## IMPLEMENTASI ALGORITHM CNN DAN SLTM UNTUK TRANSLATOR THINGS
Al Abdul Rohim 1 , Taufiq Nashrullah 2 , Anggit Dwi Hartanto 3 , Hartatik 4
1,2,3 Fakultas Ilmu Komputer Universitas Amikom Yogyakarta
1 Abdul.rohim@stundets.amikom.ac.id , 2 Taufiq.Nashrullah@students.amikom.ac.id , 3 Anggit@amikom.ac.id ,, 4 hartatik@amikom.ac.id

## ABSTRACT
Translator  Things  is  a  technology  that  allows  users  to  find  out  the  names  of  objects  in  a  variety  of  foreign languages, by using a cellphone / laptop camera, Translator Things is very useful if we are abroad and we can find out the name of the object that our country is visiting. For the System we use CNN and LSTM as CNN's algorithm to identify objects on the camera, and LSTM to translate text on the identification of these objects The results of this discussion will identify objects that will be identified through text.
Keywords: Translator Things, CNN, LSTM, Translatin g.

## I. PENDAHULUAN
Bahasa  merupakan  hal  yang  penting  untuk  dapat berkomunikasi, namun tidak semua orang menggunakan  bahasa  yang  sama  di  setiap  negara. Teknologi ini ditujukan untuk orang-orang yang suka traveling  keluar  negeri  dan  orang-orang  yang  mau belajar  bahasa  inggris,  dalam  kehidupan  keseharian kita  diluar  negeri  harus  mengetahui  barang-barang yang  ada  dikehidupan  kita  yang  kita  perlukan  untuk menanyakan  kepada    masyarakat    local,  dengan menggunakan  software  ini  membuat  kita  yang  ingin keluar  negeri  mudah  mengenali  barang-barang disekitar.  Ada  kelemahan  pada  project  sebelumnya menggunakan  metode  pemrosesan  gambar  secara manual  mendeteksi  pada  suatu  gambar.  Setelah melakukan  OCR  pada  daerah  yang  terdeteksi  harus jelas,  jika  gambarnya  tidak  terlihat  bagus  akan  tidak jelas juga pada penerjemahaannya.

## II. METODE
Metode
Penelitian
dipergunakan untuk menyelesaikan masalah pada penelitian ini, kemudian  akan  membangun  sebuah  Convolutional Neural  Network  (CNN)  dengan  data  set  yang  kita gunakan  untuk  melatih,  sehingga  dapat  mendeteksi barang-barang  yang  ada  disekitar  kita,  data  set terbagi  menjadi  data  latih  dan  data  uji,  disini  kita menggunakan  contoh  objek  gambar  kucing  dan anjing untuk data latih terdapat 8 ribu gambar untuk masing-masih  kategori.  Dalam  Long  Short  Term Memory  (LSTM)  Model  tersebut  digunakan  untuk melatih data yang sudah dalam bentuk vector, setelah pelatihan  selesai  dilakukan  uji  coba  pengenalan gambar pada teks.

## A. Convulational Neural Network(CNN)
Pada  Convulational  Neural  Network  (CNN) merupakan  pengembangan  dari  Multi  Layer Perceptron  (MLP)  yang  didesain  untuk  mengelola dua dimensi.CNN termasuk dalam jenis Deep Neural Network karena kedalaman jaringan yang tinggi dan banyak diaplikasikan pada data citra.
CNN memiliki kesamaan dengan MLP, tetapi CNN dipresentasikan  dalam  bentuk  dua  dimensi,  pada CNN operasi linear menggunakan operasi konvolusi, sedangkan  bobot  berbentuk  empat  dimensi  yang merupakan kumpulan kernel konvolusi seperti pada gambar.1. Dimensi bobot pada CNN adalah:
neuron input x neuron output x tinggi x lebar
Karena  sifat  proses  konvolusi  maka  CNN  hanya dapat digunakan pada data yang mempunyai struktur dua dimensi seperti citra dan suara.[4]
Gambar 1. Struktur dua dimensi terdapat  data  latih  sebanyak  delapam  ribu  gambar untuk masing-masing kategori sedangkan untuk data uji  masing-masing  kategori  memiliki  dua  ribu gambar.  Ada    empat  tahapan  untuk  membangun model  CNN  yang  Step  Pertama  Convulution,  Step Kedua  Polling,  Step  Ketiga  Flattening,  Step Keempat Full Connection.

## B. Long Short Term Memory(LSTM)
Sedangkan  Metode  Long  Short  Term  Memory (LSTM)  dimulai  dari  mempersiapkan  dataset  yang digunakan  sebagai  data  latih,  lalu  data,  Lalu  data tersebut  diolah  agar  menjadi  data  yang  memiliki tahapan  mulai  dari  mengenalkan  gambar  menjadi teks,  layer  diubah  menjadi  vector  dalam  proses vektorisasi, model tersebut digunakan untuk melatih data  yang  sudah  dalam  bentuk  vector,  pada  tahap terakhir  evaluasi  terhadap  keakuratan  model  yang sudah dibuat.
Gambar 2. Alur Penelitian

## Rumus Matematika
Untuk  menghitung  dimensi  peta  fitur,  kita  dapat menggunakan rumus seperti di bawah ini: Output
= W−N+2P S + 1 [2]
W = Panjang / Tinggi Input
N = Panjang / Tinggi Filter
P = Zero Padding S = Melangkah

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pembahasan Data I

## Ekstraksi Layer
Pada proses ekstraksi, mencoba dengan ukuran filter 5x5  dan  3x3,  namun  digunakan  2x  proses downsampling.
Dan dapat diingat bahwa semakin kecil stride maka semakin banyak gambar yang dapat di extract

## Comparing
Dengan  menguji  menggunakan  TensorBoard,  kita dapat membandingkan perfoma kedua model.
Grafik  warna  biru  adalah  grafik  dari  model  yang menggunakan  conv,  layer  yang  lebih  banyak, performa pada model pertama lebih unggul dari pada model kedua,
Dengan  Hasil  Training  dan  Validation  Loss  yang didapat, sebenarnya dapat di kembangkan lagi.

## TensorBoard
Dengan menggunakan tensorboard untuk melakukan visualisasi  pada  saat  training,  kita  dapat  lihat presentase  pada  accuracy  yang  didapat  untuk validation.

## KESIMPULAN
Jadi berdasarkan ujiset yang telah dicoba menggunakan kurang lebih 8 ribu data dengan inputan gambar kucing dan  anjing,  kita  dapat  hasil  presentase  untuk membedakan  kedua  gambar  tersebut  ,  sehingga  kita bisa  menginputkan  gambar  melalu  kamera  dan  dapat membedakan antara kucing dan anjing.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Kasyfi  Ivanedra  and  Metty  Mustikasari  “Implementasi Metode Recurrent Neural Network Pada Text
Summarization  Dengan  Teknik  Abstraktif”  in  Jurnal
Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer  (JTIIK),
Indonesia, 2019 [2]. samuelsena “pengenalan-deep-learning-part-7- convolutional-neural-network-cnn-b003b477dc94” in medium.com, Indonesia, 2017 [3]. Aditya yanuar.r “klasifikasi-gambar-sederhana- menggunakan-convolutional-neural-network” in machinelearning.mipa.ugm.ac.id, Indonesia, 2018 [4]. I  Wayan  Suartika  E.  P,  Arya  Yudhi  Wijaya,  dan  Rully Soelaiman “Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural Network (Cnn) pada Caltech 101” in Jurnal TEKNIK ITS, Indonesia, 2016