## PENGANTAR REDAKSI
Puji syukur dipanjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa, atas karunia dan limpahan rahmatNYA jualah Jurnal  Informasi  dan  komputer  (JIK)  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  ini  dapat  terwujud.Jurnal Informasi dan Komputer (JIK) yang terbit dua (2) kali dalam setahun ini merupakan suatu wadah untuk penyebar luasan  hasil-hasil penelitian,  studi pustaka, karya ilmiah  yang berkaitan dengan Informasi dan Komputer  khususnya  bagi  dosen-dosen  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  serta  umumnya  para cendikiawan, praktisi, peneliti ilmu Informatika dan Komputer.
Harapan,  dengan  diterbitkannya  Jurnal  Informasi  dan  Komputer  (JIK)  ini  sebagai  salah  satu  bentuk sumbangan  pemikiran  dalam  pengembangan  ilmu  informatika  dan  komputer  yang  berkaitan  dengan kajian-kajian  di  bidang  tekhnologi  Informatik,  Komunikasi  Data  dan  Jaringan  Komputer,  perancangan dan  Rekayasa  Perangkat  Lunak,  serta  ilmu-ilmu  yang  terkait  dengan  bidang  Informasi  dan  Komputer lainnya.
Berkenaan  dengan  harapan  tersebut,  kepada  para  peneliti,  dosen  dan  praktisi  yang  memiliki  hasil-hasil penelitian,  kajian  pustaka,  karya  ilmiah  dalam  bidang  tersebut  diatas,  dengan  bangga  redaksi  Jurnal Informasi  dan  Komputer  (JIK)  menerima  naskah  ringkasan  untuk  dimuat  pada  jurnal  Informasi  dan Komputer  (JIK)  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  dengan  berpedoman  pada  penulisan  naskah jurnal sebagaimana dilampirkan pada halaman belakang (Bagian kulit dalam) buku jurnal ini.
Mutu dari suatu jurnal ilmiah tidak hanya ditentukan oleh para pengelolanya saja, tetapi para penulis dan pembaca  jualah  yang  mempunyai  peranan  besar  dalam  meningkatkan  mutu  jurnal  Informatika  dan Komputer  ini.  Merujuk  pada  realita  ini  kamu  sangat  mengharapkan  peran  aktif  dari  peneliti  untuk bersama-sama  menjaga  dan  memelihara  keberlangsungan  dari  jurnal  Informasi  dan  Komputer  STMIK Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  ini.  Yang  juga  tidak  kalah  pentingnya  dari  partisipasi  tersebut  diatas, adalah  saran  dan  kritik  yang  membangun  dari  pembaca  yang  budiman  agar  kiranya  dapat  disampaikan langsung  kepada  redaksi  JIK.  Saran  dan  kritik  yang  membangun  akan  dijadikan  masukan  dan pertimbangan  yang  sangat  berarti  guna  peningkatan  mutu  dan  kualitas  Jurnal  Informasi  dan  Komputer STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.
Tak lupa diucapkan terima kasih yang tak terhingga atas perhatian dan kerjasama dari semua pihak yang tak  dapat  disebutkan  satu  persatu  hingga  dapat  diterbitkan  nya  Jurnal  Informasi  dan  Komputer  (JIK) STMIK Dian Cipta Cendikia  Kotabumi. Semoga apa yang telah diperbuat untuk kebaikan akan menjadi amal ibadah, amin.
Kotabumi, 25 Oktober  2021
Dewan Redaksi

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER Volume 9 Nomor 2 Oktober 2021
Jurnal  Informasi  dan  Komputer  merupakan  Sarana  informasi  ilmu pengetahuan,  Tekhnologi  dan  Komunikasi  yang  berupa  hasil  penelitian, tulisan  ilmiah,  Ataupun    studi  pustaka.  Jurnal  ini  terbit  dua  kali  setahun pada  bulan  April  dan  Oktober.  Berisi  hasil  penelitian  ilmiah  di  bidang informatika  yang  bertujuan  untuk  menghubungkan  adanya  kesenjangan antar  kemajuan  teknologi  dan  hasil  penelitian.  Jurnal  ini  di  terbitkan pertama kali pada tahun 2013.

## Penanggung Jawab:
Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi

## Pembina:
Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi Ketua  Lembaga  Penelitian  STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi

## Pimpinan Redaksi
Dwi Marisa Efendi,.S.Kom.,M.Ti

## Redaksi pelaksana
Rustam,.S.Kom,.M.Ti  (STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi)
Nurmayanti  M.Kom  (STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi) Sukatmi,.S.Kom., M.Kom (AMIK DCC Bandar Lampung)
Sampurna  Dadi  Riskiono,M.Kom  (Universitas Teknokrat Indonesia) Ifo Wahyu
Pratama,S.Kom.,M.Ti(AMIK
MASTER Lampung)

## Mitra Bestari
Dr.  RZ.  ABDUL  AZIZ,  ST.,  MT  (Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya) Dr.  Dadang  Sudrajat,  S.Si,  M.Kom  (STMIK IKMI Cirebon) Dr.  Septafiansyah  Dwi  Putra,  S.T.,  M.T (Politeknik Negeri Lampung)
Dr.  Evi  Grativiani,  S.E.,  M.S.I    (Universitas Sebelas Maret)
Rohmat  Indra  Borman  (  Universitas  Teknokrat Indonesia ) Ferry  Wongso,  S.KOm.,  M.Kom  (  STMIK Darma Pala Riau) Ferly  Ardhy,  S.Kom.,  M.Ti  (  Universitas Aisyah Pringsewu ) Firmansyah,  S.E.,  M.Si  (STMIK  Darma  Pala Riau)
Amarudin (Universitas Teknokrat Indonesia) Didi Susianto, S.T., M.Kom (AMIK Dian Cipta Cendika Bandar Lampung) Alhibarsyah,  St.,  M.Kom  (STMIK  Tunas Bangsa Bandar Lampung)
Kemal  Farouq  Mauladi,  S.Kom  .M.Kom (Universitas Islam Lamongan)
Rima  Mawarni,  M.Kom  (  STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi) Wira  Jaya  Hartono,  S.Pd.,  M.Pd  (  STMIK Darma Pala Riau)
Penerbit  : STMIK  Dian  Cipta  Cendikia Kotabumi Bekerja Sama Dengan LPPM STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.

## Alamat Redaksi/Penerbit:
Jl. Negara No. 3 Candimas Kotabumi Lampung Utara No Telpon/Fax 0724 23003 Email : lppm-stmik@dcc.ac.id

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER VOL. 9 NO. 2 THN. 2021

## DAFTAR ISI

## Halaman
Sistem Informasi Akuntansi Persedian Barang Berbasis Web Pada Lembaga Permasyarakatan Kelas II A Banceuy Bandung : “Kelompok Tani Desa Banjar Kertarahayu”
Teuku Rian Hardiyansyah, Fatia Salsa Azzahra (Politeknik Piksi Ganesha Bandung 1,2 ) ...................................................................... 01-07
Penerapan Finite State Automata Pada Vending Machine Penjual Obat Non Resep Dokter Dan Keperluan Medis Eko Supriyanto 1 , Angga Ardiansyah 2 , Frieyadie 3 , Sri Rahayu 4 , Windu Gata 5 ( Universitas Nusa Mandiri 12 ) .................................................................................... 08-14
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Kelayakan Pengajuan Sertifikasi Guru Dengan Metode Simple Additive Weighting (Studi Kasus : Ma Al Muhajirin Janti Jogoroto Jombang) Budiman, umam baharudin , winarti (Universitas Darul „Ulum Jombang)  ......................................................................... 15-22
Perancangan Infrastruktur Domain Name Server Lokal Menggunakan Ubuntu Server 16.04 Pada PT. Xyz
Zaenal  Mutaqin  Subekti, Hendra  Setiawan, Satria, Widia Murni Wijaya, Aliy Hafiz, Warsudi (STMIK Bani Saleh, Universitas Negeri Yogyakarta, AMIK Dian Cipta Cendikia, STMIK MIC CIkarang) .............................................................................................. 23-29
Perancangan Sistem Informasi Idea Proposal (Ip) Berbasis Web Pada Pt. Paxel Algorita Unggul Julian Murhan Sahputra, Indah Purnamasari (Universitas Nusa Mandiri 12 )  .................................................................................... 30-35
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Ekstrakurikuler Atletik Berdasarkan Bakat  Siswa Menggunakan Metode Profile Matching
Agnes Basuki, Petrus Sokibi, Tiara Eka Putri ( Universitas Catur Insan Cendekia ) ........................................................................... 36-50
Penerapan Algoritma K-Means Untuk Pengelompokan Usia Calon Penerima Vaksin Di Kab. Ngawi
Irna Yuniarfi, Saifulloh (Universitas PGRI Madiun 12 )  ................................................................................... 51-62
System Penilaian Seleksi Calon Karyawan Baru Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Di PT.TNA
Anik Sri Wahyuningsih , Yudhi Firmansyah (Universitas Panca Sakti Bekasi )  ..............................................................................63-74
Perancangan Sistem Informasi Pembayaran SPP Menggunakan Framework Laravel Ichwan Habib Moudi (Universitas Panca Sakti Bekasi) ................................................................................ 75-80
Implementasi Algoritma K-Means  Dan Algoritma Apriori Optimasi Kinerja Ecu (Study Kasus Mobil Avanza Dan Xenia)
Sigit Mintoro , Asep Afandi (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi)  .................................................................81-88
Sistem Pakar Penyakit Buah Kakao Untuk Peningkatan Hasil Panen Kakao Menggunakan Metode Case Base Reasoning (CBR) Berbasis Web Mobile
Aliy hafiz, Verawati (AMIK Dian Cipta Cendikia,Bandar Lampung) ........................................................ 89-94
Penerapan Metode Rapid Application Develomment (RAD) Dalam Pengembangan Sistem Pemesanan Menu Berbasis Android Aris Baihaqi, Tumini (Fakultas Sains dan Teknologi 1,2 ) .............................................................................. 95-102
Rancang Bangun Sistem Informasi Geografis Pariwisata Di Lampung Timur
Sukatmi, Rexa Alfa Rizi
(AMIK DCC Bandar Lampung 12 )  .............................................................................103-108
Implementasi Psak No. 45 Pada Proses Penyusunan Laporan Keuangan Menggunakan M.S. Excel Dan Aplikasi Accurate Accouting Pada STMIK Bani Saleh
Marhakim, Willy Adam (STMIK Bani Saleh 12 )  .............................................................................................. 109-116
Sistem Prediksi Harga KOPI LAMBAR ( Lampung Barat) Dengan Metode Backpropagation, dan Double Exponential ( Studi Kasus BUMDES  ) Supriyanto, Dwi marisa Efendi,Rhomadhon
(STMIK Dian Cipta cendikia Kotabumi 1- )  ...............................................................117-123
Sistem Informasi Pemasaran Produk Umkm Berbasis Web Pada Kecamatan Bumi Nabung  Lampung Tengah
Yuli Syafitri, Agus Prasetyo, Reni Astika
(AMIK Dian Cipta Cendikia Bandar Lampung)  ......................................................124-134
Rancang  Bangun Aplikasi Pembelajaran Aksara Lampung  Berbasis Android Ferly Ardhy, Hendra Syahrobi (Universitas Aisyah Pringewu 1, STMIK Dian Cipta Cendikia 2 )  .............................. 135-143
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Pada Balita Menggunakan Metode Naïve Bayes Dan Forward Chaining Studi Kasus Puskesmas Cempaka Sungkai Selatan Sidik Rahmatullah, Rima Mawarni (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi 12 )  .............................................................. 144-153
Rekayasa Perangkat Lunak Perhitungan Harga Pokok Produksi Metode Full Costing  Pada Umkm Mitra Cake Di Bandar Lampung
Pitrawati, Arif Sanjaya
(AMIK Dian Cipta Cendikia, Bandar Lampung)  ...................................................... 154-162

## Rancang Bangun Sistem Ujian Online Menggunakan Algoritma Cosine Similarity Berbasis Web
Haryono, Zaenal Mutaqin Subekti, Widiyawati, Hidayatullah (STMIK Bani Saleh 1234 )  ............................................................................................ 163-168
Model Aplikasi Helpdesk Ticketing System Berbasis Web Menggunakan Metode Rad
Indra Permana  ........................................................................................................... 169-173
Pattern Recognition Tulisan Tangan Huruf Hijaiyah Menggunakan Metode
Convolutional Neural Network (CNN)
Mufassiril Abror, Nopiyanto
(Universitas Panca Sakti Bekasi 12 )  ............................................................................ 174-178
Aplikasi Sistem Informasi Keuangan Berbasis Android Di Perumahan Taman Karang Bahagia
Melda Ayulestari (Universitas Panca Sakti Bekasi)  .............................................................................. 179-185
Audit Pelayanan Sistem Rujukan Online Puskesmas Menggunakan Framework COBIT 5.0
Nurmayanti, Merri Parida, Ngajiyanto, Ina Anzalna (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi 1234 )  ............................................................ 186-195
Perancangan Sistem Informasi Pengolahan Data Nilai Siswa Berbasis Web Erin Ermawati, Anik Sri Wahyuningsih (Fakultas Sain dan Teknologi, Universitas Panca Sakti Bekasi 12 ) ............................. 196-205
Pengembangan Sistem Pelaporan Data Hasil Inspeksi Barang Berbasis Web
Siska Putriani (Universitas Pancasakti Bekasi)  ................................................................................ 206-212 Penerapan Extreme Programming Dalam Perancangan Aplikasi Web Food Market
Tumini, Hilman Septiana
(   Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Panca Sakti Bekasi 1,2 )  ........................... 213-221
Sistem Pencarian Barang Berbasis Website Menggunakan Php Dan Mysql Studi Kasus PT. Surya Technology Industri Sulaeman
(Universitas Panca Sakti Bekasi)  ............................................................................... 222-228
Implementasi Metode Prototype Pada Sistem Peminjaman Alat Kerja Berbasis Web Di PT SK Metalindo
Ali Mulyanto, Arjun Gunawan
(Univeritas Panca Sakti Bekasi)  ................................................................................ 229-233
Aplikasi Tata Cara Wudhu Menggunakan Teknologi Augmented Reality Sebagai Media  Pembelajaran  Di TK Al Fatih Ahmad Yakub , Idarul Fadli (Universitas Panca Sakti Bekasi 12 )  ............................................................................ 234-247
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ayam Petelur Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Web Mochammad
Taufiq Hidayat, Ali Mulyanto (Universitas Panca Sakti Bekasi 12 )  ............................................................................ 248-255
Penerapan Metode Prototyping Dalam Perhitungan Hasil Produksi Menggunakan Arduino Uno R3 Dan Php Di PT. Indonesia Epson Industry
Amandha Aulia, Ajar Rohmanu (Universitas Panca Sakti Bekasi 12 )  ............................................................................ 256-264
System Pendukung Keputusan Penentuan Guru Teladan Dengan Metode Profile Matching Hasbulloh, Agmawarnida (Universitas Panca Sakti Bekasi 1,2 )  ............................................................................ 265-271
Implementasi Waterfall Method Pada Aplikasi Buku Induk Siswa Berbasis Web
Idam Holid , Yogie Krisnayadi (Universitas Panca Sakti 12 )  ........................................................................................ 272-282
Pengembangan Text To Speech Media Pembelajaran Untuk Pengenalan Anggota Tubuh Manusia Kelas V Sekolah Dasar
Juwanda Saputra, Ali Mulianto (Teknik Infomratika Fakulutas Sains dan Teknologi 12 )  ........................................... 283-289
Perancangan Sistem Peminjaman Barang Berupa Aset Tetap Berbasis Web Pada Lembaga Permasyarakatan Kelas II A Banceuy Bandung Guntur Salasa Priambodo, Perwito, Candra Mecca Sufyana (Politeknik Piksi Ganesha Bandung 1,2,3 )  ................................................................... 290-295
Metode Pemilihan Karyawan Terbaik Sebagai Penentu Goodwill Perguruan Tinggi Dengan Menggunakan Metode Topsis (Studi Kasus Perguruan Tinggi Di Lampung Utara)
Dwi Sartika, Pakarti Riswanto (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi)  ................................................................. 296-303
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Merek Smartphone Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Ade Kiki Fatmawati, Muhammad Sultan Raflie, Norma Yunita (Universitas Nusa Mandiri 123 )  .................................................................................. 304-315
Pattern Recognition Aksara Lampung Menggunakan Algoritma Neural Network
Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Nopiyanto, Rahmadi
(Universitas Panca Sakti Bekasi)  .............................................................................. 316-321

## PATTERN RECOGNITION AKSARA LAMPUNG MENGGUNAKAN ALGORITMA NEURAL NETWORK
Nopiyanto 1 , Rahmadi 2
Universitas Panca Sakti Bekasi; Jl. Raya Hankam No. 54, Kota Bekasi, Indonesia Email : nopi@mydrive.id 1 , rahmadi1203@gmail.com 2

## ABSTRAK
Indonesia  merupakan  Negara  yang    terdiri  dari  berbagai  macam  suku  dan  budaya,  Indonesia  juga memiliki  berbagai  macam  bahasa  daerah,  salah  satunya  merupakan  bahasa  Lampung.  Bahasa  Lampung merupakan  bahasa  asli  suku  lampung,  didalam  bahasa  lampung  terdapat  aksara  yaitu  aksara  lampung. Aksara  lampung  memiliki  20  kepala  bahasa  dan  12  tanda  baca.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  analisa pengenalan  tulisan  berdasarkan  perubahan  iterasi  dengan  menggunakan  metode neural  network.  Neural network merupakan jaringan saraf yang terdiri dari unit dasar  yang seperti analog dengan neuron, neural network dibagi berdasarkan 3 layer yaitu input layer , hidden layer dan output layer . Dimana setiap node pada  masing-masing  layer  memiliki  suatu  error  rate,  yang  akan  digunakan  untuk  proses  training.  Pada penelitian  ini  akan  menggunakan  bahasa  pemograman  python.  Percobaan  untuk  induk  surat  akan menggunakan  20  huruf  aksara  lampung  dengan  masing-masing  huruf  terdapat  10  pengujian  citra,  dan percobaan  untuk  anak  surat  akan  menggunakan  12  huruf  anak  aksara  lampung  dengan  masing-masing huruf  terdapat  10  pengujian  citra,  sehingga  total  keseluruhan  dataset  mejadi  320  citra.  Hasil  yang diperoleh  dari  proses  pemeriksaan  masing-masing  adalah  75%,  untuk  induk  surat  dengan  sebaran  135 citra  terdeteksi  benar  dan  45  citra  tidak  terdeteksi  dengan  benar.  Untuk  anak  surat  81  citra  terdeteksi dengan benar dan 27 citra tidak terdeteksi dengan benar.
Kata Kunci : Neural Network, Aksara Lampung, Computer Vision, Python.

## ABSTRACT
Indonesia is a country consisting of various tribes and cultures, Indonesia also has regional languages, one of whichis the lampung language. Lampung language is the original language of the lampung tribe, in  the  lampung  language  there  is  s  script,  namely  the  lampung  script.  The  lampung  script  has  20 language  heads  and  12  punctuation  marks.  In  this  study,  an  analysis  of  writing  recognition  based  on iteration changes was carried out using the neural network method. Neural network is a neural network consisting  of  basic  units  that  are  analogous  to  neurons.  Neural  network  are  devided  based  on  3  layer, namely the input layer, hidden layer, and output layer. Where each node in each layar has an error rate, which will be used for the training process. In this study, the python programming language will be used. The experiment for the main letter will use 20 Lampung script letters with 10 image tests for each latter, and the sub-letter experiment will use 12 lampung script latters with 10 image tests for each letter, so that the total dataset becomes 320 images. The results obtained from each inspection process are 75% for the main letter with a distribution of 135 images detected correctly and 45 iamges not detected correctly. For letter children, 81 images were detected correctly and 27 images were not detected correctly.
Keywords : Neural Network, Lampung Script, Computer Vision, Python.
1. Pendahuluan
Dizaman  moderen  ini,  teknologi  berkembang sangat pesat. Baik dalam dunia kerja, pendidikan, bahkan didalam
kehidupan sehari–hari.
Semuanya  dimudahkan  dengan  teknologi  yang semakin  berkembang.  Salah  satunya  adalah teknologi  dalam  bidang Artificial  Intelligenc (AI),  teknologi  AI  mengakses  informasi  yang diinginkan  secara  cepat  dan  tepat,  contohnya adalah  mempelajari  dasar  –  dasar  penulisan Aksara Lampung.
Aksara  Lampung  merupakan  aksara  asli  dari Provinsi Lampung sebagai aksara local. Penyusunan  aksara  Lampung  dilakukan  kata perkata  sehingga  menjadi  sebuah  kalimat. Didalam  aksara  Lampung  terdapat  20  kepala bahasa  dan  12  tanda  baca.  Namun  tidak  semua orang dapat mengerti ilmu dasar aksara lampung, baik  itu  anak–anak  sekolah  dasar,  maupun mereka  yang  sudah  dewasa,  karena  aksara lampung susah di pelajari.
Dengan  latar  belakang  yang  telah  dimukakan sebelumnya,  penulis  ingin  mengangkat  judul dengan  tema: “Pattern  Recognition  Aksara Lampung  Menggunakan  Algoritma  Neural Network” .

## 2. Landasan Teori
Teori  yang  akan  dijelaskan  yaitu  : Artificial Intelligence  (AI),  Machine  Learning,  Neural Network,  Pattern  Recognition, Pengolahan  Citra Digital, Python, Tensorflow , Keras .

## 2.1 Artificial Intelligence (AI)
Artificial  Intelligence  (AI) bagian  dari  ilmu komputer yang mempelajari bagaimana membuat mesin  (komputer)  dapat  melakukan  pekerjaan seperti dan sebaik  yang dilakukan oleh  manusia, bahkan  bisa  lebih  baik  daripada  yang  dilakukan manusia.

## 2.3 Machine Learning
Machine Learning atau pembelajaran mesin adalah turunan dari ilmu komputer yang berkembang dari studi pengenalan pola dan teori
pembelajaran komputasi dalam kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI)

## 2.4 Neural Network
Merupakan  jaringan  saraf  yang  terdiri  dari  unit dasar  yang  seperti  analog  dengan  neuron.  Unit- unit ini dihubungkan satu sama lain oleh koneksi yang  kekuatannya  dapat  dimodifikasi  sebagai hasil  dari  proses  pembelajaran  atau  algoritma. Masing-masing  unit  ini  mengintegrasikan  secara independen  (secara  paralel)  informasi  yang diberikan  oleh  sinapsisnya  untuk  mengevaluasi keadaan  aktivasinya.  Algoritma  neural  network ini  mengadopsi  dari  kemampuan  otak  manusia yang  mampu  memberikan  stimulasi/rangsangan, melakukan proses dan memberikan output.

## 2.5 Konsep Neural Network
1. Proses Kerja Jaringan Syaraf Pada Otak
Manusia
Ide  dasar  Neural  Network  dimulai  dari  otak manusia, dimana otak memuat sekitar 10 11 neuron.  Neuron  ini  berfungsi  memproses setiap  informasi  yang  masuk.  Satu  neuron memiliki 1 akson, dan minimal 1 dendrit. Setiap sel  syaraf  terhubung  dengan  syaraf  lain, jumlahnya mencapai sekitar 10 4 sinapsis. Masing-masing  sel  itu  saling  berinteraksi  satu sama  lain  yang  menghasilkan  kemampuan tertentu  pada  kerja  otak  manusia.  Dibawah  ini gambar dari beberapa bagian otak manusia.
Gambar: Struktur neuron pada otak manusia.
1. Dendrit  ( Dendrites )  berfungsi  untuk mengirimkan  impuls  yang  diterima  ke badan sel syaraf.
2. Akson ( Axon ) berfungsi untuk mengirimkan  impuls  dari  badan  sel  ke jaringan lain
3. Sinapsis berfungsi sebagai unit fungsional di antara dua sel syaraf.
Proses yang terjadi pada otak manusia adalah:
Sebuah neuron menerima impuls dari neuron lain melalui  dendrit  dan  mengirimkan  sinyal  yang dihasilkan  oleh  badan  sel  melalui  akson.  Akson dari  sel  syaraf  ini  bercabang-cabang  dan berhubungan  dengan  dendrit  dari  sel  syaraf  lain dengan  cara  mengirimkan  impuls  melalui sinapsis.

## 2. Struktur Neural Network
Dari  struktur  neuron  pada  otak  manusia,  dan proses  kerja  yang  dijelaskan  di  atas,  maka konsep  dasar  pembangunan  neural  network buatan ( Artificial Neural Network ) terbentuk. Ide mendasar  dari  Artificial  Neural  Network  (ANN) adalah  mengadopsi  mekanisme  berpikir  sebuah sistem  atau  aplikasi  yang  menyerupai  otak manusia,  baik  untuk  pemrosesan  berbagai  sinyal elemen yang  diterima,  toleransi  terhadap
kesalahan/ error , dan juga parallel processing .
Gambar: struktur neural network.
Karakteristik  dari  neural  network  dilihat  dari pola  hubungan  antar  neuron,  metode  penentuan bobot  dari  tiap  koneksi,  dan  fungsi  aktivasinya. Gambar  tersebut  menjelaskan  struktur  neural network secara mendasar, yang dalam kenyataannya tidak hanya sederhana seperti itu.
1. Input, berfungsi seperti dendrite
2. Output, berfungsi seperti akson
3. Fungsi  aktivasi,  berfungsi  seperti sinapsis
Proses  pada  ANN  dimulai  dari  input  yang diterima  oleh  neuron  beserta  dengan  nilai  bobot dari  tiap-tiap  input  yang  ada.  Setelah  masuk  ke dalam  neuron,  nilai  input  yang  ada  akan dijumlahkan  oleh  suatu  fungsi  perambatan ( summing  function ),  yang  bisa  dilihat  seperti pada  di  gambar  dengan  lambang  sigma  (∑). Hasil  penjumlahan  akan  diproses  oleh  fungsi aktivasi  setiap  neuron,  disini  akan  dibandingkan hasil penjumlahan dengan threshold (nilai ambang)  tertentu.  Jika  nilai  melebihi threshold , maka aktivasi neuron akan dibatalkan, sebaliknya,  jika  masih  dibawah  nilai threshold , neuron akan diaktifkan.

## 2.6 Pattern Recognition
Pattern  Recognition  Sebuah  kamus  inggris mendefinisikan  sebuah  pola  (pattern)  sebagai satu  contoh  atau  model  sesuatu  yang  dapat disalin.  Sebuah  pola  adalah  juga  tiruan  sebuah model.  Tetapi  disaat  menjelaskan  berbagai  tipe objek  dalam  dunia  fisik  dan  abstrak,  definisi yang muncul dalam ingatan - sebuah pola adalah setiap  antar  hubungan  data  (analog  atau  digital), kejadian  dan/atau  konsep  yang  dapat  dibedakan. Bentuk  wajah,  sebuah  meja,  urutan  nada  sebait musik,  tema  sebuah  sajak  atau  simponi,  jejak yang  dibuat  partikel  pada  pelat  fotografik, kesemuanya  merupakan  tipe  yang  berlainan  dari pola-pola. Jadi, pengenalan sebuah  wajah, sebait musik,  lukisan,  perkataan  dicetak,  kesemuanya adalah masalah pengenalan pola.

## 2.7 Pengolahan citra digital
Pengolahan citra digital (Digital Image
Processing)  adalah  sebuah  disiplin  ilmu  yang mempelajari  tentang  teknik-teknik  mengolah citra.  Citra  yang  dimaksud  disini  adalah  gambar diam  (foto)  maupun  gambar  bergerak  (yang berasal  dari  webcam).  Sedangkan  digital  disini mempunyai maksud bahwa pengolahan
citra/gambar dilakukan
secara digital menggunakan komputer.

## 1. Citra
merupakan  fungsi  kontinyu  (continue)  dengan intensitas cahaya pada bidang dua dimensi. Agar dapat  diolah  dengan  komputer  digital,  maka suatu  citra  harus  dipresentasikan  secara  numerik dengan nilai-nilai diskrit.

## 2. Citra Biner
Citra  biner  (binary  image)  adalah  citra  digital yang  hanya  memiliki  2  kemungkinan  warna, yaitu  hitam  dan  putih.  Pembentukan  citra  biner memerlukan  nilai  batas  keabuan  yang  akan digunakan  menjadi  nilai  patokan.  Piksel  dengan 10  derajat  keabuan  lebih  besar  dari  nilai  batas akan diberi  nilai 1 dan  sebaliknya piksel dengan derajat  keabuan  lebih  kecil  dari  nilai  batas  akan diberi  nilai  0.  Citra  biner  sering  sekali  muncul sebagai  hasil  dari  proses  pengolahan,  seperti segmentasi,  pengambangan,  morfologi  ataupun dithering.  Fungsi  dari  binerisasi  sendiri  adalah untuk  mempermudah  proses  pengenalan  pola, karena  pola  akan  lebih  mudah  terdeteksi  pada citra yang mengandung lebih sedikit warna.

## Gambar Citra Biner

## 2.8 python
Python adalah  program  yang  sangat  terkenal yang  digunakan  untuk  membuat  kode  komputer. Dapat  digunakan  untuk  melakukan  berbagai aktivitas,  mulai  dari  perhitungan  matematika dasar  hingga  pengkodean  situs  web  dan pemrosesan data.

## 2.9 Tensorflow
Tensorflow adalah salah satu open source library untuk pemrograman berbasis dataflow.
Mempunyai  banyak  library  untuk  matematika dan  sering  digunakan  untuk  pengaplikasian machine learning seperti neural networks.

## 2.10 Keras
Keras  merupakan  pembelajaran  mendalam  yang ditulis  dengan  python.  yang  dibuat  untuk mempermudah pembelajaran terhadap komputer.

## 3. Metode Penelitian
Dalam penelitian ini dilakukan beberapa tahapan. tahapan  yang  dilakukan  antara  lain  yaitu pengkondisian  dataset,  preposesing  dataset, proses training dan testing.
Pengkondisian dataset
Setelah  melakukan riset secara langsung,  dataset yang  terkumpul  berjumlah  20  folder  dataset kelabai  surat  dan  12  folder  dataset  anak  surat. Setiap  folder  terdapat  10  dataset  yang  berbeda beda  bentuknya,  sehingga  total  keseluruhan terdapat 320 citra.
Gambar 1. Dataset kelabai surat
Gambar 2. Dataset anak surat

## 3.1  Proses training dan testing
Dalam  proses  training  dan  testing  metode  yang digunakan  adalah  Neural  Network  atau  dikenal dengan  JST  (  Jaringan  Saraf  Tiruan  ).  Dataset yang dikumpulkan dibagi menjadi 2 bagian yaitu data  training  dan  testing.  Untuk  mendapatkan hasil,  maka  dilakukan  suatu  tahapan  atau  proses training  dan  testing.  Tahap  pertama  yang dilakukan  adalah  mentraining  data  yang  sudah dibagi, setelah dilakukan training maka selanjutnya  menghitung  nilai  loss  dan  akurasi dari  hasil  testing.  Sedangkan  data  testing  dapat dari  hasil  akurasi  data  yang  sudah  di  training. Untuk menentukan epoch, dilakukan testing satu kali  agar  mendapatkan  eror  dan  mendapatkan hasil  yang  baik.  Kemudian  setelah  tahap  itu selesai, selanjutnya melakukan tahapan pelebelan dan  pemisahan  data  training  dan  testing, dilanjutkan dengan melatih dataset menggunakan algoritma Neural  Network atau  JST  (  Jaringan Saraf Tiruan ).

## 4. Hasil dan Pembahasan
Pada  tahapan  ini  akan  membahas  tentang  hasil dan  pembahasan  mengenai  pola  tulisan  aksara lampung  dengan  menggunakan  metode  neural network  atau  JST  (  Jaringan  Saraf  Tiruan  ). Sebagai tahapan awal dilakukan training bertujuan  untuk  memberikan  pengetahuan  yang nantinya  akan  digunakan  sebagai  testing  data. Maka  akan  mendapatkan  nilai  keakurasian  yang didapatkan dari nilai output.
Pada perancangan sistem tahapan yang dilakukan adalah  pengumpulan  dataset  aksara  lampung yang  diperoleh  dari  10  orang  warga  lampung yang  akan  digunakan  sebagai  data  training  dan testing.  Dari  hasil  melakukan  survei  secara langsung yaitu dengan mengumpulkan warga asli lampung  untuk  menulis  aksara  lampung  maka dapat  diperoleh  data  sebanyak  200  data  untuk induk  surat  dan  120  data  untuk  anak  surat. Setelah dataset
berhasil
dikumpulkan,
selanjutnya  dilakukan  proses  reprocessing.  Data yang  digunakan  sebagai  dataset  harus  diubah dengan ukuran yang sama agar lebih mudah pada saat  diproses.  Ukuran  dari  gambar  yang  telah
diubah  menjadi  478  x  360  pixel  seperti  pada gambar 3 berikut :
Gambar 3. Citra aksara lampung pada huruf KA
Setelah  mengubah  size  pada  image,  selanjutnya melakukan  label  sesuai  dengan  huruf  aksara lampung menjadi 32 folder termasuk kelabai dan anak surat. Setelah melakukan beberapa tahapan, selanjutnya  akan  dilakukan  proses  pengujian keakurasian  data.  Penulis  akan  melakukan percobaan  dengan  10  sample  dalam  data  uji dengan  metode  Neural  Network  atau  JST  ( Jaringan  Saraf  Tiruan  )  dengan  5  iterasi  (epoch) Hasil  pencocokan  data  yang  telah  dilakukan seperti table berikut :
Tabel 1. Table Induk Sura
Table 2. Tabel Anak Surat
Setelah  melalui  beberapa  tahapan,  selanjutnya akan dilakukan proses pengujian untuk mengetahui keakurasian data serta lossnya. Hasil dari  pengujian  100%  data  diperoleh  output sebesar  25%  data  loss,  maka  dapat  disimpulkan tingkat keakurasian data sebesar 75%.

## 5. Kesimpulan
Setelah  dilakukan  berapa  tahapan  dan  proses didapatkan nilai akurasi data sebesar 75%, untuk mendapatkan  hasil  klasifikasi  melalui  metose neural network atuau JST ( Jaringan Saraf Tiruan ) kita tidak perlu memiliki data yang besar, selain itu  keuntungan  memiliki  jumlah  sample  yang sedikit  dapat  mempercepat  dalam  pemrosesan data.  Lain  daripada  itu,  masih  terdapat  banyak hal  yang  harus  dilakukan  perbaikan,  mengingat model  ini  belum  diuji  menggunakan  dataset  lain atau dengan menggunakan metode lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Ananda  Riska  Mita  Izati,  H.  B.  (2019).
Penerapan Metode Artificial
Neural  Network  Dalam  Peramalan
Jumlah  Kunjungan  Ibu  Hamil (K4).  Jurnal  Beometrika  Dan
Kependudukan, 11-20.
[2]  Aulia  Yudha  Prathama,  A.  A.  (2017). Pendekatan  Ann  (Artificial  Neural
Network) Untuk Penentuan Prosentase  Bobot  Pekerjaan  Dan Estimasi  Nilai  Pekerjaan  Struktur Pada Rumah Sakit Pratama. Jurnal Teknosains, 1-82.
[3]  Chamsudin,  A.  (N.D.).  Implementasi  Neural Network Untuk Memprediksi Jumlah  Penderita  Tuberculosis.
Emitor: Jurnal Teknik Elektro.
[4]  Eka  Dina  Juliani  Utari  Ms,  I.  G.  (2019). Pengenalan  Pola  Tulisan  Tangan Huruf Sasak Menggunakan
Metode  Integral  Projection  Dan Neural  Network.  J-Cosine,  Vol.  3, No. 1, Juni 2019.
[5]  Haumahu,  J.  P.  (2019).  Implementasi Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk Pengenalan  Pola  Notasi.  Jurnal Riset Komputer (JURIKOM), Vol. 6 No. 3, Juni 2019, 255-259.
[6]  Herman,  L.  S.  (2018).  Pengenalan  Angka Tulisan Tangan Menggunakan Jaringan  Syaraf  Tiruan.  Ilkom
Jurnal Ilmiah Volume 10 Nomor 2
Agustus 2018.
[7]  Kurniawansyah,  A.  S.  (2018).  Implementasi Metode  Artificial  Neural  Network
Dalam  Memprediksi  Hasil  Ujian Kompetensi Kebidanan (Studi Kasus: Akademi Kebidanan Dehasen Bengkulu). Jurnal Pseudocode,  Volume  V  Nomor  1, Februari 2018.
[8]  Trisna  Yuniarti,  I.  R.  (N.D.).  Penggunaan
Artificial  Neural  Network  (Ann) Untuk Memodelkan Volume Ekspor  Crude  Palm  Oil  (Cpo)  Di Indonesia. Ready Star - 2. [9]  Yuan  Octavia  D.P.,  A.  A.  (N.D.).  Studi Prakiraan Beban Listrik Menggunakan  Metode  Artificial Neural  Network.  Jurnal  Teknologi Elektro Dan Kejuruan.