## APLIKASI PENGENALAN AKSARA CARAKAN MADURA DENGAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION

## Erwien Tjipta W, Iswan Wahyu Al Farqi
STMIK ASIA Malang

## ABSTRAK
Pengolahan  citra  ( Image  Processing )  adalah  suatu  bidang  yang  berkembang  sangat  pesat  sejalan dengan kemajuan teknologi pada saat ini.
Salah satu kasus yang bisa menerapkan bidang tersebut adalah pengenalan aksara carakan madura, proses  pengenalan  tersebut  dengan  mengambil  gambar  menggunakan  webcam  atau  load  gambar  yang telah disiapkan dengan menulis di sebuah kertas atau mengambil file gambar yang telah  ada di hardisk . Kemudian  dilakukan  proses  pengolahan  citra  agar  bisa  melakukan  segmentasi  karakter,  normalisasi, greyscale,  binerisasi.Kemudian  dari  data  ini  dilakukan  proses  pelatihan  dengan  menggunakan  jaringan syaraf tiruan ( Backpropagation ). Arsitektur jaringan dengan menggunakan jumlah input layer 256, jumlah hiden layer  3  dan output layer  1  neuron.  Didapat  keluaran  berupa  bobot,hasil  bobot  tersebut dibandingkan dengan array yang sudah ada untuk pengenalan karakter huruf, sehingga dapat membaca huruf aksara carakan madura.
Dari hasil penelitian yang didapat yaitu sebuah sistem pengenalan karakter aksara carakan Madura. Sistem  ini  telah  dilakukan  pengujian  dengan  arsitektur  JST Backpropagation dengan  jumlah  data training sebanyak  400  yang  mewakili  20  karakter.  Hasil  pengujian  menunjukkan  nilai  keakuratan pengenalan karakter sebesar 78,333 %.
Kata kunci : Image Processing, Pengenalan Aksara Carakan Madura ,JST (Backpropagation).

## ABSTRACT
Image  processing  is  a  field  that  is  growing  very  rapidly  in  line  with  the  current  technological advances.
One of the cases that could apply that field is the introduction of characters Carakan Madura,  the recognition  process  by  taking  a  picture  using  a  webcam  or  load  an  image  that  has  been  prepared  by writing on a paper or take an existing image file on the hard drive. Then do the image processing in order to perform segmentation of characters, normalization, greyscale, binerisasi. Then this data is  done with the training process using artificial neural networks (backpropagation). Network architecture using the input layer number 256, number 3 hidden layer and output layer 1 neurons. Can be output in the form of weights, weight results are compared with existing array for character recognition letters, so it can read the letter alphabet Carakan Madura.
From the results obtained, namely an alphabet character recognition system Carakan Madura. This system has  been tested with  Backpropagation neural  network architecture  with the amount  of training data  400  representing  20  characters.  The  results  show  the  value  of  character  recognition  accuracy  of 78.333%.
Keywords: ImageProcessing, Introduction toCharacterCarakanMadura, JST(Backpropagation).

## PENDAHULUAN
1. Latar Belakang
Seiring  dengan  perkembangan  dan kemajuan  teknologi  yang  semakin  pesat, semua  dituntut  untuk  menjadi  lebih praktis.Dari  hari  ke  hari  semakin  banyak perkembangan teknologi yang dijumpai dalam berbagai  bidang.  Salah  satunya  yaitu perkembangan  mengenai  proses  pengolahan citra ( Image Processing ).
Dalam perkembangan
proses pengolahan  citra,banyak  yang  bisa  dilakukan misalnya  pengenalan  huruf  aksara  carakan
Madura  yang  mana  pada  masa  sekarang hampir  dilupakan.  Aksara  Carakan  Madura (aksara kecil) ada 20 macam banyaknya, yang dikasih  nama  aksara  gajang  karena  masih belum ada pasangannya.
Pengenalan  aksara  carakan  Madura diproses  melalui  pengolahan  citra  yaitu segmentasi,  normalisasi,  grayscale,  dan binerisasi.  Kemudian  diolah  mengunakan jaringan  saraf  tiruan.  Jaringan  saraf  tiruan merupakan sebuah sistem pemroses informasi yang memiliki performa karakteristik  tertentu  seperti  jaringan  saraf biologi.
Pada  penelitian  ini  metode  yang digunakan  adalah  jaringan  saraf  tiruan backpropagation. Dengan
menggunakan jaringan saraf tiruan metode backpropagation diharapkan  dapat  dibuat  sistem  komputer yang mampu mengenali pola huruf.
2. Rumusan Masalah Berdasarkan  latar  belakang  masalah diatas, penulis merumuskan masalah yaitu:
a. Bagaimana  merancang  dan  membuat aplikasi  pengenalan  aksara  carakan Madura  dengan  menggunakan  metode backpropagation ?
b. Berapa tingkat keberhasilan dalam pengenalan  karakter  aksara  carakan Madura menggunakan metode backpropagation ?
3.  Batasan Masalah
Dalam  perancangan  ini,  agar  tidak menyimpang  dari  tujuan  yang  ingin  di  capai, maka  pembahasan  masalah  di  atas  di  batasi oleh beberapa hal, yaitu :
a. Pembahasan  hanya  meliputipengenalan  20 karakter aksara carakan madura dan proses pengenalan  hanya  berdasarkan  aksara  asli tidak  ada  tambahan  pasangan  atau gatungan.
b. Ukuran  citra  yang  digunakan  untuk  proses identifikasi  setelah  di  normalisasi  memiliki ukuran 16 x 16 piksel.
c. Proses  input  data  dengan  cara capture menggunakan webcam atau load gambar dari hardisk.
d. Perangkat  lunak  hanya  dapat  memproses citra dengan format Bitmap (.bmp) dan jpg.
e. Metode yang diterapkan adalah
backpropagation dan  Bahasa  pemrograman yang digunakan adalah Visual Basic 6.0.
f. Fungsi  aktivasi  yang  digunakan  adalah fungsi sigmoid biner
g. Operasi  citra  yang  digunakan  yaitu segmentasi,  normalisasi,  grayscale,  dan binerisasi.

## KAJIAN TEORI
1.  AI ( Artificial Intelligence )
a.  Sejarah AI ( Artificial Intelligence )
Di  awal  abab  20,  seorang  penemu Spanyol,  Torres  Quevedo,  membuat sebuah  mesin  yang  dapat  men”skak-mat” raja  lawannya  dengan  sebuah  ratu  dan raja.  Perkembangan  secara  sistimatis kemudian dimulai segera setelah diketemukannya  komputer  digital.Artikel ilmiah  tentang  kecerdasan  buatan  ditulis
oleh  Alan  Turing  pada  tahun  1950,  dan kelompok  riset  pertama  dibentuk  tahun 1954  di  Carnegie  Mellon  University  oleh Allen  Newell  dan  Herbert  Simon.  Namun bidang  kecerdasan  buatan  baru  dianggap sebagai  bidang  tersendiri  di  konferensi Dartmouth  tahun  1956,  dimana  sepuluh peneliti muda memimpikan mempergunakan komputer untuk memodelkan  bagaimana  cara  berfikir manusia. Hipotesis mereka adalah “Mekanisme berfikir manusia dapat secara tepat dimodelkan dan disimulasiakan pada komputer  digital”,  dan  ini  yang  menjadi landasan dasar kecerdasan buatan.
b.  Kecerdasan Buatan ( Artificial Intelligence ) Kecerdasan buatan ( Artificial
Intelligence )  merupakan  salah  satu  bagian ilmu  komputer yang membuat  agar mesin (komputer)  dapat  melakukan  pekerjaan seperti  dan  sebaik  yang  dilakukan  oleh manusia ( Kusumadewi, 2003 ).
Kecerdasan buatan ( Artificial Intelligence )  adalah  suatu  teknologi  atau teknik  yang  mensimulasikan  kecerdasan manusia,  yaitu  bagaimana  mendefinisikan dan  mencoba  menyelesaikan  persoalan menggunakan  komputer  dengan  meniru bagaimana  cara  manusia  menyelesaikan persoalan yang ada ( Krose, 1996 ).
Teknik  yang  digunakan  dalam kecerdasan buatan memungkinkan dibuatnya  sebuah  program  yang  setiap bagiannya  mengandung  langkah-langkah penyelesaian masalah dan dapat diidentifikasi dengan baik untuk memecahkan  sebuah  atau  sejumlah persoalan.Setiap potongan bagian program adalah  adalah  seperti  sepotong  informasi dalam  pikiran  manusia.  Jika  informasi diabaikan, secara otomatis dapat mengatur cara  kerjanya  untuk  menyesuaikan  diri dengan  fakta  atau  informasi  yang  baru. Tidak  perlu  selalu  mengingat  setiap potong informasi
yang
telah dipelajari.Hanya  informasi  yang  relevan dengan persoalan yang dihadapi dan yang digunakan.Demikian  juga  dengan  sistem kecerdasan buatan, setiap bagian program kecerdasan  buatan  dapat  dimodifikasi tanpa  mempengaruhi  struktur  seluruh proramnya.Hal  ini  dapat  menghasikan program  yang  efisien  dan  mudah  untuk dipahami.  Ada  2  basis  utama  yang dibutuhkan  untuk  aplikasi  kecerdasan buatan ( Krose, 1996 ):
1. Basis  pengetahuan  ( knowledge  base) : berisi  fakta-fakta,  teori,  pemikiran  dan hubungan antara satu dengan yang lain.
2. Motor  inferensi    ( inference  engine ): kemampuan menarik kesimpulan berdasarkan pengalaman.
c.  Cabang Kecerdasan Buatan
Cabang  kecerdasan  buatan  adalah sebagai berikut ( Krose, 1996 ):
a. Pencarian Program  AI  seringkali  harus mengevaluasi kemungkinan yang jumlahnya  banyak  sekali,  misalnya kemungkinan langkah dalam permainan  catur  atau  penyimpulan dari  program  untuk  membuktikan suatu teori.
b. Pengenalan Pola Pengenalan pola merupakan sebuah  sistem  atau  teknik  yang  dapat mengenali  pola  dari  suatu  karakter, tulisan dan gambar.
c. Representasi Representasi  dalam  kecerdasan
buatan yaitu bagaimana mempresentasikan/menuliskan  fakta- fakta yang ada ke dalam symbol-simbol atau bahasa logika matematis.
d. Perencanaan Program  perencanaan  bermula dari  fakta-fakta  umum,  terutama  fakta mengenai  efek  dari  suatu  aksi,  fakta tentang situasi yang khusus, dan suatu pernyatan  tentang  tujuan.Dari  sini kemudian dibuat sebuah strategi untuk mencapai tujuan tersebut.Secara umum,  biasanya  strategi  tersebut berupa urut-urutan aksi.
e. Epistemologi Empistemologi  yaitu  sebuah  studi yang  mempelajari  tentang  sumber, sifat,  dan  keterbatasan  pengetahuan yang  digunakan  untuk  pemecahan masalah.
f. Ontologi Ontologi  adalah  ilmu  tentang keberadaan dan realitas.
g. Heuristik Heuristik  adalah  suatu  cara  atau teknik untuk mencoba menemukan ide.
2.  Pengolahan Citra Digital
1.  Pengertian Pengolahan Citra Digital Pengolahan citra (Image Processing) merupakan  suatu  sistem  dimana  proses dilakukan  dengan  masukan  berupa  citra ( image) dan  hasilnya  juga  berupa  citra
(image) .  ( Achmad,  Basuki,  Palandi,  dkk, 2005 ). Pada  awalnya  pengolahan  citra  ini dilakukan  untuk  memperbaiki  kualitas citra,  namun  dengan  berkembangnya dunia  komputasi  yang  ditandai  dengan semakin  meningkatnya  kapasitas  dan kecepatan proses komputer serta munculnya  ilmu-ilmu  komputasi  yang memungkinkan manusia dapat mengambil informasi  dari  suatu  citra,  maka image processing tidak  dapat  dilepaskan  dengan bidang computer  vision .( Achmad,  Basuki, Palandi, dkk, 2005 ). Sesuai dengan
perkembangan komputer  itu  sendiri,  pengolahan  citra mempunyai  dua  tujuan  utama,  yaitu sebagai berikut:
a. Memperbaiki  kualitas  citra,  dimana citra yang dihasilkan dapat menampilkan  informasi  secara  jelas. Hal  ini  berarti  manusia  sebagai pengolah informasi (human perception).
b. Mengekstraksi  informasi  ciri  yang menonjol  pada  suatu  citra,  dimana hasilnya adalah  informasi citra dimana manusia  mendapatkan  informasi  ciri dari  citra  secara  numerik  atau  dengan kata  lain computer (mesin)  melakukan interprestasi  terhadap  informasi  yang ada pada citra melalui besaran-besaran data yang dapat dibedakan secara jelas (berupa besaran numerik).
Dalam  perkembangan  lebih  lanjut , image  processing dan computer  vision digunakan sebagai pengganti mata manusia  dengan  perangkat input  image capture seperti  kamera,  scanner,  dan mesin  komputer  dijadikan  sebagai  otak yang  mengolah  informasi.  Sehingga muncul  beberapa  pecahan  bidang  yang menjadi  penting  dalam computer  vision antara lain: pattern recognition (pengenalan  pola), biometric (pengenalan identifikasi  manusia  berdasarkan  ciri-ciri biologis  yang  tampak  pada  badan manusia), content  based  image  and  video retrieval (mendapatkan kembali citra atau video  dengan  informasi  tertentu), video editing dan  lain-lain.  ( Achmad,  Basuki, Palandi, dkk, 2005 ).
Citra  digital  mengandung  sejumlah elemen-elemen
dasar.Elemen-elemen dasar tersebut dimanipulasi dalam pengolahan  citra  dan  dieksploitasi  lebih lanjut  dalam computer  version. Elemen- elemen yang penting diantaranya:
1. Kecerahan ( Brightness )adalah kata lain untuk  intensitas  cahaya.  Kecerahan pada sebuah titik ( pixel ) di dalam citra bukanlah  intensitas  yuang  asli,  tetapi sebenarnya  adalah  intensitas  rata-rata dari suatu area yang melingkupnya.
2. Kontras  ( Contrast )menyatakan  bahwa dimana gambar tersebut terang ( Lightness ) atau gelap ( Darkness ). Citra dengan  kontras  rendah  dicirikan  oleh sebagian  besar  komposisi  citranya adalah  terang  atau  sebagian  besar gelap.  Pada  citra  dengan  kontras  yang baik,  komposisi  gelap  dan  terang tersebar secara merata.
3. Kontur  ( Contour )adalah  keadaan  yang ditimbulkan  oleh  perubahan  intensitas pada  piksel-piksel  yang  bertetangga. Karena  adanya  perubahan  intensitas inilah  mata  kita  mampu  mendeteksi tepi-tepi ( edge ) obyek didalam citra.
4. Warna  ( Color )  adalah  persepsi  yang dirasakan  oleh  system  visual  mampu terhadap  panjang  gelombang  cahaya yang  di  pantulkan  oleh  obyek.  Setiap warna  mempunyai  panjang  gelombang yang  berbeda.  Warna-warna  yang diterima  oleh  mata  merupakan  hasil kombinasi  cahaya  dengan  panjang gelombang  yang  berbeda.  Penelitian memperlihatkan  bahwa  kombinasi warna  yang  memberikan  rentang warna yang paling lebar adalah red (R), green (G), dan blue (B).
5. Bentuk ( shape ) adalah properti intrinsik  dari  objek  tiga  dimensi, dengan  pengertian  bahwa shape merupakan  properti  intrinsik  utama untuk  sistem  visual  manusia.  Pada umumnya  citra  yang  dibentuk  oleh mata  merupakan  citra dwimatra (dua dimensi), sedangkan objek yang dilihat umumnya  berbentuk trimatra (tiga dimensi). Informasi bentuk objek dapat diekstraksi  dari  citra  pada  permulaan prapengolahan dan segmentasi citra.
6. Tekstur  ( Texture )Pada  hakekatnya system visual manusia tidak menerima informasi  citra  secara  terpisah  pada setiap titik, tetapi suatu citra dianggapnya  sebagai  satu  kesatuan. Jadi  definisi  kesamaan  suatu  obyek perlu dinyatakan dalam bentuk kesamaan dari satu himpunan parameter  citra  ( Brightness,  Color, Size ).  Atau  dengan  kata  lain  dua  buah citra  tidak  dapat  disamakan  hanya dengan satu parameter saja.
7. Waktu  dan  Pergerakan  respon  suatu sistem visual tidak hanya berlaku pada faktor  ruang,  tetapi  juga  pada  faktor waktu.  Sebagai  contoh,  bila  citra-citra diam  ditampilkan  secara  cepat,  akan berkesan melihat citra yang bergerak.
8. Deteksi dan Pengenalan dalam mendeteksi  dan  mengenali  suatu  citra, ternyata  tidak  hanya  sistem  visual manusia  saja  yang  bekerja,  tetapi  juga ikut melibatkan ingatan dan daya pikir manusia.
2. Capture
Proses capture adalah  proses pengambilan  gambar  melalui  kamera. Teknik pengambilan gambar yang digunakan  adalah  meletakkan  resistor yang ingin diketahui nilainya pada tempat yang  sudah  disediakan  di  depan  kamera. Agar  mempermudah  dalam  pengambilan gambar dan pengolahannya, maka kamera yang digunakan adalah kamera digital atau sebuah webcam .
Gambar Citra Capture 3.  Derajat Keabuan ( Gray Scale )
Proses    mengubah  citra  warna menjadi  citra  keabuan  digunakan  dalam pemrosesan  citra  yang  bertujuan  untuk menyederhanakan model citra.
Untuk  mengkonversi  dari  citra warna  ke grayscale dapat  dilakukan dengan  berbagai  macam  metode,  salah satunya adalah perhitungan skala keabuan ( grayscale )  menggunakan  metode  rata- rata  seperti  yang  dirumuskan  pada persamaan berikut ini.
(
Dimana Grey merupakan  nilai keabuan  pada  suatu  piksel,  sedangkan  R ( Red ),  G  ( Green ),  dan  B  ( Blue )  merupakan tiga  warna  dasar  yang  dimiliki  tiap  piksel pada  citra true  color (citra  warna). Perhitungan nilai skala keabuan (grayscale)  juga  dapat  dilakukan  dengan pengubahan  komposisi  seperti  pada persamaan berikut ini.
(
3
B G R Grey    B G R Grey
* 28 . 0 * 32 . 0 * 42 . 0   
Gambar Citra Grayscale

## 4.  Thresholding
Thresholding digunakan untuk mengatur  derajat  keabuan  yang  ada  pada suatu citra. Proses
thresholding mengelompokkan  nilai  derajat  keabuan setiap piksel ke dalam dua kelas, hitam dan putih ( Munir, 2004 ).
Teknik thresholding ini memisahkan bagian  gambar  yang  sesuai  dengan  obyek yang diteliti dan latar belakangnya. Metode ini bertujuan agar proses pengolahan citra dapat  dilakukan  dengan  lebih  mudah. Proses thresholding ini  pada  dasarnya adalah proses pengubahan kuantisasi pada citra, sehingga untuk melakukan
thresholding dengan derajat keabuan dapat digunakan Rumus . (2.3)
x adalah nilai derajat keabuan thresholding a adalah derajat keabuan yang diinginkan
Fungsi  Thresholding  secara  umum dinyatakan dengan persamaan berikut ini.
(2.4)
f(i,j) = Citra awal f’(i,j) = Citra hasil thresholding x = Nilai ambang thresholding Dengan  operasi thresholding ,  obyek dibuat  berwarna  gelap  (1  atau  hitam) sedangkan latar belakang berwarna terang (0 atau putih).

## Gambar Citra Threshold
5.  Segmentasi Karakter
Segementasi  atau  pemenggalan karakter  dilakukan  untuk  memisahkan karakter-karakter  pada  suatu  citra. Segmentasi  karakter  perlu  dilakukan sebelum proses pengenalan karakter, citra yang akan disegmentasi berupa citra biner (hitam-putih).
Proses  segmentasi  dapat  dilakukan dengan  berbagai  metode,  salah  satunya dengan  menghitung  jumlah  piksel  putih pada suatu citra secara mendatar dan juga secara menurun ( Munir, 2004 ). Segmentasi  karakter  merupakan sebuah  proses  dimana  dalam  proses
tersebut  terjadi  pemisahaan  objek-objek pada  suatu  gambar  yang  telah  dipilih. Secara  umum  segmentasi  dapat  dibagi menjadi tiga kelompok yaitu:
 Segmentasi berdasar
klasifikasi (classi_cation  based  segmentation), segmentasi  ini  merupakan  segmentasi yang  dilakukan  dengan  mencari kesamaan  dari  ukuran  tertentu  pada nilai  piksel  yang  terdapat  pada  suatu gambar.  Salah  satu  proses  yang  paling mudah  menggunakan  segmentasi  ini adalah dengan cara thresholding.
 Segmentasi  berdasar  tepi  (edge  base segmentation), sedangkan untuk segmentasi berdasarkan tepi bertujuan untuk  mendapatkan  batas  tepi  antar objek  yang  berguna  sebagai  pembatas antar segmen.
 Segmentasi  berdasar  daerah  (region based  segmentation),untuk  segmentasi berdasarkan  daerah  dilakukan  untuk mencari  daerah  yang  di  duga  sebagai objek  berdasarkan  kumpulan  pixel yang  memiliki  kesamaan  yang  dimulai dari  suatu  titik  ke  titik  yang  lain  yang ada di sekitarnya.
Gambar 2.7 Citra Segmentasi Karakter 6.  Normalisasi ( Scalling )
Scaling
adalah fungsi yang mengubah  ukuran  suatu  gambar,  dimana scaling biasanya  cenderung  merupakan sebutan untuk perbesaran ukuran gambar dan shrink cenderung  merupakan sebutan untuk  memperkecil  ukuran  gambar. ( Munir, 2004 ).
Gambar Citra Normalisasi Karakter
7.  Citra Biner
Citra  biner  adalah  sebuah  citra hitam  putih  yang  fungsinya  untuk pengenalan pola, yaitu proses pengambilan  piksel  pada  gambar  dimana hanya  ada  dua  warna  yaitu  hitam  dan putih.  Pengambilan  nilai  tersebut  untuk mendapatkan pola pada gambar tersebut.
Setiap  piksel  dalam  citra  bernilai  0 dan 1. (warna hitam 1, putih 0).
1. Model citra cahaya jika ada cahaya (=0) maka warna putih.
       a b x 256 int .     lainnya x j i f j i f , 0 ) , ( , 1 ) , ( '
2. Model  citra  cahaya  jika  tidak  ada cahaya (=1) maka warna hitam.
3. Model citra tinta / cat jika ada cat (=1) maka warna hitam.
4. Model citra tinta / cat jika tidak ada cat (=0) maka warna putih.
5. Setiap  titik  membutuhkan  media penyimpanan 1 bit. Sebenarnya prosesnya sama dengan threshold  yaitu  mengubah  kuantisasi citra.untuk  citra  dengan  derajat  keabuan 256,  maka  nilai  tengahnya  adalah  128 sehingga  untuk  mengubah  citra  biner dapat dituliskan : Jika x<128 maka x=0, jika tidak maka x=255 Sumber : ( Achmad, Basuki, Palandi, dkk, 2005 ).
Gambar Citra biner Karakter
8.  Representasi  Warna  RGB  ( Red , Green ,
Blue )
Dasar  dari  pengolahan  citra  adalah pengolahan  warna  RGB  pada  posisi tertentu.Dalam  pengolahan  citra,  warna direpresentasikan dengan nilai hexadecimal  dari  0x00000000  sampai dengan  0x00ffffff.Warna  hitam  dengan nilai  0x00000000,  dan  warna  putih bernilai 0x00ffffff.
Gambar Warna RGB dalam Hexadesimal Nilai  warna  pada  gambar  2.10 merupakan  gabungan  antara  3  warna dasar  yaitu  merah  ( Red ),  hijau  ( Green ), biru  ( Blue ),  seperti  tampak  pada  gambar
2.11  untuk  memperoleh  warna  lain  selain warna primer, perlu menggabungkan skala kecerahan dari tiap warna.
Gambar Komposisi warna RGB Sumber : ( Ahmad dan Firdausy, 2005 ).
3.  Jaringan Syaraf Tiruan
Pada
tahun 1940-an ilmuwan menemukan bahwa psikologis dari otak sama dengan  metode  pemrosesan  yang  dilakukan oleh  peralatan  komputer.  Pada  tahun  1943 seorang  ahli  saraf  Warren  McColloh  dan seorang  ahli  logika  Walter  Pitss  merancang model  formal  yang  pertama  kali  sebagai perhitungan  dasar neuron .  Jaringan  saraf tiruan  merupakan  model  yang  meniru  cara kerja jaringan neuron biologis. Penelitian yang berlangsung pada tahun 1950-an dan 1960-an mengalami  hambatan  karena  minimnya kemampuan  komputer  pada  saat  itu.  Sekitar tahun  1970-an  penelitian  di  bidang  ini terhenti  sama  sekali.  Baru  pada  pertengahan tahun  1980-an  dapat  dilanjutkan  lagi,  karena sarana  yang  dibutuhkan  telah  tersedia. Neuron tiruan  dirancang  untuk  menirukan karakteristik neuron biologis.  ( Siang,  Jek, 2005 ).
Gambar Jaringan Syaraf Biologi
Prinsip  dasar  jaringan  saraf  tiruan adalah:  "Jaringan  saraf  tiruan  merupakan sebuah sistem yang terdiri dari unit-unit yang saling  berhubungan,  dimana  setiap  unit  ini disebut  sebagai Artificial  Neuron" .  Prinsip  ini diterapkan  berdasarkan  asumsi  yang  diambil dari jaringan saraf biologis yang dimiliki otak manusia.  Adapun  asumsi-asumsi  tersebut meliputi :
a. Pemrosesan informasi terjadi pada elemen-elemen  sederhana  yang  disebut neuron.
b. Sinyal-sinyal  yang  mengaliri neuron- neuron melewati hubungan links. c. Setiap links penghubung  memiliki  bobot yang  bersesuaian,  yang  dalam  suatu jaringan  saraf  menggandakan  sinyal  yang ditransmisikan.
d. Setiap neuron menerapkan  suatu  fungsi aktivasi  (biasanya  non  linier)  ke input jaringan untuk menentukan sinyal
output nya.
Jadi, Artificial  Neuron (AN)  merupakan model  matematika  dari neuron yang  dimiliki oleh otak manusia, dimana pada otak manusia terjadi proses electrochemical sedangkan pada jaringan saraf tiruan proses komputasi adalah dengan sebuah aktivasi.
Gambar Struktur Neuron Jaringam Syaraf Tiruan Neuron  buatan  ini  sebenarnya  mirip dengan  sel  neuron  biologis.  Neuron-neuron buatan  tersebut  bekerja  dengan  cara  yang sama  pula  dengan  neuron-neuron  biologis. Informasi  ( input )  akan  dikirim  ke  neuron dengan  bobot  kedatangan  tertentu.  Input  ini akan  diproses  oleh  suatu  fungsi  perambatan yang  akan  menjumlahkan  nilai-nilai  semua bobot  yang  datang.  Hasil  penjumlahan  ini kemudian  akan  dibandingkan  dengan  suatu nilai  ambang  ( threshold )  tertentu  melalui fungsi  aktivasi  setiap  neuron.  Apabila  input tersebut  melewati  suatu  nilai  ambang tertentu,  maka  neuron  tersebut  akan diaktifkan,  tapi  kalau  tidak,  maka  neuron tersebut  tidak  diaktifkan.  Apabila  neuron tersebut  diaktifkan,  maka  neuron  tersebut akan  mengirimkan  keluaran  ( output )  melalui bobot-bobot  keluarannya  ke  semua  neuron yang berhubungan dengannya.
Pada  jaringan  syaraf,  neuron-neuron akan  dikumpulkan  dalam  lapisan-lapisan ( layer )  yang  disebut  dengan  lapisan  neuron ( neuron layer ). Biasanya neuron-neuron pada satu  lapisan  akan  dihubungkan  dengan lapisan-lapisan  sebelum  dan  sesudahnya (kecuali  lapisan input dan  lapisan output ). Informasi yang diberikan pada jaringan syaraf akan  dirambatkan  lapisan  ke  lapisan,  mulai dari  lapisan  input  sampai  ke  lapisan  output melalui  lapisan  yang  lainnya,  yang  sering disebut  dengan  nama  lapisan  tersembunyi ( hidden  layer ).  Tergantung  pada  algoritma pembelajarannya, bisa jadi informasi tersebut akan  dirambatkan  secara  mundur  pada jaringan. ( Siang,Jek, 2005 ).
1.  Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan Seperti  telah  dijelaskan  sebelumnya bahwa neuron-neuron dikelompokkan dalam  lapisan-lapisan.  Umumnya, neuron- neuron yang  terletak  pada  lapisan  yang sama  akan  memiliki  keadaan  yang  sama. Faktor  terpenting  dalam  menentukan perilaku  suatu neuron adalah  fungsi aktivasi  dan  pola  bobotnya.Pada  setiap lapisan  yang  sama, neuron-neuron akan memiliki  fungsi  aktivasi  yang  sama. Apabila  neuron-neuron  dalam  suatu lapisan  (misalkan  lapisan  tersembunyi)
akan  dihubungkan  dengan neuron-neuron pada  lapisan  yang  lain  (misalkan  lapisan output),  maka  setiap  neuron  pada  lapisan tersebut  (misalkan  lapisan  tersembunyi) juga  harus  dihubungkan  dengan  setiap lapisan  pada  lapisan  lainnya  (misalkan lapisan output). ( Siang , Jek, 2005 ).
a.  Arsitektur  Jaringan  dengan  Lapisan Tunggal ( Single Layer Net ).
Jaringan  dengan  lapisan  tunggal hanya  memiliki  satu  lapisan  dengan bobot-bobot  terhubung.  Jaringan  ini hanya  menerima input kemudian secara  langsung  akan  mengolahnya menjadi output tanpa  harus  melalui lapisan tersembunyi. Pada Gambar 2.14 tersebut,  lapisan  input  memiliki  3 neuron , yaitu X 1 , X 2 , dan  X 3 . Sedangkan pada  lapisan output memiliki  2 neuron yaitu  Y 1 dan  Y 2 . Neuron-neuron pada kedua lapisan saling berhubungan.Seberapa besar hubungan antara dua neuron
ditentukan oleh bobot yang bersesuaian. Semua unit akan dihubungkan dengan setiap unit output. ( Siang,Jek, 2005 ).
Gambar Jaringan Syaraf Dengan Lapisan Tunggal b.  Arsitektur  Jaringan  dengan  Banyak Lapisan ( Multilayer Net )
Jaringan  dengan  banyak  lapisan memiliki  1  atau  lebih  lapisan  yang terletak  diantara  lapisan  input  dan lapisan  output  (memiliki  1  atau  lebih lapisan  tersembunyi),  seperti  terlihat pada  Gambar  2.15  umumnya,  ada lapisan  bobot-bobot  yang  terletak antara  2  lapisan  yang  bersebelahan. Jaringan  dengan  banyak  lapisan  ini dapat  menyelesaikan  permasalahan yang  lebih  sulit  daripada  lapisan dengan  lapisan  tunggal,  tentu  saja dengan  pembelajaran  yang  lebih rumit.Namun  demikian,  pada  banyak kasus,  pembelajaran  dengan  banyak
lapisan  ini  lebih  sukses  dalam menyelesaikan  masalah.  ( Siang,Jek, 2005 ).
Gambar Jaringan Syaraf Dengan Banyak Lapisan 4.  Metode Backpropagation
Kelemahan  jaringan  saraf  tiruan  yang terdiri  dari  lapisan  tunggal  membuat perkembangannya  menjadi  terhenti  pada sekitar tahun 1970an. Penemuan backpropagation yang  terdiri  dari  beberapa lapisan membuka kembali cakrawala, terlebih setelah  berhasil  ditemukannya  berbagai aplikasi  yang  dapat  diselesaikan  dengan backpropagation ,  membuat  jaringan  saraf tiruan  semakin  diminati  orang.  ( Siang,  Jek,
2005 ). 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 bagian tersembunyi. Perceptron biasanya digunakan  untuk  mengklasifikasikan  suatu tipe pola tertentu yang sering dikenal dengan pemisahan  secara linier .Pada  dasarnya, perceptron pada  jaringan  saraf  tiruan  dengan satu  lapisan  memiliki  bobot  yang  bisa  diatur dan suatu nilai ambang ( threshold ). Algoritma yang  digunakan  oleh  aturan perceptron ini akan mengatur parameter-parameter bebasnya melalui proses pembelajaran. Algoritma backpropagation menggunakan  eror output untuk  mengubah nilai  bobot-bobotnya  dalam  arah  mundur ( backward ).  Untuk  mendapatkan  eror  ini, tahap
perembatan
maju ( forward propagation )  harus  dikerjakan  terlebih dahulu.  Pada  saat  perambatan  maju, neuron- neuron diaktifkan  dengan  menggunakan fungsi aktivasi sigmoid dan biner sigmoid .
Pada
dasarnya
algoritma backpropagation terbagi  menjadi  tiga  tahap, yaitu  langkah  maju  ( freedforward ),  propagasi
balik  ( backpropagation ),  dan  perubahan  nilai bobot.  Pada  saat freedforward, perhitungan nilai  bobot neuron hanya  didasarkan  pada vektor masukan, sedangkan pada backpropagation ,  nilai  bobot  diperhalus dengan  memperhitungkan  nilai  target  atau keluaran.
Setiap  unit layer  input pada  jaringan backpropagation selalu  terhubung  dengan setiap  unit  yang  berbeda  pada  layer  yang tersembunyi,  demikian  juga  setiap  unit  pada layer  tersembunyi  selalu  terhubung  dengan unit  layer output. Jaringan backpropagation terdiri  dari  banyal  lapisan  ( multilayer network ), yaitu :
1. Lapisan input (1 buah), yang terdiri dari 1 hingga p unit.
2. Lapisan  tersembunyi  (minimal  1  buah), yang  terdiri  dari  1  hingga  p  unit tersembunyi.
3. Lapisan output (1  buah),  yang  terdiri  m unit output .
Nilai mean  square  error (MSE)  pada suatu  perulangan  pelatihan  dihitung  sebagai jumlah  kuadrat  dari error ( error =  nilai keluaran  -  nilai  masukan).  Kemudian  dibagi dengan jumlah seluruh data yang dipresentasikan  ke  jaringan  syaraf  tiruan. Secara  matematis  dapat  dituliskan  sebagai berikut:
MSE=0,5 x {(tk 1 -yk 1 ) 2 + (tk 2 -yk 2 ) 2 +…+ (tk m -yk m ) 2 }
Gambar Arsitektur Jaringan Backpropagation Keterangan : X  = Masukan ( input ). J = 1 s/d n . V  = Bobot pada hidden layer . W  = Bobot pada output layer . n  = Jumlah unit pengolahan pada hidden layer .
b  =  Bias  pada hidden  layer dan output layer . k  = Jumlah unit pengolahan pada output layer .
Y  = Keluaran hasil. Algoritma Backpropagation :
Input :  Data pelatihan, jumlah lapis, jumlah neuron , target error, learning rate
Output :  Model  JST  yang  siap  mengolah  data baru.
1. Bobot  dengan  bilangan  acak,  MSE, diinisialisasi
2. Selama MSE > dilakukan :
3. Untuk  tiap-tiap  pasangan  elemen  yang akan dilakukan pembelajaran, dikerjakan. Feedforward :
4. Tiap-tiap unit  input   n i X i ,..., 3 , 2 , 1 , 
menerima  sinyal  x i dan  meneruskan sinyal  tersebut  ke  semua  unit  pada lapisan  yang  ada  di  atasnya  (lapisan tersembunyi).
5. Tiap-tiap unit tersembunyi
  p j Z j ,..., 3 , 2 , 1 ,  menjumlahkan sinyal-sinyal input dengan bobot : (2.19)
menggunakan  fungsi  aktivasi  untuk menghitung sinyal outputnya:
(2.20)
dan  kirimkan  sinyal  tersebut  ke  semua unit di lapisan atasnya (unit-unit output ). 6. Tiap-tiap unit output   m k Y k ,..., 3 , 2 , 1 , 
menjumlahkan sinyal-sinyal input dengan bobot : (2.21)
Menggunakan  fungsi  aktivasi  untuk menghitung sinyal outputnya:
Dan  sinyal  tersebut  dikirim  ke  semua unit di lapisan atasnya (unit-unit output ). Backpropagation :
7. Tiap-tiap unit output
  m k Y k ,..., 3 , 2 , 1 ,  menerima  target pola  yang  berhubungan  dengan  pola input dari  pembelajaran,  informasi errornya dihitung:
(2.23)
Kemudian  koreksi  bobot  (yang  nantinya akan digunakan untuk memperbaiki nilai w jk ) dihitung:
Koreksi  bias  (yang  nantinya  akan digunakan untuk memperbaiki nilai w 0k ) dihitung juga:
k  ini  dikirim  ke  unit-unit  yang  ada  di lapisan bawahnya.
8. Tiap-tiap unit tersembuyi   p j Z j ,..., 3 , 2 , 1 ,  menjumlahkan
delta input nya  (dari  unit-unit  yang berada pada lapisan atasnya): (2.26)
Nilai  ini  dikalikan  dengan  turunan  dari fungsi  aktivasinya  untuk  menghitung informasi error :
kemudian  koreksi  bobot  (yang  nantinya akan digunakan untuk memperbaiki nilai
ij v ) dihitung :
Koreksi  bias  (yang  nantinya  akan digunakan untuk memperbaiki nilai j v 0 )
dihitung juga : (2.29) 9. Tiap-tiap unit output
  m k Y k ,..., 3 , 2 , 1 ,  memperbaiki  bias
dan bobotnya   p j ,..., 2 , 1 , 0  : (2.30) Tiap-tiap unit tersembuyi
  p j Z j ,..., 3 , 2 , 1 ,  memperbaiki  bias dan bobotnya   n i ,..., 2 , 1 , 0  :
(2.31) MSE dihitung MSE=0,5x{(tk 1 -yk 1 ) 2 +  (tk 2 -yk 2 ) 2 +…+(tk m - yk m ) 2 } (2.32)
10. Tes kondisi berhenti. Sumber : ( Siang, Jek, 2005 ). Keterangan  simbol  -  simbol  yang  digunakan berikut ini :
X   = Vektor input.
Y   = Vektor ouput.
ᵟk   =  Nilai  koreksi  kesalahan  untuk  lapisan keluaran.
ᵟj   =  Nilai  koreksi  kesalahan  untuk  lapisan bersembunyi.
α = Tingkat pembelajaran.
Xi  = Unit ke-i pada lapisan masukan. Vj0  =Nilai  bias  unit  ke-j  pada  lapisan tersembunyi.
Zj  = Unit ke-j pada lapisan tersembunyi. Wk0 = Nilai bias unit keluaran. Yk  = Unit ke-k pada lapisan keluaran. Err  = Nilai kesalahan pada proses pembelajaran. Tk  = Nilai target.
    n i ij i j j v x v in z 1 0 _   j j in z f z _      p i jk i k k w z w in y 1 0 _   k k in y f y _      k k k k in y f y t _ '    j k jk z w    k k w    0
   m k jk k j w in 1 _     j j j in f in _ ' _     i j ij x v    j j v    0     jk jk jk w lama w baru w        ij ij ij v lama v baru v   
Yk  = Nilai keluaran hasil feedforward.

## 5.  Aksara Carakan Madura
Selama  mengenyam  studi  dibangku  SD sampai SMP saya mendapatkan yang namanya pelajaran  Bahasa  Madura.Walaupun  saya  asli madura  pelajaran  ini  cukup  menyulitkan sehingga membuat lidah  puter kiri dan  puter kanan.Lebih-lebih  kalau  sudah  mememasuki huruf  asli  bahasa  madura  yang  sarat  dengan aturan begini dan begitu. Kalau Jepang punya Katakana  dan  Hiragana,  China  punya  Pinyin atau  Hanzhi,  Jawa  punya  Aksara  Jawa  Kuno (Honocoroko),  maka  Madura  tentu  punya huruf  original.  Namanya  sudah  tak  asing  dan aneh  ditelinganya  orang  Madura  tentunya "Akasara Carakan Madura" (Anacaraka).
Sebenarnya  Aksara  Carakan  Madura juga  disebut  Aksara  Jawa,  karena  memang mirip  bentuknya.Namun  Aksara  Carakan Madura  telah  dipatenkan  menjadi  aksara  asli Madura karena sedikit lebih variatif dari pada Aksara Jawa.Aksara ini juga digunakan di Bali dan  Sunda.  Bahkan  ditemukan  pula  surat  - surat dalam bahasa melayu yang menggunakan  tulisan  carakan.  Tulisan  ini berasal  dari  pada  tulisan  kawi  yang mempunyai  asal  usul  dari  tulisan  Brahmi  di India.  Anacaraka  dinamakan  sedemikian karena  lima  huruf  pertamanya  membentuk sebutan "a na ca ra ka". Anacaraka juga boleh merujuk  kepada  kelompok  sistem  tulisan yang  berkait  rapat  dengan  tulisan  jawa  dan menggunakan susunan abjad yang sama yaitu tulisan  Jawa  sendiri,  tulisan  Bali,  dan  tulisan Sunda  sendiri.  Terdapat  20  huruf  dalam aksara madura, yang mana boleh disingkatkan kepada  kata  "ana  caraka,  data  sawala,  padha jhayanya,  magha  bhathanga",  dalam  bahasa madura  bermaksud  "dua  utusan,  meraka berbala,  dua-dua  sama  hebat,  dua-dua  sama mati".
Aksara ghajang (Madura) adalah aksara yang  berdiri  sendiri  karena  belum  ada pasangannya  sering  kali  disebut  dengan aksara kene' karena ditulis dengan huruf kecil (bukan  huruf  kapital).  Aksara  ini  ada  20 macam yaitu:

## Gambar Aksara Carakan Madura

## METODE PENELITIAN
1. Analisa Masalah Sistem  pengenalan  tulisan  merupakan sebuah  sistem  yang  dapat  melakukan pengenalan terhadap citra yang berisi  tulisan atau  karakter.  Pada  tugas  akhir  ini,  sistem yang akan dibuat terdiri dari dua tahap, yaitu, tahap  pelatihan  ( training )  dan  tahap pengenalan. Tahap  pelatihan  atau  pembelajaran merupakan  tahap  pertama  sebelum  dapat melakukan  pengenalan,  dimana  dalam  tahap ini  sistem  akan  melakukan  pembelajaran terhadap  huruf  yang  dimasukkan  ke  dalam sistem.  Huruf  yang  dimasukkan  ke  dalam sistem  berupa  huruf  aksara  carakan  madura dengan proses pengambilan gambar menggunakan
webcam atau dengan menggunakan load gambar.
Pada  tahap  pengenalan,  sistem  akan melakukan pengenalan terhadap citra yang di input kan  oleh user dengan  cara  mengambil gambar  menggunakan webcam atau load gambar. Dalam tahap ini data gambar yang di input oleh user akan  dicocokkan  dengan  data pengetahuan  hasil  dari  tahap  sebelumnya yaitu proses pembelajaran. Dalam  setiap  tahap  diatas,  terdapat  satu proses  yang  sangat  penting  terhadap  hasil pengenalan  maupun  hasil  pembelajaran. Proses  yang  dimaksud  adalah  proses pengolahan  citra  ( image  processing ).  Proses pengolahan  citra  ini  sangat  menentukan karena  sebuah  citra  harus  diproses  dengan baik  terlebih  dahulu  sebelum  dilakukan perhitungan-perhitungan  yang  ada  dalam proses  pembelajaran  maupun  pada  proses pengenalan.
2. Gambaran Umum Sistem
Untuk memahami bagaimana cara kerja sistem yang dibuat, terlebih dahulu diuraikan fungsi dari tiap diagram blok.
Gambar Blok Diagram Sistem Secara Keseluruhan Pada gambar diatas dijelaskan mengenai gambar blok diagram sistem secara keseluruhan,  yaitu  proses  pertama  yang dilakukan  input  data  yang  berupa  gambar yang  kemudian  di  olah  dengan  proses pengolahan  citra.  Hingga  menjadi  dataset biner  kemudian  di  proses  dengan training jaringan  syaraf  tiruan Backpropagation yang nantinya data tersebut akan disimpan sebagai pengetahuan  (knowlegde  base).  Proses selanjutnya  yaitu  apabila  user  menginputkan data  baru  maka  akan  dilakukan  pencocokan atau  pengujian  data  dan  akan  menghasikan sebuah nilai akurasinya.
3. Perancangan Sistem
Setelah dilakukan analisis sistem, tahap berikutnya adalah perancangan sistem, secara garis  besar  aplikasi  ini  dibagi  menjadi  tiga bagian,  yaitu  pengolahan  citra  digital ( preprocessing ), pembelajaran jaringan syaraf tiruan, dan pengenalan karakter.
Dalam  proses  pengolahan  citra  digital, sebuah  data input dalam  aplikasi  ini  berupa bitmap (.bmp)  dan jpg  image .  Di  tahap  ini image akan  diolah  terlebih  dahulu  sebelum nantinya  akan  dilakukan  proses  pengenalan karakter satu persatu.
Pada  proses  pembelajaran  jaringan syaraf tiruan, terlebih dahulu adalah membuat jaringan  syaraf  tiruan  itu  sendiri.  Dalam pembuatannya,  akan  ditentukan  berapa jumlah  keluaran  dan  masukan  pada  jaringan tersebut, dan jumlah hidden layer . Proses  selanjutnya  adalah  pengenalan karakter.  setelah  citra  masukan  telah  diolah pada  proses  pengolahan  citra  digital  dan jaringan  syaraf  tiruan  sudah  dilatih,  maka proses pengenalan bisa dilakukan.
4. Analisa Kebutuhan
Gambaran  umum  yang  terdapat  dalam sistem ini dibagi menjadi tiga bagian, yaitu:
1.  Analisa Kebutuhan Input
Dalam  proses  pengenalan  aksara carakan  madura  ini,    metode  untuk memasukkan  citra  kedalam  sistem  yaitu dengan capture menggunakan webcam .
Selain  itu,  citra  yang  akan  dimasukkan kedalam  sistem  bisa  juga  diperoleh  dari hasi load gambar yang ada  didalam media penyimpanan atau hardisk.
1. Gambar  yang  ingin  diproses  dengan ukuran 300 x 300 piksel.
2. Type citra 24 bit (RGB).
2.  Pengolahan Citra ( Image Processing )
Seperti  yang  telah  dijelaskan  pada bahasan  sebelumnya  pengolahan  citra merupakan  satu  proses  yang  sangat berpengaruh  terhadap  hasil  pengenalan maupun  pembelajaran  huruf  aksara carakan madura.
Flowchart Proses Pengolahan Citra a.  Segmentasi
Proses segmentasi digunakan untuk  mencari  banyaknya  huruf  dari setiap kata.  Pada huruf dari setiap kata dilakukan  proses  pemotongan  atau pemenggalan tiap karakter.
b.  Segmentasi
Proses  normalisasi  digunakan untuk  memperkecil  citra  huruf  dari hasil segmentasi. Hal ini dilakukan agar proses pengidentifikasian dengan Backpropagation tidak  berjalan  terlalu lama.
Yang  pertama  kali  dilakukan adalah  menentukan  skala  dari  hasil
Mulai Citra Input Segmentasi Greyscale Binerisasi Normalisasi Selesai
citra hasil segmentasi agar ukuran yang diinginkan,  yaitu  16x16  piksel.Dengan demikian,  ukuran  citra  hasil cropping yang  awalnya  300x300  piksel  setelah dikalikan skala menjadi 16x16 piksel.
c. Grayscale
Pada  proses  ini,  citra  hasil normalisasi  disederhanakan  dengan cara mencari rata-rata nilai RGB. Hal ini perlu  dilakukan  sebelum  memulai proses  ekstraksi.  Cara  mencari  nilai rata-rata RGB
adalah
dengan
menjumlahkan  warna red,  green, dan blue dalam satu piksel dibagi tiga.
Selanjutnya hasil rata-rata tersebut  diset  menjadi  nilai  RGB  yang baru.
d.  Binerisasi
Tahap  pra  proses  yang  terakhir adalah  memproses  hasil grayscale menjadi  citra  biner  (citra  yang mempunyai  dua  nilai,  yaitu  nilai  0  dan
1).  Citra  biner  ini  sangat  diperlukan sebagai  input  untuk  Jaringan  Syaraf Tiruan Backpropagation. Nantinya biner ini yang akan disimpan ke dalam
database dan  digunakan  sebagai  bobot koneksi  untuk  mengenali  pola  yang baru.
3.  Analisa Kebutuhan Output
Adapun  proses  dalam  perancangan output  yaitu  berupa  hasil  yang  diperoleh dari  proses  pengolahan  citra  ( image processing ) yang kemudian
akan dilanjutkan  proses  perhitungan  sistem pembelajaran  algoritma    jaringan  syaraf tiruan backpropagation
agar dapat mengenali karakter aksara carakan madura dengan baik.
5. Proses Jaringan Syaraf Tiruan
1.  Algoritma Pelatihan Backpropagation
Berikut tahap-tahap pelatihan
backpropagation pada aplikasi ini :
1. Mulai.
2. Data pelatihan
3. Inisialisasi bobot, learning rate = 0,1.
4. Target error karakter
5. Hitung  semua  keluaran  di  unit terse8mbunyi zj.
6. Hitung  semua  keluaran  di  unit keluaran yk.
7. Hitung MSE
8. Periksa apakah kuadrat error > target, jika ya maka lakukan langkah ke 9-12, jika  tidak  maka  lakukan  langkah  ke-
12.
9. epoch + 1
10. Hitung  faktor  δ  unit  keluaran  dan suku perubahan bobot wkj
11. Hitung faktor δ unit tersembunyi dan suku perubahan bobot vji
12. Update bobot.
13. Simpan bobot akhir.
14. Selesai.
Flowchart Pelatihan
2.  Algoritma Pengujian Backpropagation
Berikut  ini  algoritma  proses  pengujian, yaitu:
1. Mulai.
2. Gunakan bobot akhir pelatihan.
3. Masukkan data pengujian.
4. Hitung  semua  keluaran  di  unit tersembunyi zj.
5. Hitung semua keluaran di unit keluaran yk.
6. Menentukan  keputusan,  benar  sesuai target atau tidak.
7. Selesai.
Gambaran  aliran  proses  kerja  dari algoritma  pengujian  di  atas  dapat ditunjukkan  oleh  Gambar  pada flowchart berikut:
Y Mulai Data Latih Target Error Karakter Hitung semua keluaran di unit tersembunyi zj Update Bobot Hitung Faktor δ unit keluaran dan suku perubahan bobot wkj Hitung semua keluaran di unit keluaran yk Hitung Faktor δ unit keluaran dan suku perubahan bobot vji Bobot Hasil Pelatihan Erorr > Target Selesai Inisialisasi Bobot Learning Rate = 0.1 T
Flowchart Algoritma Pengujian
3.  Target Eror Karakter
Target  Error  untuk  20  karakter  ini ditentukan  dari  0  sampai  1.  Fungsi  yang dipakai  adalah  fungsi  sigmoid  biner  yang memiliki range (0-1). Bobot target masing- masing  karakter  dapat  dilihat  pada  tabel berikut :
No Karakter Target Error 1 A 0.05 2 Na 0.10 3 Ca 0.15 4 Ra 0.20 5 Ka 0.25 6 Da 0.30 7 Ta 0.35 8 Sa 0.40 9 Wa 0.45 10 La 0.50 11 Pa 0.55 12 Dha 0.60 13 Ja 0.65 14 Ya 0.70 15 Nya 0.75 16 Ma 0.80 17 Ga 0.85 18 Ba 0.90 19 Ta 0.95 20 Nga 1 Tabel Target Error Tiap Karakter 3.  Perancangan Database Database diperlukan untuk menyimpan  pola  yang  didapatkan  dari proses  pelatihan  jaringan. Database yang digunakan  untuk  menyimpan  pola  adalah Microsoft  Access  2007.  Ada  2  tabel  yang digunakan  untuk  proses  ini,  yaitu  tabel rs_pembelajaran  dan  rs_karakter.  Di  tabel rs_pembelajaran, data yang disimpan yaitu id,  pola,  bobot_output.  Id  digunakan sebagai  identitas  pemilik  pola,  id  ini bersifat foreign  key ,  pola_h  adalah  pola biner secara horizontal dari huruf tersebut, sementara  bobot_output  disimpan  setelah proses pembelajaran. Di tabel karakter ada id  dan  target.  Id  digunakan  sebagai identitas  pemilik  pola,  id  ini  bersifat primary  key ,  target  digunakan  untuk proses  pembelajaran.  Desain database pada aplikasi ini adalah sebagai berikut :
a. Tabel rs_pembelajaran Tabel Desain rs_pembelajaran
b. Tabel rs_karakter Tabel Desain rs_karakter

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Kebutuhan Sistem
a.   Perangkat Keras ( Hardware ) Perankat keras ( Hardware ) merupakan komponen-komponen elektronik yang saling berinteraksi sehingga dapat digunakan untuk memasukkan data, mengolah dan menghasilkan    keluaran  sesuai  dengan data. Pembuatan aplikasi berbasis dekstop diperlukan perangkat keras sebagai  unsur pendukung dalam
melaksanakan pengolahan data.
Perangkat yang digunakan adalah :
1. Prossecor Intel(R) Core (TM)  i3  CPU  @ 2,40Ghz
2. Memori DDR3 2 Gb
3. Hardisk 500 Gb
Field Name Tipe Data id Text Pola Memo Bobot_output Number Field Name Tipe Data
id Text target Number Mulai Selesai Hitung semua keluaran di unit tersembunyi zj Hitung semua keluaran di unit keluaran yk Gunakan Bobot akhir (Hasil Pelatihan) Data Uji Keputusan Benar sesuai target atau tidak
b.  Perangkat Lunak ( Software )
Perangkat  lunak  ( Software )  adalah salah  satu  faktor  penentu  utama  dari sistem  komputer  karena  tanpa  adanya perangkat  lunak  komputer  tidak  dapat dioperasikan.Perangkat  lunak  ( Software ) merupakan  kumpulan  satu  atau  lebih program
dan data yang saling
berhubungan dan ketergantungan membentuk  satu  paket  program  yang berfungsi  untuk  mengoptimalkan  kerja suatu
sistem
komputer.perangkat
( Software )  yang  digunakan  antara  lain sebagai berikut :
1. Sistem  Operasi Microsoft  Windows 7 Ultimate 32 Bit
2. Microsoft Visual Basic 6.0
3. Microsoft Access 2007
2.   Implementasi Sistem
Dalam  implementasi  program  ini penulis  membuat  aplikasi  pengenalan  aksara carakan  Madura  dengan  menggunakan Microsoft  Visual  Basic 6.0  dan  database  yang digunakan  adalah Microsoft  Access .  Dalam aplikasi ini terdapat beberapa tampilan antar muka,  diantaranya  adalah  form  menu  utama, form  pengenalan,  form  pembelajaran,  form panduan, dan form about, form exit .
1.   Form Menu Utama
Form  menu  utama  adalah  form pertama  kali  aplikasi  dijalankan.  Pada form  ini  terdapat  beberapa  menu didalamnya yaitu Menu Proses Backpropagation ,  Menu  Bantuan,  Menu Exit. Berikut  gambar  tampilan  form  menu utama:

## Gambar Form Menu Utama
2.  Form Pengenalan Aksara Carakan Madura Form  pengenalan  aksara  carakan
Madura  adalah  form  untuk  proses pengolahan citra dan pengenalan karakter dari  data  yang  akan  dilakukan  pengujian.
Berikut  tampilan  form  aksara  carakan Madura.

## Gambar Form Pengenalan

## 3.  Form Pembelajaran
Form  pembelajaran  adalah  form untuk  proses  pembelajaran  karakter  atau data  latih  dari  beberapa  pola  citra  yang sudah  ada  didalam  database.  Berikut tampilan form pembelajaran :
Gambar Form Pembelajaran Tombol  data  latih  ini  untuk membuka  form  tambah  data  latih.  Form dapat
digunakan untuk proses penambahan  citra  untuk  pembelajaran backpropagation .  Berikut  tampilan  form data latih :

## Gambar Form Tambah Data Latih
3.  Hasil dan Pengujian
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui  tingkat  akurasi  jaringan  syaraf tiruan backpropagation dalam  mengenali karakter dari beberapa data pengujian dengan menggunakan 20 citra karakter yang sudah di training.
Tabel Hasil Pengenalan Contoh  perhitungan  persentasi  tabel  diatas sebagai berikut :
X  =  (Total  Hasil  Pengenalan  /  100%)  *  Hasil Terdeteksi Benar/Salah. Total Hasil Pengenalan = 60 Karakter Jumlah Terdeteksi Benar = 47 Karakter Jumlah Terdeteksi Salah = 13 Karakter Dengan  hasil  perhitungan  diatas, diperoleh kesimpulan bahwa sistem memiliki nilai  akurasi  dalam  mengenali  karakter Aksara  Carakan  Madura  sebesar  78,333  % dan  nilai  kesalahan  yang  dimiliki  sebesar 21,666 %.

## PENUTUP
1.  Kesimpulan
Setelah  melakukan  implementasi  dan pengujian  sistem maka diperoleh  kesimpulan sebagai berikut.
a. Aplikasi  pengenalan  aksara  carakan Madura  melalui  proses  pengolahan  citra, susunannya adalah ambil citra, segmentasi,  normalisasi,  greyscale,  dan binerisasi.  Susunan  tersebut  dilakukan agar proses pembelajaran maupun pengenalan karakter huruf dapat dilakukan.
b. Tahap-tahap  pengolahan  citra  melalui proses dengan mengambil gambar menggunakan webcam atau load gambar pada  sebuah picture  box yang  berukuran 300  x  300.  Kemudian  citra  tersebut disegmentasikan  untuk  proses  memotong atau  memecah  citra  input  menjadi  per karakter  huruf  aksara  carakan  Madura. Agar  proses  backpropagation  lebih  cepat untuk  proses  pengnalan  maka  citra dinormalisasikan,  sehingga  citra  tersebut menghasilkan ukuran 16 x 16 pixel .
c. Berdasarkan  pengujian  sistem,  dengan jumlah input = 256 neuron, hidden layer = 3  neuron, output  layer =  1  neuron,  dan learning rate = 0,2  dapat mengenali huruf aksara carakan Madura sebesar 78,333 %.
2.   Saran
Adapun  saran  untuk  pengembangan sistem ini adalah sebagai berikut:
a. Dikembangkan  penelitian  lebih  mendalam dan  variasi  algoritma  pelatihan  supaya didapatkan  hasil  yang  optimal  dengan waktu pelatihan yang lebih singkat.
b. Komposisi pembagian data yang lain perlu dicoba untuk memperoleh hasil yang lebih optimal.
c. Lapisan  tersembunyi  lebih  dari  satu  dan parameter  yang  digunakan  di  set  lebih tepat  lagi  agar  jaringan  dapat  mengenali semua  pola  data  input,  dan  dapat memprediksi dengan akurat.
d. Karena banyak karakter yang memiliki ciri yang  mirip,  perlu  ditambahkan  data  latih agar pengenalan bisa lebih akurat .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Achmad,  Basuki,  Palandi,  dkk.  Pengolahan Citra  Digital  Menggunakan  Visual  Basic . Graha Ilmu. Yogyakarta.2005
[2] Ahmad,  Balza  dan  Firdausy,  Kartika.Teknik Pengolahan  Citra  Digital  Menggunakan Delphi. Ardi Publishing. Yogyakarta.2005
[3] Badrudin, Imam. Pengenalan Wajah Dengan Menggunakan  PCA  dan Backpropagation Untuk  Sistem  Absensi.  STMIK  ASIA. Malang.2012
[4] Bertalya,  Teori  Pengolahan  Citra  Digital. Yogyakarta. Andi. 2002
[5] Daryanto.  Belajar  Komputer  Visual  Basic . Rama Media. Bandung.2003
[6] Krose,  Ben  dan  Patrick  Van  Der  Smagt. An Introduction  to  Neural  Networks .  The University of Amsterdam. 8th edition. 1996
[7] Kusumadewi,  Sri. Artificial  Intelligence (Teknik  dan  Aplikasi).  Graha  Ilmu.  Jakarta. 2003.