## Implementasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk Pengenalan Karakter pada Dokumen Tercetak
Dian Puspita Chandra 1 , Alethea Suryadibrata 2
Program Studi Informatika, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia
Diterima 30 Oktober 2019 Disetujui 20 Desember 2019
Abstract --Digital  documents  from  the  scanner  device cannot  be  edited.  To  be  able  to  edit  digital  documents, Optical  Character  Recognition  (OCR)  technology  is needed.  This  research  was  conducted  with  the  aim  of implementing backpropagation artificial neural networks in printed documents and to find out how the accuracy  of  the  implementation  of  backpropagation artificial  neural  networks  in  printed  documents.  This research uses multilayer networks with three layers. The input  layer  consists  of  225  nodes  with  15  ×  15  pixels digital  image  as  input,  hidden  layer  consists  of  110 nodes,  and  the  output  layer  consists  of  54  nodes representing A-Z, a-z, point punctuation (.), and comma punctuation (,). The learning rate used in this research is 0,29.  The  average  accuracy  level  obtained  from  the implementation  of  backpropagation  artificial  neural networks  in  this  research  was  94  %  for  Ms  Arial Unicode font type, 96,6 % for Tahoma font type, and 94 % for Times New Roman font type.
Index Terms --Artificial Neural Network, Backpropagation,  Image  Processing,  Optical  Character Recognition I. P ENDAHULUAN
Perkembangan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi telah memberikan banyak perubahan dalam kehidupan manusia.  Salah  satu  perubahan  yang  terjadi  adalah diterapkannya paperless office pada  suatu  perusahaan atau instansi. Paperless office merupakan pengurangan pemakaian  kertas  dengan  mendigitalkan  dokumen yang dimiliki suatu perusahaan atau instansi sehingga mengurangi  pemakaian  kertas  secara  fisik.  Menurut Susilawati  [1],  konsep paperless  office dapat menunjang kinerja suatu lembaga pada masa kini dan yang  akan  datang,  karena  konsep  digitalisasinya sangat menunjang dalam penyampaian arus informasi secara  cepat,  tepat,  lengkap,  dan  yang  paling  penting efisien.
Untuk  dapat  mendigitalkan  dokumen  tercetak, suatu perusahaan atau instansi dapat menggunakan alat pemindai  ( scanner ).  Akan  tetapi,  dokumen  digital yang dihasilkan dari alat pemindai  tidak dapat diedit. Sehingga,  untuk  mengubah  atau  memperbaiki dokumen  digital  yang  dihasilkan  dari  alat  pemindai, suatu  perusahaan  atau  instansi  membutuhkan
teknologi Optical Character Recognition (OCR) untuk dapat mengedit dokumen digital tersebut.
OCR dapat  digunakan untuk mengenali  teks yang ada  pada  dokumen  tercetak.  Menurut  Mithe  dkk.  [2], OCR  adalah  teknologi  yang  memungkinkan  berbagai jenis  dokumen  dikonversi  menjadi  data  yang  dapat diedit  dan  dicari.  OCR  telah  muncul  sebagai  area penelitian utama sejak tahun 1950 [3]. Sampai saat ini, OCR telah banyak diteliti dengan berbagai metode. Li dkk.  [4]  melakukan  penelitian  mengenai  OCR  untuk pengenalan  karakter  pada  naskah  bahasa  tradisional yang  dinamai  New  Tai  Lue  menggunakan backpropagation neural network dengan akurasi akhir sebesar  98,04%.  Selain  penelitian  yang  diakukan  Li dkk. [4], Radhiah dkk. [5] melakukan penelitian untuk membandingkan  tingkat  akurasi    pengenalan karakter pada huruf arab tercetak dari dua metode yang berbeda yaitu backpropagation neural network dengan hidden markov  model .  Hasil  akhir  penelitian  tersebut menunjukan  bahwa  tingkat  akurasi  dari  pengenalan karakter arab terisolasi dengan metode backpropagation  neural  network lebih  tinggi  yaitu sebesar 100% untuk font Arial Unicode Ms, Tahoma, dan  Times  New  Roman.  Sementara,  tingkat  akurasi dari pengenalan karakter arab terisolasi dengan metode hidden  markov  model adalah  sebesar  74%  untuk font Arial Unicode Ms, 61% untuk font Tahoma, dan 77% untuk font Times New Roman. Berdasarkan latar belakang tersebut, diimplementasikan jaringan saraf
tiruan backpropagation untuk  pengenalan  karakter  dalam penelitian  ini.  Pengenalan  karakter  akan  dilakukan pada  dokumen  tercetak  yang  sudah  berupa  citra digital.  Citra  digital  akan  diproses  dengan  operasi morfologi  dilasi  dan  erosi,  teknik  segmentasi thresholding , deteksi tepi canny , dan penghalusan citra dengan filter gaussian .

## II. D ASAR T EORI

## A. Optical Character Recognition (OCR)
Optical  Character  Recognition  (OCR)  merupakan teknologi  untuk  pengenalan  karakter  yang  biasa digunakan  untuk  mengubah  teks  dalam  citra  digital

## ISSN 2355-3286
menjadi  format  teks  yang  dapat  diolah  komputer. Dalam  penelitian  Afroge  dkk.  [6],  OCR  terdiri  dari dua  bagian  yaitu  bagian  pelatihan  dan  pengenalan. Selain itu, Afroge dkk. [6] menunjukan bahwa sistem OCR terdiri dari image acquisition, preprocessing, dan feature extraction, serta training of the classifier pada bagian  pelatihan  dan  simulation  of  the  trained classifier  pada  bagian  pengenalan.  Ilustrasi  sistem OCR dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Sistem Optical Character Recognition
Dalam  penelitian  Afroge  dkk.  [6], feature extraction digunakan untuk mengekstrak ciri numerik dari data asli. Menurut penelitian yang dilakukan oleh Nugroho [7], feature extraction dapat tidak dilakukan namun mengakibatkan proses pelatihan membutuhkan waktu yang lebih lama.
B. Thresholding
Metode thresholding adalah proses mengubah citra berderajat  keabuan  menjadi  citra  biner  atau  hitam putih  sehingga  dapat  diketahui  daerah  mana  yang termasuk objek dan background dari citra secara jelas [8].  Menurut  Hietania  dkk.  [9], thresholding merupakan  teknik  yang  sederhana  dan  efektif  untuk segmentasi  citra. Thresholding diklasifikasikan menjadi  dua  yaitu    global thresholding dan local thresholding ( adaptive ).
• Global Thresholding
Global  thresholding merupakan  salah  satu teknik thresholding yang  paling  sederhana. Apabila  nilai  ambang t bergantung  hanya pada  satu  nilai  aras  keabuan f ( y , x ), thresholding disebut global [10].
• Local Thresholding
Local  thresholding merupakan  salah  satu teknik thresholding yang  menghitung  nilai threshold secara  lokal. Thresholding disebut lokal jika nilai ambang t bergantung pada f ( y , x )  dan g ( y , x )  dengan g ( y , x )  menyatakan properti citra lokal pada titik ( y , x ) [10].
C. Operasi Morfologi
Menurut  Kadir  dan  Susanto  [10],  operasi morfologi  merupakan  operasi  yang  umum  dikenakan pada  citra  biner  (hitam-putih)  untuk  mengubah struktur bentuk objek yang terkandung dalam citra.
• Dilasi
Dilasi  merupakan  salah  satu  operasi morfologi yang digunakan untuk mendapatkan efek pelebaran dengan menambah piksel pada citra digital.
• Erosi
Erosi merupakan salah satu operasi morfologi yang  digunakan  untuk  mendapatkan  efek penipisan  dengan  mengurangi  piksel  pada citral digital.

## D. Operator Canny
Operator Canny merupakan  operator  deteksi  tepi yang  dikemukakan  pada  tahun  1986  oleh  John  F. Canny.  Menurut  Hermawati  [11],  operator  ini diformulasikan  dengan  tiga  tujuan  utama  yaitu optimal  detection dengan  tidak  adanya  respon  yang salah (palsu), good localization dengan jarak minimal antara  posisi  tepi  sebenarnya  dengan  posisi  yang terdeteksi, dan single response dengan mengeliminasi multiple response menjadi satu garis tepi saja.
E. Gaussian Blur
Gaussian blur adalah filter blur yang menempatkan  warna  transisi  yang  signifikan  dalam sebuah image ,  kemudian  membuat  warna-warna pertengahan untuk menciptakan efek lembut pada sisi- sisi  sebuah image [12]. Gaussian  blur memberikan efek  blur  dengan  menggunakan  filter gaussian .  Filter gaussian merupakan filter linear dengan nilai pembobotan pada piksel-piksel yang dipilih berdasarkan  bentuk  fungsi gaussian .  Filter Gaussian biasanya  digunakan  dalam  pengolahan  citra  digital untuk  penghalusan  citra  atau  penghilangan  derau ( noise ).

## F. Jaringan Saraf Tiruan
Jaringan saraf tiruan adalah paradigma pengolahan  informasi  yang  terinspirasi  oleh  sistem saraf  secara  biologis,  seperti  informasi  pada  otak manusia  [13].  Jaringan  saraf  tiruan  merupakan  salah satu  upaya  manusia  untuk  memodelkan  fungsi  dari sistem  saraf  manusia  dalam  memproses  informasi untuk melaksanakan suatu tugas. Jaringan saraf tiruan tersusun atas sejumlah neuron yang dihubungkan oleh link . Setiap link memiliki bobot yang digunakan untuk mengirimkan  informasi  yang  diterima  dari  satu neuron ke neuron lain yang terhubung. Bobot tersebut akan selalu diperbaharui selama proses pembelajaran.
Satu  sel  saraf  dalam  jaringan  saraf  tiruan  terdiri dari  tiga  bagian  yaitu summing  function ,  fungsi aktivasi, dan ouput . Summing function adalah fungsi yang  digunakan  untuk  menjumlahkan  nilai  bobot yang  ada  pada  setiap link yang  terhubung  dengan neuron.  Sedangkan,  fungsi  aktivasi  adalah  fungsi yang  digunakan  untuk  mengaktifkan  neuron. Informasi  input  pada  jaringan  saraf  tiruan  akan dikirimkan  ke  setiap  neuron  dengan  nilai  bobot tertentu.  Kemudian,  nilai  bobot  akan  dijumlahkan

## ISSN 2355-3286
dengan summing function dan hasil dari penjumlahan akan  dibandingkan  dengan  suatu  nilai  ambang ( threshold )  tertentu  melalui  fungsi  aktivasi  setiap neuron.  Apabila  input  tersebut  melewati  suatu  nilai ambang  ( threshold )  tertentu,  maka  neuron  tersebut akan  diaktifkan.    Jika  tidak,  maka  neuron  tersebut tidak  akan  diaktifkan.  Apabila  neuron  tersebut diaktifkan,  maka  neuron  tersebut  akan  mengirimkan output melalui  bobot-bobot output nya  ke  semua neuron  yang  berhubungan  dengannya,  demikian seterusnya [14].
Gambar 2. Model Saraf Jaringan  saraf  tiruan  memiliki  beberapa  lapisan yaitu  lapisan  input,  lapisan  tersembunyi  ( hidden layer ),  dan  lapisan output .  Pada  lapisan  input,  setiap unit  menerima  pola  inputan  data  dari  luar.  Pada lapisan output , output yang dihasilkan dari lapisan ini akan  menjadi  solusi  jaringan  saraf  tiruan  terhadap suatu  tugas.  Sementara,  lapisan  tersembunyi  ( hidden layer )  adalah  lapisan  yang  menghubungkan  lapisan input  dan  lapisan output . Output yang  dihasilkan lapisan  tersembunyi    ( hidden  layer )  tidak  dapat diamati secara langsung.

## G. Backpropagation
Backpropagation merupakan algoritma
pembelajaran  yang  terawasi  dan  biasanya  digunakan oleh  perceptron  dengan  banyak  lapisan  untuk mengubah  bobot-bobot  yang  terhubung  dengan neuron-neuron yang ada pada lapisan tersembunyinya [15].  Proses  pelatihan  jaringan  dengan  algoritma  ini terdiri  dari  tiga  tahap  yaitu  tahap  perambatan  maju ( forward  propagation ),  tahap  perambatan  balik ( backpropagation ),  dan  tahap  perubahan  bobot  dan bias. Forward  propagation digunakan  untuk membawa  data  pada  input  sampai  ke output . Sedangkan, backpropagation digunakan  untuk menyesuaikan bobot-bobot dan bias berdasarkan nilai error yang didapatkan dengan arah mundur.
Langkah-langkah  yang  dilakukan  pada  pada proses perubahan bobot adalah sebagai berikut : 1.  Inisialisasi  nilai  bobot  dengan  menetapkan  nilai bobot awal secara acak.
2.  Lakukan forward  propagation selama  kondisi berhenti  bernilai  salah  atau  nilai epoch (set
pelatihan  pada  jaringan)  lebih  kecil  dari  nilai maksimum epoch .
Langkah-langkah  yang  dilakukan  pada  tahap forward propagation : 1.  Setiap  unit  input  ( Xi , i =  1,  2,  ... n )  menerima sinyal Xi dan  mengirim  sinyal  tersebut  ke  semua unit pada lapisan tersembunyi ( hidden layer ).
2.  Setiap  unit  tersembunyi  ( Zj , j =  1,  2,  ... p ) menjumlahkan  bobot  sinyal  input  dengan persamaan :
𝑍𝑖𝑛 𝑗 = 𝑉 0𝑗 + ∑ 𝑋 𝑖 𝑉 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 (1)
gunakan  fungsi  aktivasi  untuk  menghitung  sinyal output :
𝑍 𝑗 = 𝑓(𝑍𝑖𝑛 𝑗 ) (2)
3.  Setiap  unit  tersembunyi  ( Yk , k =  1,  2,  ... m )
menjumlahkan  bobot  sinyal  input  dengan persamaan : 𝑌𝑖𝑛 𝑘 = 𝑊 0𝑘 + ∑ 𝑍 𝑗 𝑊 𝑗𝑘 𝑝 𝑗=1 (3)
gunakan  fungsi  aktivasi  untuk  menghitung  sinyal output :
𝑌 𝑘 = 𝑓(𝑌𝑖𝑛 𝑘 ) (4)
setelah itu, kirim sinyal ke lapisan output .
Langkah-langkah  yang  dilakukan  pada  tahap backpropagation : 1.  Setiap unit output ( Yk , k = 1, 2, ... m ) menerima pola target yang sesuai pada pola input pelatihan, hitung informasi error dengan persamaan : δ 𝑘 = (𝑡 𝑘 −   𝑌 𝑘 )𝑓 ′ (𝑌𝑖𝑛 𝑘 ) (5)
hitung  koreksi  nilai  bobot  yang  akan  digunakan untuk memperbaharui bobotnya dengan persamaan :
∆W 𝑗𝑘 (𝑡) = 𝛼δ 𝑘 𝑍 𝑗 (6)
hitung  koreksi  nilai  bias  yang  akan  digunakan untuk memperbaharui biasnya dengan persamaan :
∆W 0𝑘 (𝑡) = 𝛼δ 𝑘 (7)
Kirimkan nilai δ 𝑘 ke setiap unit yang berada pada lapisan dibawahnya.
2.  Setiap unit pada lapisan tersembunyi ( Zj , j = 1, 2, ... p ) jumlahkan hasil perubahan input dari setiap unit pada lapisan diatasnya dengan persamaan :
𝛿in 𝑗 = ∑ 𝛿 𝑘 𝑚 𝑘=1 𝑊 𝑗𝑘 (8)
kalikan  nilai  dengan  turunan  dari  fungsi aktivasinya untuk menghitung informasi error :
𝛿 𝑗 =   𝛿in 𝑗 𝑓 ′ ( 𝑍𝑖𝑛 𝑗 ) (9)
hitung koreksi nilai bobot dengan persamaan :
∆𝑉 𝑗𝑘 (𝑡) = 𝛼δ 𝑗 𝑋 𝑖 (10)
hitung koreksi nilai bias dengan persamaan :
∆𝑉 0𝑘 (𝑡) = 𝛼δ 𝑗 (11)
Langkah-langkah  yang  dilakukan  pada  tahap perubahan bobot dan bias :
1.  Setiap unit output ( Yk , k = 1, 2, ... m ) perbaharui nilai  bias  dan  niliai  bobot  ( j =  0  ,  ...  , p )  dengan persamaan :

## ISSN 2355-3286
W 𝑗𝑘 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = W 𝑗𝑘 (𝑙𝑎𝑚𝑎) +   ∆W 𝑗𝑘 (12) untuk setiap unit lapisan tersembunyi ( Zj , j = 1, 2, ... p ) perbaharui nilai bias dan niliai bobot ( i = 0 , ... , n ) dengan persamaan : 𝑉 𝑖𝑗 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑉 𝑖𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎) +   ∆𝑉 𝑖𝑗 (13) 2.  Tes kondisi berhenti.

## H. Fungsi Aktivasi
Fungsi aktivasi adalah fungsi yang digunakan pada jaringan  saraf  tiruan  untuk  mengaktifkan  neuron. Menurut  Suhardi  [16],  karakteristik  yang  harus dimiliki oleh fungsi aktivasi jaringan backpropagation antara lain harus kontinyu, terdiferensialkan, dan tidak menurun  secara  monotis  ( monotonically  non- decreasing ).  Beberapa  fungsi  aktivasi  yang  biasa digunakan dalam algoritma backpropagation diantaranya :
1. Fungsi Sigmoid
Fungsi  ini  memiliki  jangkauan  nilai  antara  0 sampai  1.  Fungsi  sigmoid  biner  diilustrasikan  pada Gambar  3.  Fungsi  sigmoid  didefinisikan  dengan persamaan  pada  Persamaan  (14)  dan  fungsi  turunan sigmoid  didefinisikan  dengan  persamaan  pada Persamaan (15).
y = 𝑓(𝑥) = 1 ( 1+ 𝑒 −𝑥 ) (14) y = 𝑓 ′(𝑥) = 1 ( 1+ 𝑒 −𝑥 ) × (1 − 1 ( 1+ 𝑒 −𝑥 ) ) (15)
Gambar 3. Fungsi Aktivasi Sigmoid
2.  Fungsi Rectified Linear Unit (ReLU)
Rectified  linear  unit (ReLU) adalah  salah  satu fungsi  aktivasi  yang  memiliki  perhitungan  yang sederhana.  Menurut  Wibawa  [17],  kelebihan  ReLU akan  muncul  saat  berhadapan  dengan  jaringan  yang memiliki  neuron    yang  banyak  sehingga  dapat mengurangi  waktu  training  dan  testing  dengan signifikan.  Fungsi  ReLU  diilustrasikan  pada  Gambar 4. Fungsi ReLU didefinisikan dengan persamaan pada
Persamaan  (16)  dan  fungsi  turunan  ReLU didefinisikan dengan persamaan pada Persamaan (17).
y = 𝑓(𝑥) = max (0, 𝑥) (16) y = 𝑓′(𝑥) = { 1, 𝑥 > 0 0, 𝑥 ≤ 0 (17)
Gambar 4. Fungsi Aktivasi ReLU

## III. P ERANCANGAN S ISTEM

## A. Perancangan Jaringan Saraf Tiruan
Arsitektur  jaringan  saraf  tiruan  yang  digunakan dalam  penelitian  adalah  jaringan  lapisan  banyak ( multilayer  network ).  Jaringan  ini  terdiri  dari  tiga lapisan  yaitu  lapisan  input,  lapisan  tersembunyi,  dan lapisan output .  Lapisan  input  terdiri  dari  225  node yang  merupakan  piksel-piksel  dari  citra  input  yang sudah  dinormalisasi  menjadi  15  ×  15  piksel.  Lapisan output terdiri  dari  54  node  yang  merepresentasikan karakter  A-Z,  a-z,  serta  tanda  baca  titik (.)  dan koma (,).  Berdasarkan  Persamaan  (18),  jumlah  node  yang digunakan  pada  lapisan  tersembunyi  adalah  110. Sementara,  learning rate  yang  digunakan  berdasarkan pada Persamaan (19) adalah 0,29. Perhitungan jumlah node  pada  lapisan  tersembunyi  dan  learning  rate mengacu  pada  penelitian  yang  dilakukan  dalam penelitian [18].
𝑁 (ℎ) = √𝑁 (𝑖) 𝑁 (𝑜) (18)
𝜂 = 32/√𝑁 (𝑖) 𝑁 (𝑜) (19)
Fungsi  aktivasi  yang  digunakan  pada  lapisan tersembunyi  adalah  ReLU  dan  fungsi  aktivasi  yang digunakan  pada  lapisan output adalah  sigmoid.  Pada tahap  pelatihan,  digunakan  seluruh  algoritma backpropagation untuk  mendapatkan  bobot  dan  bias optimal.  Sedangkan,  pada  tahap  pengenalan  hanya dilakukan forward propagation dengan bobot dan bias yang  sudah  didapat  pada  tahap  pelatihan.  Arsitektur jaringan saraf tiruan yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Arsitektur Jaringan Saraf Tiruan

## ISSN 2355-3286

## B. Flowchart
Gambar 6. menunjukan alur proses aplikasi secara keseluruhan.  Ketika  aplikasi  dijalankan,  halaman utama  ditampilkan.  Ketika image  file sudah  dipilih dan tombol start to recognize ditekan maka halaman loading ditampilkan  dan  proses recognition dijalankan.  Setelah  proses recognition selesai dijalankan maka halaman akhir ditampilkan.
Gambar 6. Flowchart Aplikasi
Pada proses recognition akan  dilakukan pemrosesan gambar yang dimulai dengan pengubahan gambar  menjadi grayscale  image .  Setelah  input diubah  menjadi grayscale  image ,  proses line extraction dijalankan.  Proses line  extraction mengembalikan  jumlah  baris  dan array yang  berisi image  file yang  sudah  dipotong  per  baris.  Setelah proses line  extraction dilakukan,  dijalankan  iterasi sebanyak  jumlah  baris.  Selama  iterasi dilakukan, proses word  extraction dijalankan.  Proses word extraction mengembalikan  jumlah  kata  dan array yang berisi image  file yang sudah dipotong per kata. Selanjutnya, dijalankan iterasi sebanyak jumlah kata. Selama  iterasi  dilakukan,  proses letter  extraction dijalankan.  Proses letter  extraction mengembalikan jumlah  huruf  dan array yang  berisi image  file yang sudah  dipotong  per  huruf.  Setelah  itu,  dijalankan iterasi sebanyak  jumlah  kata.  Selama  iterasi dilakukan,  dijalankan  proses normalize dan forward propagation .  Proses normalize akan  mengembalikan image file yang sudah dinormalisasi menjadi 15 × 15 piksel. Image  file yang  dikembalikan  setelah  proses
normalize dijadikan  input  pada  proses forward propagation untuk  dikenali.  Proses forward propagation , mengembalikan array yang berisi output dari  lapisan output dan  lapisan  tersembunyi.  Setelah proses forward  propagation selesai  dilakukan,  nilai maksimum dari array yang berisi output dari lapisan output dijadikan indeks untuk diklasifikasikan sebagai karakter.

## C. Rancangan Antarmuka Aplikasi
Rancangan antarmuka untuk implementasi
jaringan  saraf  tiruan backpropagation untuk pengenalan  karakter  pada  dokumen  tercetak  terdiri dari  halaman  awal,  halaman loading ,  dan  halaman akhir.  Berikut  ini  merupakan  rancangan  antarmuka untuk implementasi
jaringan saraf tiruan
backpropagation untuk  pengenalan  karakter  pada dokumen tercetak.
Gambar 7. Rancangan Halaman Awal
Gambar  7.  merupakan  rancangan  antarmuka halaman  awal  aplikasi.  Pada  halaman  ini  terdapat tombol choose  file dan start  to  recognize .  Tombol choose  file digunakan untuk memilih image  file yang ingin  dikenali.  Sedangkan,  tombol start  to  recognize digunakan untuk memulai pengenalan pada image file .
Gambar 8. Rancangan Halaman Loading
Gambar  8.  merupakan  rancangan  antarmuka halaman loading aplikasi.  Halaman  ini  ditampilkan saat proses pengenalan sedang dilakukan.

## ISSN 2355-3286
Gambar 9. Rancangan Halaman Akhir
Gambar  9.  merupakan  rancangan  antarmuka halaman  akhir  aplikasi.  Halaman  ini ditampilkan  saat proses pengenalan sudah selesai dilakukan.
Format  persamaan  merupakan  suatu  pengecualian di  dalam  spesifikasi template ini.  Anda  harus menentukan  apakah  akan  menggunakan  jenis  tulisan Times New Roman atau Symbol (jangan jenis tulisan yang  lain).  Bila  Anda  membuat  beberapa  persamaan berbeda,  akan  lebih  baik  bila  Anda  mempersiapkan persamaan tersebut sebagai gambar dan menyisipkannya  ke  dalam  artikel  Anda  setelah  diberi style .
Beri  penomoran  untuk  persamaan  Anda  secara berurutan.  Nomor  persamaan  berada  dalam  tanda kurung  seperti  (1), dan  diletakkan pada  bagian kanan dengan menggunakan suatu right tab stop .
2 2 0 0 ( , ) [ / (2 )] r F r dr d r     = 
(1)
Perhatikan bahwa persamaan di atas diposisikan di bagian  tengah  dengan  menggunakan  suatu center  tab stop .  Pastikan  bahwa  simbol-simbol  yang  digunakan dalam  persamaan  Anda  didefinisikan  sebelum  atau sesudah persamaan. Gunakan “(1),” bukan “Persamaan  (1),”  kecuali  pada  awal  sebuah  kalimat, seperti “Persamaan (1) merupakan ….”

## IV. I MPLEMENTASI DAN U JI C OBA

## A. Implementasi Antarmuka
Gambar  10.  menunjukan  hasil  implementasi halaman  awal.  Pada  halaman ini terdapat  dua  tombol yaitu choose  file dan start  to  recognize .  Tombol choose  file digunakan untuk memilih image  file yang ingin  dikenali.  Sedangkan,  tombol start  to  recognize digunakan untuk memulai pengenalan pada image file .
Gambar 10. Hasil Implementasi Halaman Awal
Gambar  11.  menunjukan  hasil  implementasi halaman loading .  Halaman  ini  ditampilkan  ketika tombol start to recognize pada halaman utama ditekan. Halaman  ini  ditampilkan  sampai  proses  pengenalan selesai dilakukan.
Gambar 11. Hasil Implementasi Halaman Loading
Gambar  12.  merupakan  hasil  implementasi halaman  akhir.  Halaman  ini  menampilkan  nama file yang  digunakan  untuk  menyimpan  hasil  pengenalan dan  tombol home yang  akan  menampikan  halaman awal  jika  ditekan.  Halaman  ini  ditampilkan  setelah halaman loading setelah  proses  pengenalan  selesai dilakukan.
Gambar 12. Hasil Implementasi Halaman Akhir

## B. Uji Coba Jaringan Saraf Tiruan
Uji  coba  jaringan  saraf  tiruan  digunakan  untuk melihat  kebenaran  dari  implementasi  kode  jaringan saraf  tiruan backpropagation yang  telah  dibuat. Jaringan saraf tiruan diuji dengan menjalankan logika AND,  OR,  dan  XOR.  Arsitektur  jaringan  yang digunakan  untuk  uji  coba  adalah  jaringan  lapisan banyak ( multilayer network ) dengan tiga lapisan yaitu lapisan  input  dengan  dua  node,  lapisan  tersembunyi dengan tiga node, dan lapisan output dengan dua node yang  merepresentasikan  0  dan  1. Learning  rate yang digunakan  adalah  0,1  dengan  target error 0,01. Jaringan akan dilatih sampai total error lebih kecil dari target error .

## ISSN 2355-3286

## Gambar 13. Tabel Kebenaran Logika OR
Gambar  13.  merupakan  gambar  tabel  kebenaran logika  OR.  Pada  logika  OR, output bernilai  nol  jika kedua input bernilai nol. Pelatihan jaringan saraf tiruan dengan  logika  OR  dilakukan  dengan epoch sebanyak 161 dengan semua hasil uji benar. Hasil uji logika OR dapat dilihat pada Gambar 14.

## Gambar 14. Hasil Uji Logika OR
Gambar 15. Tabel Kebenaran Logika XOR Gambar  15.  merupakan  gambar  tabel  kebenaran logika  XOR.  Pada  logika  XOR, output bernilai  nol jika kedua input bernilai sama. Pelatihan jaringan saraf tiruan  dengan  logika  XOR  dilakukan  dengan epoch sebanyak 1794 dengan semua hasil uji benar. Hasil uji logika XOR dapat dilihat pada Gambar 16.

## Gambar 16. Hasil Uji Logika XOR
Gambar  17.  merupakan  gambar  tabel  kebenaran logika  AND.  Pada  logika  AND, output bernilai  satu jika kedua input bernilai satu. Pelatihan jaringan saraf tiruan  dengan  logika  AND  dilakukan  dengan epoch sebanyak 2200 dengan semua hasil uji benar. Hasil uji logika AND dapat dilihat pada Gambar 18.
Gambar 17. Tabel Kebenaran Logika AND
Gambar 18. Hasil Uji Logika AND

## C. Evaluasi Hasil
Pengujian aplikasi dilakukan dengan menggunakan dokumen  tercetak  yang  sudah  dijadikan  citra  digital. Proses  perubahan  dokumen  tercetak  menjadi  citra digital  dilakukan  menggunakan  alat  pemindai ( scanner ).  Gambar  19.  merupakan  salah  satu  citra digital  dengan font Arial  Unicode  Ms  yang  dijadikan sebagai input.
Gambar 19. Citra dengan Font Arial Unicode Ms Citra akan diproses dengan proses line extraction , word  extraction ,  dan letter  extraction untuk mendapatkan  potongan  huruf  dari  citra. Citra yang sudah  dipotong  disimpan  ke  dalam array kemudian citra  dinormalisasi  dan  dijadikan  input  pada  proses forward propagation untuk  dikenali  sebagai karakter. Gambar  20.  Merupakan  hasil  dari  proses letter extraction dari  citra  kata  pertama  dari  proses word extraction dan  citra  baris  pertama  dari  proses line extraction .
Gambar 20. Hasil Proses Letter Extraction
Setelah proses pengenalan selesai dilakukan, hasil dari  pengenalan  karakter  ditulis  ke  dalam file . File tersebut dijadikan sebagai output dari aplikasi dengan ekstensi .txt yang dapat dilihat pada Gambar 21.
Gambar 21. Hasil Output Aplikasi
Jumlah  data training yang  digunakan  untuk pelatihan jaringan saraf tiruan adalah 486 data. Jumlah data training font Arial  Unicode  Ms  adalah  162  data dengan  54  karakter  yang  masing-masing  berjumlah tiga  data.  Jumlah  data training font Tahoma  adalah 162  data  dengan  54  karakter  yang  masing-masing berjumlah  tiga  data.  Jumlah  data training font Times New Roman adalah 162 data dengan 54 karakter yang masing-masing berjumlah tiga data.

## ISSN 2355-3286
Pengujian dilakukan dengan 15 dokumen  tercetak yang sudah berupa citra digital dengan jenis font Arial Unicode  Ms,  Tahoma,  dan  Times  New  Roman masing-masing  sebanyak  lima.  Seluruh  citra  digital dihitung  tingkat  akurasinya  dengan  membagi  jumlah karakter uji  yang dikenali dengan  jumlah karakter uji keseluruhan.  Akurasi  yang  dihasilkan  dari  hasil penelitian dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Uji Coba Nama Font Persentase Tingkat Akurasi Citra Input 1 Arial Unicode Ms 92 % Citra Input 2 Arial Unicode Ms 91 % Citra Input 3 Arial Unicode Ms 98 % Citra Input 4 Arial Unicode Ms 94 % Citra Input 5 Arial Unicode Ms 97 % Citra Input 6 Tahoma 96 % Citra Input 7 Tahoma 97 % Citra Input 8 Tahoma 98 % Citra Input 9 Tahoma 96 % Citra Input 10 Tahoma 96 % Citra Input 11 Times New Roman 95 % Citra Input 12 Times New Roman 94 % Citra Input 13 Times New Roman 93 % Citra Input 14 Times New Roman 95 % Citra Input 15 Times New Roman 93 %
Nilai  rata-rata  tingkat  akurasi  dari  setiap font didapat dengan perhitungan sebagai berikut.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝐴𝑟𝑖𝑎𝑙 𝑈𝑛𝑖𝑐𝑜𝑑𝑒 𝑀𝑠 = (0,92 + 0,91 + 0,98 + 0,94 + 0,97) 5 × 100 % 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝐴𝑟𝑖𝑎𝑙 𝑈𝑛𝑖𝑐𝑜𝑑𝑒 𝑀𝑠 = 94 % 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑇𝑎ℎ𝑜𝑚𝑎 = (0,96 + 0,97 + 0,98 + 0,96 + 0,96) 5 × 100 % 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑇𝑎ℎ𝑜𝑚𝑎 =  96,6 % 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑇𝑖𝑚𝑒𝑠 𝑁𝑒𝑤 𝑅𝑜𝑚𝑎𝑛 = (0,95  +  0,94  +  0,93  +  0,95  +  0,93) 5 × 100 %
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑇𝑖𝑚𝑒𝑠 𝑁𝑒𝑤 𝑅𝑜𝑚𝑎𝑛 =  94 %
Jenis font Tahoma menghasilkan  rata-rata  tingkat akurasi yang paling tinggi yaitu sebesar 96,6 % disusul dengan  rata-rata  tingkat  akurasi  jenis font Arial Unicode Ms sebesar 94 % dan Jenis font Times New Roman sebesar 94 %.

## V. S IMPULAN
Aplikasi  pengenalan  karakter  pada  dokumen tercetak  dibuat  dengan  bahasa  pemrograman  python
dan  OpenCV library untuk  bagian  pengolahan  citra. Arsitektur jaringan saraf tiruan yang digunakan adalah jaringan  lapisan  banyak  ( multilayer  network )  dengan tiga  lapisan.  Lapisan  input  terdiri  dari  225  node dengan  masukan  berupa  citra  digital  berukuran  15  × 15  piksel,  lapisan  tersembunyi  terdiri  dari  110  node, dan  lapisan output terdiri  dari  54  node  yang merepresentasikan karakter A-Z, a-z, serta tanda baca titik  (.)  dan  koma  (,). Learning  rate yang  digunakan dalam penelitian ini adalah 0,29. Jaringan dibuat agar bisa  mengenali  karakter  dengan  jenis font Arial Unicode Ms, Tahoma, dan Times New Roman. Rata- rata  tingkat  akurasi  yang  didapat  adalah  94  %  untuk jenis font Arial  Unicode  Ms, 96,6  % untuk  jenis font Tahoma,  dan  94  %  untuk  jenis font Times  New Roman.

## D AFTAR P USTAKA
[1] R.  Susilawati.  (2012).  Strategi  Paperless  Office  di  STIE Nusa Megarkencana. Jurnal Ekonomi dan Kewirausahaan , [online] 8(16), hal.61-69. Tersedia di:
http://ejournal.stienusa.ac.id/index.php/ekowir/article/view /35
[2] R.  Mithe,  S.  Indalkar,  dan  N.  Divekar.  (2013).  Optical Character  Recognition. International  Journal  of  Recent Technology  and  Engineering ,  [online]  2(1),  hal.72-75. Tersedia di: https://pdfs.semanticscholar.org/6a4b/4f04d5ce3c3592832 eb40c23cc8fc5a9131e.pdf
[3] P.  Bairagi.  (2018).  Optical  Character  Recognition  for Hindi. International Research Journal of Engineering and Technology ,  [online]  5(5),  hal.3968-3973.  Tersedia  di: https://www.irjet.net/archives/V5/i5/IRJET-V5I5846.pdf
[4] D.  Li,  P.  Yu,  H.  Li,  dan  G.  Peng, “ Printed  New  Tai  Lue Character  Recognition  Based  on  BP  Neural  Network ,” dalam IEEE International Conference on Signal and Image Processing , 2016.
[5] A. Radhiah, C. Machbub, E. Hidayat, dan A. Prihatmanto, “ Printed  Arabic  Letter  Recognition  Based  On  Image ,” dalam International  Conference  on  Signals  and  Systems , 2018.
[6] S. Afroge, B. Ahmed, dan F. Mahmud , “ Optical Character Recognition  using  Back  Pr opagation  Neural  Network,” dalam International Conference on Electrical, Computer & Telecommunication Engineering , 2016.
[7] M.  Nugroho,  “P erbandingan  Beberapa  Metode  Praproses Pada  Pengenalan  Karakter  Tulisan  Tangan  Menggunakan Jaringan  Syaraf  Tiruan  Propagasi Balik,”  Skripsi,  Jurusan Ilmu Komputer, Institut Pertanian Bogor. Indonesia, 2003.
[8] I.  Malik, “ Pembuatan  Aplikasi  Pengolahan  Citra  Teks Inggris Dan Penerjemahannya Ke Dalam Bahasa Indonesia Berbasis  Sistem  Operasi  Android ,”  Skripsi, Universitas Komputer Indonesia. Indonesia, 2014.
[9] F.  Hietania,  W.  Santiyasa,  dan  I.  Dwidasmara.  (2012). Implementasi  Backpropgation  Dalam  Pengolahan  Citra Teks  Tulisan  Tangan  Menjadi  Teks  Digital. Jurnal Elektronik  Ilmu  Komputer  Udayana ,  [online]  1(1),  hal.1- 10. Tersedia di:
https://ojs.unud.ac.id/index.php/JLK/article/view/2789
[10] A. Kadir, dan A. Susanto, Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra . Yogyakarta: ANDI, 2013.
[11] F.  Hermawati, Pengolahan  Citra  Digital  Konsep  dan Teori . Yogyakarta: ANDI, 2013.
[12] A.  Wedianto,  H.  Sari,  dan  Y.  Suzantri.  (2016).  Analisa Perbandingan  Metode  Filter  Gaussian,  Mean  dan  Median Terhadap Reduksi Noise. Jurnal Media Infotama , [online]

## ISSN 2355-3286
12(1), hal.21-30. Tersedia di: https://jurnal.unived.ac.id/index.php/jmi/article/view/269
[13] T.  Sutojo,  E.  Mulyanto,  dan  V.  Suhartono, Kecerdasan Buatan . Yogyakarta: ANDI, 2011.
[14] E.  Handoyo,  dan  L.  Susanto.  (2011).  Penerapan  Jaringan Syaraf  Tiruan  metode  Propagasi Balik  Dalam  Pengenalan Tulisan  Tangan  Huruf  Jepang  Jenis  Hiragana  dan Katakana. Jurnal  Informatika ,  [online]  7(1),  hal.39-55. Tersedia di : https://repository.maranatha.edu/373/
[15] I. Wirawan, Metode Penalaran dalam Kecerdasan Buatan . Depok: Rajawali Pers, 2017, hal.135-186.
[16] I. Suhardi. (2007). Evaluasi Pengaruh Fungsi Aktivasi Dan Parameter  Kemiringannya  Tehadap Unjuk  Kerja
Pengenalan Jaringan Syaraf Tiruan. Jurnal Ilmiah Semesta
Teknika ,  [online]  10(1),  hal.53-68.  Tersedia  di: http://journal.umy.ac.id/index.php/st/article/view/854
[17] M. Wibawa. (2017). Pengaruh Fungsi Aktivasi, Optimisasi dan  Jumlah  Epoch  Terhadap  Performa  Jaringan  Saraf Tiruan. Jurnal  Sistem  Dan  Informatika  (JSI) ,  [online] 11(2), hal.167-174. Tersedia di:
https://jsi.stikombali.ac.id/index.php/jsi/article/view/129
[18] K.  Shibata,  dan  Y.  Ikeda,    “Effect  of  number  of  hidden neurons  on  learning  in  large-scale  layered  neural networks,”  dalam ICROS-SICE  International  Joint
Conference , 2009.