadikan sebagai  bahan masukkan penelitian  selanjutnya yaitu ,  untuk memilih gambar  dengan ukuran yang lebih besar dan untuk file gambar dengan ekstensi yang lain.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  semua  pihak  yang  telah  memberi dukungan sehingga terbitnya jurnal ini, terimakasih besar kepada redaksi jurnal Jupiter yang telah berkenan menerbitkan naskah jurnal ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Enireddy Vamsidhar et. al., 2010. "Prediction of Rainfall Using Backpropagation Neural Network Model." International Journal on Computer Science and Engineering, Vol. 02, No. 04, 2010, 119-1121
[2] Jong Jek Siang. Jaringan Syaraf Tiruan dan Pemrograman menggunakan MATLAB. Andi Publisher. 2009
[3]   Kristanto, Andri, 2004, Jaringan Syaraf Tiruan, Gava Media, Yogyakarta.
[4] Laurene, Fausett, 1994, Fundamental Of Neural Network, Prentice Hall.
[5]   Paulin, F., and Santhakumaran, A., 2010. " Backpropagation Neural Network by Comparing Hidden Neurons : Case Study on Breast Cancer Diagnosis." International Jounal of Computer Applications (0975-8887), Vol. 2 - No. 4, June 2010
[6 ] Pujianto, S. Kom, 50 Trik Pemrograman Delphi 8.0, Pt Elex Media Komputindo,
Jakarta, 2007