Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 580-589 E- ISSN 2503-2933 580

## Penelitian Pendahuluan Transliterasi Citra Aksara Bali Menggunakan Ciri Momen Invarian Dan Algoritma Klasifikasi SVM Atau CNN
Anastasia Rita Widiarti* 1 , Hari Suparwito 2 1,2 Jurusan Informatika, Universitas Sanata Dharma, Yogyakarta e-mail: * 1 rita_widiarti@usd.ac.id , 2 shirsj@jesuits.net

## Abstrak
Naskah  lontar  adalah  salah  satu  warisan  budaya  yang  perlu  dilestarikan.  Naskah lontar berisi banyak hal berguna tetapi dianggap tidak lagi menarik dan sulit untuk dipelajari. Studi ini bertujuan untuk mengembangkan sistem transliterasi aksara Bali tulisan tangan yang diperoleh  dari  digitalisasi  naskah  lontar.  Kekhasan  dari  penelitian  ini  adalah  penggunaan obyek  penelitian,  dan  kombinasi  algoritma  yang  digunakan  dalam  transliterasi.  Metode  yang digunakan adalah pembelajaran mesin dengan algoritma klasifikasi SVM dan CNN. 1001 citra aksara Bali pada naskah lontar digunakan sebagai data latih. Dengan menggunakan algoritma CNN diperoleh akurasi sebesar 86,42%, dan dengan algoritma SVM diperoleh akurasi sebesar 82.32%.  Pengujian  model dilakukan  dengan  18  citra aksara  hasil  digitalisasi  dari  buku  cetak dan  diperoleh  hasil  akurasi  sebesar  23.53%  dengan  menggunakan  algoritma  SVM.  Kecilnya nilai  akurasi  data  uji  ini  diduga  karena  sangat  berbedanya  bentuk  citra  aksara  tulis  tangan dengan  data  latih  yang  digunakan,  penelitian  ini  membuka  peluang  untuk  dikembangkan dengan  menambah  data  latih  dari  berbagai  bentuk  citra  dari  berbagai  sumber  berbeda. Penelitian  ini  juga  menunjukkan  bahwa  pendekatan  pembelajaran  mesin  dengan  algoritma SVM  dan  CNN  berpotensi  digunakan  sebagai  salah  satu  pendekatan  dalam  pengembangan sistem transliterasi citra aksara Bali.
Kata kunci —Algoritma SVM, algoritma CNN, momen invarian, citra aksara Bali

## Abstract
The  lontar  manuscript  is  one  of  the  cultural  heritages  that  must  be  preserved.  The lontar  manuscript  contains  many  valuable  things  but  is  considered  no  longer  exciting  and challenging  to  learn.  The  study  aims  to  develop  a  handwritten  Balinese  script  transliteration system from digitizing lontar manuscripts. The peculiarity of this research is the use of research objects and the combination of algorithms used in transliteration. The method used is machine learning  with  SVM  and  CNN  classification  algorithms.  1001  Balinese  script  images  in  lontar manuscripts  were  used  as training  data.  Using the  CNN  algorithm,  an  accuracy  of 86.42%  is obtained,  and  an  accuracy  of  82.32%  obtains  in  the  SVM  algorithm.  The  model  testing  was carried  out  with  18  digitized  script  images  from  printed  books  and  obtained  an  accuracy  of 23.53% using the SVM algorithm. The low accuracy value of the testing data is thought to be due  to  the  different  shape  of  the  handwritten  script  imagery  with  the  training  data  used.  This research  opens  opportunities  to  be  developed  by  adding  training  data  from  various  forms  of images  from  different  sources.  This  study  also  shows  that  machine  learning  approaches  with SVM  and  CNN  algorithms  can  potentially  be  used  in  developing  Balinese  script  image transliteration systems.
Keywords —SVM algorithm, CNN algorithm, invariant moment, Balinese script image
581 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 580-589 E-ISSN 2503-2933

## 1. PENDAHULUAN
Naskah lontar merupakan warisan budaya yang perlu dilestarikan agar tidak tergerus oleh kemajuan  zaman.  Karya  sastra  yang  terdapat  dalam  lontar  merupakan  cerminan  kehidupan masyarakat. Di dalam lontar terdapat karya-karya sastra yang banyak mengajarkan kita tentang falsafah hidup, agama, dan banyak ilmu lainnya yang sangat bermanfaat sebagai bekal hidup.
Pelestarian budaya khususnya naskah lontar Bali saat ini banyak menjadi perhatian. Ada banyak  penelitian  yang  mengkhususkan  pada  pertanyaan  mengenai  cara-cara  agar  dapat membaca naskah lontar ini dengan lebih baik, apalagi saat ini banyak generasi muda yang tidak dapat membaca naskah lontar dan masih ditambah dengan beberapa tulisan menjadi tidak jelas oleh  karena  dimakan  usia.  Keprihatinan  ini  telah  membawa  pada  berbagai  penelitian  tentang pengenalan aksara Bali dengan berbagai metode.
Darma  dan  Sutramiani  melakukan  penelitian  untuk  memisahkan  gambar  yang mengandung  karakter  aksara  Bali  dengan  latar  belakangnya  mempergunakan  metode  profil proyeksi  [1].    Mereka  menyatakan  bahwa  berhasil  diperoleh  nilai  akurasi  sebesar  82,35%. Manuaba  dan  Indah  menggunakan  deteksi  tepi  canny  dan  sobel,  untuk  mendeteksi  citra-citra aksara Bali pada lontar yang ditulis menggunakan pisau, dengan akurasi sebesar 70% [2].
Penelitian  lain  dilakukan  dengan  menggunakan  metode machine  learning untuk mengenali  aksara  Bali  pada  lontar  dengan  metode  pembelajaran  transfer,  dengan  hasil  akurasi 86,23% [3]. Berbeda dengan hasil dari penerapan metode convolutional neural network (CNN) untuk mengidentifikasi bentuk tulisan tangan yang tersegmentasi kalimat. Dengan dataset yang dibagi  menjadi  tiga  kategori  gambar,  biner,  skala  abu-abu,  dan  biner  terbalik  yang  terdiri  dari 100  kelas,  mendapatkan  hasil  akurasi  tertinggi  sebesar  92,3%  pada  gambar  skala  abu-abu  [4]. Penelitian  lain  pada  tulisan  tangan  aksara  Jawa  menggunakan  metode  CNN,  dengan menggunakan  2000  data  yang  termasuk  dalam  20  kelas  bahasa  Jawa  mendapatkan  tingkat akurasi pengenalan 90% [5]. Masih untuk pengenalan tulisan tangan aksara Jawa, Hanindria dan Hendry,  mendapatkan  akurasi  sebesar  85%  untuk  klasifikasi  citra  aksara  Jawa  tulisan  tangan dengan metode CNN [6].
Beberapa peneliti menggunakan metode lain yaitu Support Vector Machine (SVM) untuk mengenali  aksara.  Yulianti  dkk.,  [7]  memproses  ciri  hasil  dari  ekstraksi  ciri  momen  invarian untuk  mengenali  pola  tulisan  tangan  suku  kata  aksara  Sasak,  menghasilkan  akurasi  mencapai 92.52%.  Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  Kadhm  dan  Hassan  [8]  mengusulkan  arsitektur baru untuk sistem pengenalan kata beraksara Arab tulisan tangan berdasarkan dukungan mesin vektor  SVM Classifier .  Sistem  mampu  mendapatkan  akurasi  terbaik  sebesar  96.317%,  yang lebih  tinggi  nilainya  dibandingkan  metode-metode  lain  dalam  penelitian  mereka.  Hasil eksperimen mereka juga menunjukkan bahwa kernel polinomial SVM menyatu dan mengenali lebih  akurat  daripada  kernel  SVM  lainnya.  Perihal  kernel  yang  digunakan  pada  klasifikasi dengan SVM, Salam dan Hassan menyimpulkan berbeda, yaitu bahwa kernel linear konvergen dan  lebih  akurat  untuk  pengenalan  aksara  Arab  tulisan  tangan  [9].  Penelitian  lain  mendukung kesimpulan  tersebut  untuk  pengenalan  tulisan  tangan  dari  orang  yang  mengalami  gangguan disgrafia [10].
Dari  kedua  metode  baik  CNN  maupun  SVM  menunjukkan  bahwa  ada  peluang  kedua metode  diterapkan  pada  pengenalan  aksara  Bali  ataupun  aksara  lainnya.  Muncul  pertanyaan baru,  yaitu  metode  manakah  yang  memberikan  hasil  optimal  sebagai  suatu  mesin pengklasifikasi?  Beberapa  penelitian  mencoba  membandingkan  pemanfaatan  SVM  dengan CNN meskipun diterapkan pada bidang yang berbeda-beda. Yasmin, dkk. menyimpulkan bahwa metode  SVM  lebih  dipilih  untuk  memprediksi  kualitas  limbah  pada  Instalasi  Pengolahan  Air Limbah  Domestik  (IPAL)  dibandingkan  dengan  menggunakan  metode Feed-Forward  Neural Network (FFNN).  Alasannya  karena  akurasi  yang  diperoleh  pada  data  testing  maupun  data
Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 580-589 E- ISSN 2503-2933 582
training  mendapatkan  akurasi  yang  lebih  besar  pada  kondisi  bahan  yang  digunakan  dalam percobaan [11]. Pada penerapan untuk klasifikasi tanaman dengan data hasil dari penginderaan jarak  jauh  hiperspektral  inframerah  oleh  Hasan  dkk.,  mendapatkan  data  akurasi  berturut-turut sebesar  99%,  94%  dan  91%  dengan  mempergunakan  metode  CNN,  ANN  dan  SVM.  Dalam penelitian ini mereka menemukan bahwa metode CNN memberikan akurasi yang terbaik [12]. Terdapat kesimpulan berbeda dari dua penelitian sebelumnya tersebut terkait metode klasifikasi yang optimal atau terbaik.
Tujuan dari studi ini adalah untuk menjajagi kemungkinan dimanfaatkannya metode dan data  yang  digunakan  dalam  penelitian,  untuk  diaplikasikan  pada  pengembangan  sistem transliterasi  citra  daun  lontar  beraksara  Bali.  Dalam  studi  ini  kami  mengusulkan  metode pembelajaran mesin dengan memanfaatkan metode SVM dan CNN untuk tahap klasifikasinya. Kekhususan  dari  studi ini adalah  pada  data  yang  digunakan,  yaitu  dari  hasil  digitalisasi  lontar pada naskah Adiparwa dan kombinasi berbagai algoritma yang diterapkan pada tahapan-tahapan proses transliterasi. Dengan berhasilnya penelitian ini maka membuka jalan untuk dilakukannya penelitian-penelitian  lain  yang  serupa  namun  untuk  diterapkan  pada  berbagai  aksara  daerah yang masih banyak ditemukan di Indonesia, sehingga dapat membantu dalam upaya pelestarian naskah maupun penyebarluasannya.

## 2. METODE PENELITIAN
Bagian  ini  memaparkan  mengenai  data  yang  digunakan  dalam  penelitian,  desain pengembangan  alat  uji,  dan  rancangan  percobaan  untuk  mendapatkan  output  sehingga  bisa didapatkan bahan untuk analisis data.

## 2.1   Data Penelitian
Bahan dasar penelitian adalah 1001 citra-citra aksara Bali yang dihasilkan dari penelitian- penelitian yang telah dilakukan sebelumnya [13] [14] sebagai data latih. Sumber asli citra aksara Bali lontar berasal lontar asli yang tersimpan di Universitas Sanata Dharma dengan judul Kitab Adiparwa. Tabel 1 menampilkan detil informasi data latih dalam penelitian ini, yang terdiri dari jumlah  data  perkelas  beserta  dengan  nama  label  kelasnya.  Sebagai  data  uji  digunakan  citra aksara  Bali  hasil  digitalisasi  pada  buku  yang  berjudul  “Pasang  Aksara  Bali”  [15]  yang  telah digunakan oleh seorang praktisi pembaca lontar beraksara Bali.
Tabel 1. Data latih
Kelas Contoh data  Jumlah Data H a 30 T a 52 B a 45 S a 64 M a 76 K a 36 N ga 28 K oma 81 U lu 121 T edong 49 N a 108 D a 20
583 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 580-589 E-ISSN 2503-2933
W a 42 T aleng 92 R a 69 Ya 35 Suku 33 Mangkan 20

## 2. 2   Desain alat uji
Untuk  mendapatkan  gambaran  mengenai  unjuk  kerja  dari  penerapan  metode  SVN  dan CNN  yang  dipilih  dalam  penelitian  ini,  maka  akan  dibuat  suatu  sistem  sederhana  dan  akan diimplementasikan  mempergunakan  bahasa  pemrograman  Matlab.  Gambar  1  menunjukkan urutan proses yang terjadi pada setiap data yang tersimpan sebagai data uji maupun data latih.
Gambar 1. Desain Alat Uji
Pada  tahap  Preprocessing,  akan  dilakukan  rangkaian  proses  meliputi  binerisasi, pemisahan latar belakang dan obyek aksara, ubah ukuran, invers, reduksi derau, dan penipisan citra.  Fungsi-fungsi  di  matlab  yang  digunakan  meliputi  fungsi imbinarize ()  untuk  binerisasi, imresize () untuk mengubah ukuran, imcomplement () untuk mengubah latar citra ke warna hitam dan  objek  ke  warna  putih, medfilt2 ()  untuk  reduksi  derau,  dan bwskel ()  untuk  mengambil kerangka dari citra aksara input.
Ekstraksi ciri dilakukan dengan menerapkan metode momen invarian. Metode ini dipilih karena  dapat  menangani  berbagai  kejadian  pada  data  input  yang  disebabkan  oleh  proses translasi,  penyekalaan,  maupun  rotasi  citra.  Dalam  penelitian  ini,  digunakan  7  nilai  momen invarian yang diusulkan oleh penemunya Hu [16].
Di tahap Klasifikasi, citra-citra data latih maupun data uji yaitu citra aksara Bali dari 18 kelas, semuanya akan diklasifikasikan. Input pada proses klasifikasi SVM maupun CNN adalah output dari tahap Ekstraksi ciri yang telah dilakukan pada proses sebelumnya. SVM model yang digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan  pemodelan  multikelas  SVM one  versus  one (ovo) dengan  3  fungsi  kernel  SVM  yaitu  linear,  RBF  /  gaussian,  dan  polinomial.  Variabel-variabel perlakuan  pada  data  latih  yang  menghasilkan  akurasi  optimal  yang  disebut  sebagai  Model, kemudian diterapkan pada proses klasifikasi menggunakan data uji. Sedangkan untuk klasifikasi dengan CNN diterapkan pada data latih maupun data uji menggunakan pengetahuan dari model yang  telah  dihasilkan  saat  klasifikasi  dengan  SVM.  Variabel-variabel  yang  diubah-ubah  pada
Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 580-589 E- ISSN 2503-2933 584
klasifikasi dengan CNN adalah jumlah neuron maupun fungsi aktivasi dan pelatihannya. Output pada  dari  proses  klasifikasi  merupakan  prediksi  label  data  uji  yang  kemudian  akan  dihitung akurasinya di tahap Hitung Akurasi. Label yang dimaksudkan adalah sebutan aksara Bali yang ditulis dengan aksara Roman.

## 2. 3   Rancangan Skenario Pengujian
Secara  garis  besar  terdapat  3  skenario  utama  pengujian.  Skenario  pertama  pengujian adalah melakukan berbagai percobaan pada data latih guna ditemukannya model di setiap tahap transliterasi  yang  mempunyai  peluang  untuk  menghasilkan  akurasi  yang  optimal mempergunakan  algoritma  SVM  untuk  klasifikasinya.  Uji  validasi  yang  diterapkan menggunakan 5- fold cross validation . Pada skenario ini, untuk penerapan SVM akan digunakan metode  perbandingan  ovo,  dengan  mencoba  untuk  menggunakan  kernel  linear,  gaussian,  atau polinomial sehingga bisa ditemukan kernel yang optimal.
Model  penyiapan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  akan  divariasikan  pada ukuran citra, dan ketebalan citra data latih maupun uji. Ukuran citra yang diterapkan dari ukuran awal atau asli, kemudian ke ukuran 50x50 piksel atau 70x70 piksel. Untuk ketebalan citra akan dibuat variasi menggunakan ketebalan asli citra atau ditipiskan dulu.
Dari skenario  pengujian  pertama  akan  ditemukan  model  penyiapan  data,  model ektraksi ciri  dan  kernel  serta  pelatihan  dalam  klasifikasi  SVM  yang  yang  menghasilkan  akurasi  paling optimal.  Model  penyiapan  data  dan  ektraksi  ciri  kemudian  diterapkan  untuk  kelompok pengujian data latih dengan algoritma klasifikasi CNN pada skenario pengujian kedua. Variabel yang  diterapkan  pada  CNN  meliputi  jumlah hidden  layer ,  jumlah neuron ,  fungsi training dan fungsi aktivasinya. Jumlah neuron akan diubah-ubah dari 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, dan  70.  Fungsi  trainingnya  meliputi  fungsi  traingdx,  trainlm,  trainrp,  dan  trainScg.  Fungsi aktivasinya akan digunakan logsig, dan tansig.
Dari  skenario  pertama  dan  kedua,  maka  variabel-variabel  dalam  metode  yang  telah memberikan  hasil  optimal  kemudian  diterapkan  untuk  pengujian  dengan  data  uji.  Sehingga dengan skenario pengujian ketiga ini akan dapat diperoleh akurasi transliterasi dengan data uji yang telah disiapkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3. 1   Hasil dan Pembahasan Data Latih
Pada  pengujian  data  latih  dengan  skenario  pertama  klasifikasi  dengan  SVM,  diperoleh rangkuman  hasil  percobaan  berupa  rata-rata  prosentase  akurasi  dari  kesemua  foldnya,  seperti tampak  pada  Tabel  2.  Berbagai  nilai  rata-rata  berbeda  tersebut  dihasilkan  karena  dilakukan berbagai percobaan dengan mengubah-ubah variabel pada cara penyiapan data dan kernel yang digunakan. Misalnya, data di baris pertama dihasilkan saat dicobakan dengan variabel kernelnya Gaussian, ukuran citra dibuat tetap sesuai aslinya, dan citra tidak ditipiskan sebelum di ekstraksi ciri.
Tabel 2. Hasil Akurasi Klasifikasi Dengan Variabel Skenario yang Pertama Ukuran Citra  Ditipiskan Kernel Rerata %Akurasi Asli Tidak Gaussian 60.24 Asli Ya Gaussian 74.23 Asli Tidak Linear 71.92 Asli Ya Linear 80.62 Asli Tidak Polinomial 70.33 Asli Ya Polinomial 80.90
585 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 580-589 E-ISSN 2503-2933
50x50 Tidak Gaussian 60.84 50x50 Ya Gaussian 69.13 50x50 Tidak Linear 77.42 50x50 Ya Linear 82.32 50x50 Tidak Polinomial 73.83 50x50 Ya Polinomial 78.62 70x70 Tidak Gaussian 59.94 70x70 Ya Gaussian 69.73 70x70 Tidak Linear 77.22 70x70 Ya Linear 80.92 70x70 Tidak Polinomial 74.83 70x70 Ya Polinomial 78.32
Dari nilai-nilai rata-rata akurasi di Tabel 2 dapat dilihat bahwa rerata prosentase akurasi tertingginya adalah 82.32%. Kondisi optimal tesebut diperoleh pada kondisi ukuran citra aksara 50x50 piksel, citra telah ditipiskan, dan kernelnya linear.
Jika  dilihat  dari  variabel  perbedaan  ukuran  citra,  dapat  ditemukan  nilai  rata-rata  akurasi per ukuran citra untuk semua kejadian, secara berturut-turut dari ukuran asli, 50x50 piksel, dan 70x70 piksel adalah 73.04%, 73.69%, dan 73,49%. Nilai rata-rata ukuran citra di 50x50 piksel adalah  yang  tertinggi,  dibandingkan  dengan  ukuran  citra  lainnya  meski  tidak  sangat  tinggi perbedaan nilainya. Dari pengamatan ini maka dapat disimpulkan bahwa ukuran citra membawa dampak pada tercapainya nilai akurasi.
Jika dilihat dari perbedaan nilai prosentase akurasi sebelum dan setelah dilakukan proses penipisan citra, pada kernel dan ukuran citra yang sama, terdapat gejala perubahan yaitu selalu menunjukkan peningkatan nilai akurasi. Misalkan pada kejadian ukuran citra asli dengan kernel Gaussian, perubahan nilai prosentase akurasinya sebesar 13.99%, setelah dihitung nilai akurasi sesudah  ditipiskan  dan  sebelum  ditipiskan.  Dari  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa kesamaan ketebalan citra mempunyai pengaruh dampak yang positif pada hasil akurasi.
Dari data pada Tabel 2, dapat disimpulkan juga bahwa perbedaan atas penggunaan kernel pada  berbagai  kondisi  percobaan  memberikan  akurasi  yang  berbeda  pula.  Akurasi  rata-rata dengan kernel linear memberikan hasil yang paling optimal, yaitu sebesar 78,403%. Sedangkan apabila  diterapkan  dengan  kernel  polinom,  nilainya  sebesar  76,138%.  Akurasi  paling  rendah terjadi  pada  kernel  Gaussian  sebesar  65,685%.  Hasil  percobaan  ini  ternyata  sama  dengan kesimpulan yang ditemukan oleh Salam dan Hassan [9].
Dari  hasil-hasil  pada  percobaan  di  skenario  pertama  pengujian,  diperoleh  model penyiapan  citra  untuk  diterapkan  pada  percobaan  di  skenario  kedua,  yaitu  dengan  metode klasifikasi CNN. Model tersebut adalah penggunaan ukuran citra di 50x50 piksel, dan citra telah ditipiskan. Gambar 2 menampilkan nilai-nilai prosentase akurasi dengan kondisi tersebut, pada fungsi-fungsi aktivasi dan metode-metode pelatihan menggunakan 1 hidden layer.
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 580-589 E- ISSN 2503-2933 586
Anastasia, et., al Penelitian Pendahuluan Transliterasi Citra Aksara Bali Menggunakan Ciri Momen Invarian dan Algoritma Klasifikasi SVM Atau CNN]
Gambar 2.  Grafik Perbandingan Rata-rata Nilai Prosentase Akurasi pada Berbagai Variabel yang Diterapkan di Proses Klasifikasi Dengan CNN pada 1 Hidden Layer
Dari berbagai percobaan seperti terlihat pada Gambar 2, ditemukan bahwa nilai rata-rata akurasi  tertingginya  sebesar  78.721%.  Kondisi  optimal  tersebut  dicapai  pada  skenario penggunaan jumlah neuron 55, dengan model pelatihan Trainglm dan fungsi aktivasi Logsig . Mempergunakan  variabel-variabel  tersebut,  percobaan  selanjutnya  dilakukan  namun dibuat  untuk  kondisi  2 hidden  layer .    Dari  pengaturan  berbagai  jumlah neuron yang  sama seperti  pada  pengujian  sebelumnya,  diperoleh  nilai  prosentase  akurasi  tertinggi  berbeda,  yaitu sebesar  86,42%.  Perolehan  akurasi ini  lebih tinggi  jika  dibandingkan  kalau  mempergunakan  1 hidden layer.
Terdapat  perubahan  kenaikan  prosentase  akurasi  sebesar  4.1%  juga,  jika  dibandingkan dengan  nilai  prosentase  akurasi  dengan  metode  klasifikasi  SVM  yang  terbaik.  Dari  hasil percobaan  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  CNN  memberikan  hasil  yang  lebih optimal dibandingkan dengan metode SVM pada kasus pengenalan aksara Bali tulisan tangan. Kesimpulan  yang  diperoleh  ini  ternyat  sama  dengan  kesimpulan  dari  penelitian  Hassan,  dkk. [12].

## 3. 2   Hasil dan Pembahasan Pengujian Data Uji
Dari rangkaian  percobaan mempergunakan  metode  klasifikasi  SVM  maupun  CNN  pada data  latih,  diketemukan  kondisi  yang  memberikan  unjuk  kerja  yang  paling  optimal.  Kondisi tersebut  kemudian  diterapkan  pada  percobaan  dengan  menggunakan  data  uji.  Tabel  3 menampilkan  gambar  18  citra  uji  dan  hasil  prediksinya  dengan  mempergunakan  metode klasifikasi SVM.
Tabel 3. Hasil Akurasi Klasifikasi Dengan Variabel Skenario yang Pertama Citra Uji  Label Citra Uji  Label Hasil Prediksi  Keterangan
, Ha Nga Salah Ta Na Salah , Pa Ulu Salah Sa Sa Benar
587 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 580-589 E-ISSN 2503-2933
Sa Ma Salah Ma Pa Salah Ma Ma Benar Ka Ma Salah Ka Ka Benar Nga Nga Benar Nga Ulu Salah , Na Ma Salah , Wa Ulu Salah
Dari Tabel 3 di atas, dapat dihitung bahwa hanya 4 citra yang terprediksi dengan benar dari  17  citra  uji.  Dalam  percobaan  ini  diperoleh  nilai  prosentase  kebenaran  data  uji  adalah sebesar  23.53%.    Sangat  kecilnya  nilai  prosentase  disebabkan  kemungkinan  oleh ketidaksesuaian data uji yang diperoleh dari hasil digitalisasi buku cetak sementara data latihnya berupa tulisan tangan, atau karena ketidaktepatan metode ekstraksi ciri.
Percobaan  kedua  pada  data  uji  dilakukan  dengan  mempergunakan  metode  klasifikasi CNN yang diatur pada kondisi untuk menghasilkan nilai akurasi tertinggi, yaitu dengan fungsi Trainglm Logsig dan memakai 2 hidden layer . Hasil pengujian CNN ditemukan hanya diperoleh 3  variasi  nilai  akurasi  untuk  semua  jumlah  neuron  yang  diberikan,  yaitu  0%,  5.556%,  dan 11.11%. Prosentase akurasi tertinggi dicapai saat jumlah neuron 30, 35, 45, atau 70.
Prosentase  akurasi  tertinggi  nilai  yang  diperoleh  tersebut  lebih  kecil  jika  dibandingkan dengan menggunakan metode SVM. Pada kasus ini, kemungkinan penyebabnya adalah bahwa keberhasilan  klasifikasi  dengan  CNN  memang  tidak  hanya  terkait  fungsi  yang  digunakan, jumlah  neuron  dan  dan jumlah  hidden layer.  Faktor  lainnya  adalah  pemilihan  algoritma  untuk penyiapan data, kualitas gambar atau adanya derau dalam gambar.
Prosentase  akurasi  yang  diperoleh  pada  Tabel  3  juga  semakin  kecil,  jika  dibandingkan dengan  hasil  dari  metode  klasifikasi  SVM.  Terdapat  perbedaan  hasil  akurasi  yang  tertinggi antara  data  latih  dan  data  uji  dari  kesimpulan  sebelumnya.  Dengan  data  latih,  akurasi  terbaik diperoleh dengan metode klasifikasi CNN, namun akurasi untuk data uji terbaik saat digunakan metode SVM.

## 4. KESIMPULAN
Nilai prosentase akurasi data latih citra aksara Bali untuk diklasifikasikan yang ditemukan pada  studi  ini,  telah  memberikan  petunjuk  bahwa  memungkinkan  diimplementasikannya berbagai  tahapan  dalam  studi  ini  untuk  pengembangan  sistem  transliterasi  citra  aksara  Bali menggunakan  ciri  momen  invarian  dan  algoritma  klasifikasi  SVM  atau  CNN.  Agar  diperoleh hasil  akurasi  yang  optimal,  sebelum  data  diproses  untuk  diklasifikasikan,  data-data  harus disamakan dulu propertinya, yaitu dalam ukuran piksel maupun dan ketebalannya.
Dari  studi  ini  juga  didapatkan  kesimpulan  bahwa  penggunaan  kernel  linear  pada klasifikasi SVM mempunyai kemungkinan memberikan hasil paling optimal. Sedangkan untuk klasifikasi  dengan  CNN,  parameter  yang  memberikan  hasil  optimal  terjadi jika jumlah  hidden layernya 2 dengan jumlah neuron 55, model pelatihan Trainglm dan fungsi aktivasi Logsig .
Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 580-589 E- ISSN 2503-2933 588

## 5. SARAN
Perlu    adanya    penelitian    lanjut    untuk  meningkatkan  akurasi  proses  klasifikasi menggunakan SVM atau CNN  dengan  cara memaksimalkan proses penyiapan data citra yang digunakan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada LPPM Universitas Sanata Dharma yang telah memberi  dukungan  pendanaan,  dan  kepada  Sdr.  Bagus  Tri  Gularso  serta  Rezky  yang  telah membantu dalam pengolahan data penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I.  W.  A.  S.  Darma  and  N.  P.  Sutramiani, "Segmentation  of  Balinese  Script  on  Lontar Manuscripts  using  Projection  Profile," in 2019  5th  International  Conference  on  New Media Studies (CONMEDIA) , Bali, 2019.
[2] I. B. P. Manuaba and K. A. T. Indah, "The Object Detection System of Balinese Script On Traditional  Balinese  Manuscript  With  Findcontours Method," Matrix: Jurnal Manajemen Teknologi dan Informatika, Vol. 11, No. 3, pp. 177-184, 2021.
[3] N.  P.  Sutramiani,  N.  Suciati  and  D.  Siahaan, "Transfer  Learning  on  Balinese  Character Recognition  of  Lontar  Manuscript  Using  MobileNet," in 4th  International  Conference  on Informatics and Computational Sciences (ICICoS) , Semarang, 2020.
[4] O.  Sudana,  I.  W.  Gunaya  and  I.  K.  G.  D.  Putra, "Handwriting  Identification  Using  Deep Convolutional  Neural  Network  Method," TELKOMNIKA  Telecommunication,  Computing, Electronics and Control, Vol. 18, No. 4, p. 1934~1941, 2020.
[5] C.  K.  Dewa,  A.  L.  Fadhilah  and  Afiahayati ,  "Convolutional  Neural  Networks  for Handwritten Javanese Character Recognition," IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems), Vol. 12, No. 1, p. 83~94, 2018.
[6] I. S. Hanindria and Hendry, "Pengklasifikasian Aksara Jawa Metode Convolutional Neural Network,"  JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem  Informasi), Vol.  9,  No.  3,  pp. 2727 - 2736, 2022.
[7] R. Yulianti, I. G. P. S. Wijaya and F. Bimantoro, "Pengenalan Pola Tulisan Tangan Suku Kata  Aksara  Sasak  Menggunakan  Metode  Moment  Invariant  dan  Support  Vector Machine," J-COSINE, Vol. 3, No. 2, pp. 91-98, 2019.
[8] M.  S.  Kadhm  and  A.  K.  A.  Hassan, "Handwriting  Word  Recognition  Based  on  SVM Classifier," (IJACSA)  International  Journal  of  Advanced  Computer  Science  and Applications, Vol. 6, No. 11, pp. 64-68, 2015.
589 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 580-589 E-ISSN 2503-2933
[9] M. Salam and A. A. Hassan , "Offline Isolated Arabic Handwriting Character Recognition System  Based  on  SVM,"  The  International  Arab  Journal  of Information  Technology, Vol. 16, No. 3, pp. 467-472, 2019.
[10]   S.  W.  Sihwi,  K.  Fikri  and  A.  Aziz ,  "Dysgraphia  Identification  from  Handwriting  with Support  Vector  Machine  Method," in International  Conference  on  Electronics Representation and Algorithm (ICERA 2019) , Yogyakarta, 2019.
[11]   N. S. A. Yasmin, N. A. Wahab, A. . N. Anuar and M. Bob , "Performance Comparison of SVM  and  ANN  For  Aerobic  Granular  Sludge,"  Bulletin  of  Electrical  Engineering  and Informatics, vol. 8, no. 4, p. 1392~1401, 2019.
[12]   M. u. Hasan, S. Ullah, M. J. Khan and K. Khurshid , "Comparative Analysis of SVM, ANN and  CNN  For  Classifying  Vegetation  Species  Using  Hyperspectral  Thermal  Infrared Data," in ISPRS Geospatial Week , Enschede, The Netherlands, 2019.
[13]   A.  R.  Widiarti  and  K.  Pinaryanto, "Segmentasi  Citra  Huruf  Daun  Lontar," LPPM, Yogyakarta, 2019.
[14]   A.  R.  Widiarti  and  C.  K.  Adi, "Clustering  Balinese  Script  Image  in  Palm  Leaf  Using Hierarchical  K-Means  Algorithm," in International  Conference  on  Innovation  in  Science and Technology (ICIST 2020) , Semarang, 2020.
[15]   W. Simpen , Pasang Aksara Bali , Denpasar: PT Upada Sastra, 1991.
[16]   S. Theodoris and K. Koutroumbas, Pattern Recognition. 3rd Edition , San Diego: Academic Press, 2006.