## PEMANFAATAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK DENGAN METODE HEBB RULE UNTUK PENGENALAN BAHASA ISYARAT INDONESIA STATIS
Dwi Setiawan 1) , Achmad Zakki Falani 2)
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Narotama Email : dwisetiawann8@gmail.com , achmad.zakki@narotama.ac.id
Abstrak: Communication limitations are a social problem faced by persons with disabilities who are deaf and speech impaired. This problem is not only experienced by people who are deaf and speech impaired. Because it is less able to translate sign language this also becomes a problem for normal people in communicating with people who are deaf and speech impaired. Based on the problems outlined above, an analysis will be carried out for the introduction of static Indonesian sign language patterns. Where the data used is visual data in the form of pictures taken based on the visual form of the hand that refers to the Indonesian sign language type SIBI (Indonesian Sign System) using the artificial neural network method of hebb rule. Visual data in the form of images are obtained from capture results which are then collected and inputted through a system with the Python programming language as much as 72 training data which are then processed with several stages including preprocessing which has 3 stages namely grayscaling, edge detection, and thresholding. Furthermore, the data is processed at the segmentation stage and classification testing is performed on the test data using the hebb rule method which has a percentage of pattern recognition accuracy of 100% in the training data testing and an accuracy percentage of 80.37% in the test data obtained from the capture of 72 test data.
Keywords  : Hebb  Rule,  Artificial  Neural  Network,  Grayscale,  Edge  Detection,  Threshold,  Ekstraksi,  Bahasa  Isyarat Indonesia, SIBI.
1. PENDAHULUAN

## 1.1. Latar Belakang
Keterbatasan  dalam  berkomunikasi  menjadi masalah  sosial  yang  dihadapi  oleh  penyandang disabilitas tuna rungu dan tuna wicara. Permasalahan  ini  tidak  hanya  dialami  bagi penderita  tuna  rungu  dan  tuna  wicara  saja. Karena  kurang  bisa  menerjemahkan  bahasa isyarat  hal  ini  pun  menjadi  masalah  bagi  orang normal  dalam  berkomunikasi  dengan  penderita tuna rungu dan tuna wicara.
Berdasarkan permasalahan yang telah diuraikan tersebut maka dalam penelitian ini akan dilakukan  analisis  untuk  pengenalan  pola  bahasa isyarat  Indonesia  statis.  Dimana  data  yang digunakan  adalah  data  visual  berupa  gambar yang  diambil  berdasarkan  bentuk  visual  tangan yang  mengacu  pada  bahasa  isyarat  Indonesia jenis  SIBI  (Sistem  Isyarat  Bahasa  Indonesia) dengan  memanfaatkan artificial  neural  network metode hebb rule.

## 1.2. Tujuan
Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah penerapan artificial neural network metode hebb- rule untuk  menerjemahkan  bahasa  isyarat
Indoensia  jenis  SIBI  kedalam  bentuk  teks terjemahan dengan menganalisis data visual yang berupa gambar dari bahasa isyarat Indonesia jenis SIBI.  Serta  mengetahui  berapa  besar  hasil presentase akurasi pengenalan pola bahasa isyarat Indonesia jenis SIBI.

## 1.3. Manfaat
Adapun  manfaat  dari  penelitian  ini  adalah pemanfaatan hasil analisis yang dapat membantu menerjemahkan  bahasa  isyarat  Indoensia  jenis SIBI  kedalam  bentuk  teks  terjemahan  dan  hasil presentase  akurasi  pengujian  dapat  dijadikan sebagai  perbandingan  dengan  metode  lain  untuk mengembangkan  penelitian  ini  pada  penelitian selanjutnya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Bahasa Isyarat
Bahasa  isyarat  memiliki  jenis  yang sangat  beragam.  Walaupun  dengan  bahasa tertulis  yang  sama  tetapi  hampir  di  setiap  negara memiliki  jenis  bahasa  isyarat  yang  berbeda, begitupun  sebaliknya  tak  sedikit  juga  di  setiap negara  memiliki  bahasa  isyarat  yang  sama walaupun  dengan  bahasa  tertulis  yang  berbeda.
Contoh jenis bahasa isyarat yakni, American Sign Language (ASL), British  Sign  Language (BSL), Bahasa  Isyarat  Indonesia  (BISINDO),  Sistem Isyarat  Bahasa  Indonesia  (SIBI),  dan  lain sebagainya.

## 2.2. Siatem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI)
Sistem  Isyarat  Bahasa  Indonesia  atau  SIBI merupakan  bahasa  isyarat  resmi  yang  telah  di bakukan  oleh  pemerintah  karena  penggalan  kata dan  kalimatnya  hampir  sama  menyerupai  ASL dan  memiliki  struktur  yang  sama  dengan  tata bahasa  lisan  indonesia  dimana  SIBI  digunakan untuk  mempresentasikan  tata  bahasa  lisan indonesia  ke  dalam  sebuah  bahasa  isyarat. Berikut  adalah  gambar  2.1  isyarat  huruf  dari SIBI.

## 2.3. Mean Square Error (MSE)
Mean square error adalah sebuah metode yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  nilai error dengan  kuadrat  rata-rata  antara  nilai  asli  pada data training dengan nilai hasil perhitungan hebb rule. Untuk  rumus  perhitungan mean  square error adalah sebagai berikut :
MSE = 1 𝑛 ∑ (𝑓 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 .................(1)
Dengan : f i : Nilai asli data training y i : Nilai hasil perhitungan hebb n : banyaknya range nilai

## 2.4. Artificial Neural Network (ANN)
Artificial neural network atau jaringan syaraf tiruan (JST) merupakan sistem komputasi dimana arsitektur  dan  operasi  diilhami  dari  pengetahuan tentang  sel  saraf  biologis  di  dalam  otak,  yang merupakan  salah  satu  representasi  buatan  dari otak  manusia  yang  selalu  mencoba  menstimulasi proses  pembelajaran  pada  otak  manusia  tersebut. kemampuan  yang  dimiliki  JST  dapat  digunakan untuk  belajar  dan  menghasilkan  aturan  atau operasi  dari  beberapa  contoh  atau  input  yang dimasukkan  dan  membuat  predikasi  tentang kemungkinan  output  yang  akan  muncul  atau menyimpan karakteristik dari input yang disimpan kepadanya. (Hermawan, 2006)

## 2.5. Hebb Rule
Hebb  rule merupakan  suatu  model  jaringan syaraf  tiruan  tertua  pada supervised  learning
yang  dikenalkan  pertama  kali  oleh O.B.  Hebb pada  tahun  1949.  Dimana  pada  model hebb-rule ini  memiliki  beberapa  unit  masukan  yang dihubungkan  langsung  dengan  sebuah  unit keluaran  yang  digunakan  untuk  menghitung bobot dan bias secara continue dengan memanfaatkan  pembelajaran  dengan  supervisi yang menyebabkan bobot dan bias dapat dihitung secara  otomatis  tanpa  harus  melakukan  uji  coba. Cara yang untuk perbaikan bobot adalah :
w i (baru) = w i (lama) + x i * y.................(2) b (baru) = b (lama) + y...........................(3)
Dengan : w i : bobot data input ke-i x i : input data ke-i
y
: output data b : nilai bias

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  bab  ini  akan  dijelaskan  mengenai metodologi penelitian atau langkah-langkah yang digunakan  dalam  menyelesaikan  penelitian  ini. Dimana  metodologi  penelitian  yang  dilakukan yakni  dimulai  dari  analisis  permasalaha,  analisis data  pengenalan,  analisis  data  pengujian,  serta klasifikasi hebb rule .
ANALISIS PERMASALAHAN STUDI LITERATUR MULAI SELESAI ANALISIS SISTEM PENGUMPULAN DATA ANALISIS DATA PENGENALAN PREPROCESSING DATA PENGENALAN EKSTRAKSI DATA PENGENALAN PELABELAN DATA SEGMENTASI DATA PENGENALAN ANALISIS DATA PENGUJIAN PREPROCESSING DATA UJI EKSTRAKSI DATA UJI SEGMENTASI DATA UJI KLASIFIKASI HEBB RULE PERHITUNGAN AKURASI VISUALISASI
Gambar 1. Metodologi Penelitian
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Analisis Data Pengenalan
Tahapan  analisis  data  pengenalan  yang dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  dengan pengumpulan  data  sebagai  data  pengenalan, preprocessing , segmentasi, dan ekstraksi. Setelah melalui  tahapan  tersebut,  data  akan  ditetapkan sebagai data label atau data training.

## 4.1.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan cara input data menggunakan sistem yang telah dibuat dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman python .  Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini merupakan  data  visual  berupa  gambar  dari bahasa isyarat indonesia.
Gambar 2. Data pengenalan huruf A

## 4.1.2. Preprocessing Data Pengenalan
Preprocessing data pengenalan dilakukan pada  data  yang  telah  di input kan  oleh  sistem. Tahap  pertama  yakni  dengan  merubah  data dengan  citra  RGB  menjadi  data  dengan  citra grayscale.
Gambar 3. Data grayscale huruf A
Setelah  dilakukan  proses grayscaling tahap  selanjutnya  adalah edge  detection .  berikut merupakan source  code bahasa  pemrograman python yang  digunakan  untuk  proses edge detection.
Gambar 4. Data citra threshold huruf A

## 4.1.3. Segmentasi Data Pengenalan
Segmentasi  data  pada  penelitian  ini dilakukan  pada  data  hasil thresholding yang digunakan  untuk  merubah  data  visual  berupa gambar menjadi data angka yang memiliki range nilai piksel 0 dan 255 yang disajikan kedalam file
dengan  format csv. Dimana data  tersebut memiliki nilai range kolom sebanyak 640 kolom dan  nilai range baris  sebanyak  480  baris. Banyaknya range kolom dan range baris tersebut didapatkan  dari  data  gambar  yang  memiliki ukuran 640 piksel kali 480 piksel. Berikut adalah source  code untuk  proses  segmentasi  citra menjadi data angka.
Segmen Program 5 Proses Segmentasi
01 :csv=numpy.savetxt(('data_u ji/data_raw/data_uji.csv'), threshold, delimiter=',')
Dari source code tersebut akan dijelaskan pada  baris  ke-01  berisi  mengenai code  library Numpy dari python yang  berfungsi  untuk merubah data  citra hasil dari proses thresholding menjadi data angka

## 4.1.4. Ekstraksi Data Pengenalan
Tahap  selanjutnya  setelah  mendapatkan hasil dari tahap segmentasi yang berupa data csv adalah tahap ekstraksi data yang dilakukan untuk menyederhanakan banyaknya nilai data segmentasi.  Adapun  cara  yang  digunakan  adalah dengan  mencari  mean  dari  data  segmentasi tersebut.  Ekstraksi  data  dilakukan  dengan menjalankan code pemrograman python .  Hasil dari  ekstraksi  data  adalah  nilai  mean  dari  data segmentasi  yang  hanya  memiliki  jumlah  range kolom  sebanyak  1  kolom  dan  range  baris sebanyak  640  yang  disajikan  ke  dalam  file dengan  format  csv.  Tahap  selanjutnya  adalah merubah nilai data ekstraksi menjadi nilai fungsi bipolar yang hanya memiliki nilai -1 dan 1

## 4.1.5. Pelabelan Data
Sebelum  melakukan  tahap  pelabelan yang  harus  dilakukan  adalah  dengan  merubah format  data  ekstraksi  yakni  csv  menjadi  data format  .xlsx  agar  tahap  pelabelan  dapat  mudah diproses  menggunakan  bahasa  pemrograman python. selanjutnya  tahap  pelabelan  data  pada penelitian ini dilakukan dengan menyimpan hasil dari  ekstraksi  data  sebanyak  72  data  menjadi  1 file .xlsx. tahapan yang dilakukan adalah dengan menjalankan bahasa pemrograman python .

## 4.2. Analisis Data Pengujian
Analisis  proses  pengujian  data  pada penelitian  ini  merupakan  suatu  proses  yang dilakukan untuk mengetahui berapa besar
presentase  akurasi  mengenali  pola  data  uji terhadap  data  pengenalan  yang  telah  dijadikan sebagai  acuan  pengujian.  Proses  pengujian  data dilakukan  melalui  beberapa  tahapan,  yakni melakukan  pengambilan  data  uji  dengan  cara memanggil  data  uji  dari  sistem , setelah  itu dilanjutkan  pada  tahap  pengolahan  data  uji.  Data uji  yang  telah  diambil  akan  diolah  dengan beberapa tahap, yakni pro-processing, segmentasi, dan ekstraksi.

## 4.2.1. Input Data
Input data  pengujian  merupakan  tahap  awal untuk  pengujian  data  yakni  dengan  memanggil data  yang  akan  diuji  melalui  sistem  yang dijalankan dengan menggunakan bahasa pemrograman python. berikut  merupakan source code pemrograman  bahasa python pada  proses input data uji dan capture data uji.
Segmen Program 7 Proses Input Data 01 : root = Tk() 02 : root.filename =
filedialog.askopenfilename(tit le = 'Select file', filetypes = (('jpg files','*.jpg'),('all files','*.*')))
03 : imginput = root.filename
04 : print(imginput) Dari source code tersebut akan dijelaskan pada  baris  ke-01  berisi  mengenai code  library Tkinter dari python yang  berfungsi  untuk menampilkan directory. Pada  baris  ke-02 digunakan  untuk  menentukan type data  yang akan  dipanggil,  pada source  code tersebut type data  yang  digunakan  adalah file dalam  format .jpg. padabaris  ke-03 variabel “ imginput ” memiliki fungsi untuk memanggil data yang telah dipilih.  Dan  baris  ke-04  yakni  mencetak  data yang telah dipanggil.
Segmen Program 8 Proses Capture Data Uji 01 : camera = cv2.VideoCapture(0)
02 : top, right, bottom, left = 140, 177, 510, 670
03 : num_frames = 0 #inisialisasi num dari frame
04 : while(True):
05 :   (grabbed, frame) = camera.read() 06 :   frame = imutils.resize(frame, width=700)
07 :   frame = cv2.flip(frame, 1)
08 :   clone = frame.copy()
09 :   (height, width) = frame.shape[:2]
10 :   roi = frame[top:bottom, right:left]
Dari source code tersebut akan dijelaskan pada  baris  ke-01  berfungsi  untuk  mengaktifkan webcam pada  laptop.  Pada  baris  ke-02  adalah source  code untuk  menentukan  koordinat region of  interest dari  kamera.  Pada  baris  ke-03  adalah inisialisasi  num  dari  frame  gambar  pada  kamera. Pada  baris  ke-04  adalah  fungsi looping .  Pada baris  ke-05  adalah  fungsi  untuk  mengaktifkan frame  kamera.  Pada  baris  ke-06  adalah  dungsi untuk mengatur ukuran frame yakni 700px. Pada baris ke-07 adalah fungsi untuk mengubah posisi kamera  agar  tidak  seperti  cermin.  Pada  baris  ke- 08  adalah  fungsi  untuk  menggandakan  frame. Pada  baris  ke-09  adalah  fungsu  untuk  mengatur tinggi  dan  lebar  pada  frame.  Pada  baris  ke-10 adalah  fungsi  untuk  mendapatkan  koordinat region of interest.

## 4.2.2. Input Data
Tahap preprocessing pada  data  uji memiliki langkah atau tahapan yang sama dengan preprocesing data  pengenanalan.  Yakni  dengan merubah  data  dengan  citra  RGB  menjadi  data dengan citra grayscale. Perubahan data dilakukan dengan  menjalankan code bahasa  pemrograman python dan  menggunakan library cv2 yang digunakan untuk mengolah data gambar.
Gambar 5. Data Uji Grayscaling
Tahap  selanjutnya  adalah edge  detection yaitu  mencari  tepian  dari  data  hasil  dari grayscaling.  Adapun  pada  tahap edge    detection ini  dilakukan  dengan  cara  menjalankan code bahasa  pemrograman python dan  menggunakan library cv2 yang digunakan untuk mengolah data gambar.
Gambar 6. Data Uji Edge Detection
Setelah  dilakukan  proses edge  detction tahap selanjutnya adalah merubah data grayscale menjadi  data threshold yang  tidak  memiliki warna  keabuan  dan  hanya  memiliki  2  warna yakni warna hitam dan warna putih. Thresholding dilakukan  dengan  menjalankan  code  bahasa pemrograman python dan  menggunakan library cv2 yang  digunakan  untuk  mengolah  data gambar.
Gam bar 7. Data Citra Threshold

## 4.2.3. Segmentasi Data Uji
Segmentasi  data  uji  pada  penelitian  ini sama  dengan  proses  segmentasi  yang  dilakukan pada  data  pengenalan.  Berikut  adalah source code untuk  proses  segmentasi  citra  menjadi  data angka.
Segmen Program 11 Proses Segmentasi 01 :csv=numpy.savetxt(('data_u ji/data_raw/data_uji.csv'), threshold, delimiter=',')
Dari source  code tersebut  akan  dijelaskan  pada baris  ke-01  berisi  mengenai code  library  Numpy dari python yang  berfungsi  untuk  merubah  data citra  hasil  dari  proses thresholding menjadi  data angka

## 4.2.4. Eksraksi Data Uji
Tahap  ekstraksi  data  uji  pada  penelitian ini  sama dengan proses ekstraksi  yang dilakukan pada data pengenalan. Tahap ekstraksi dilakukan setelah  mendapatkan  hasil  dari  tahap  segmentasi yang berupa data csv adalah tahap ekstraksi  data yang dilakukan untuk menyederhanakan banyaknya  nilai  data  segmentasi.  Adapun  cara yang  digunakan  adalah  dengan  mencari  mean dari  data  segmentasi  tersebut.  Ekstraksi  data dilakukan dengan menjalankan code pemrograman python .  Hasil  dari  ekstraksi  data adalah  nilai  mean  dari  data  segmentasi  yang hanya  memiliki  jumlah  range  kolom  sebanyak  1 kolom  dan  range  baris  sebanyak  640  yang disajikan ke dalam file dengan format csv. Tahap
selanjutnya  adalah  merubah  nilai  data  ekstraksi menjadi nilai fungsi bipolar yang hanya memiliki nilai -1 dan 1.

## 4.3. Klasifikasi Dengan Hebb Rule
Setelah  dilakukan  proses thresholding pada  data  uji  selanjutnya  adalah  proses klasifikasi. Proses klasifikasi dilakukan menggunakan  metode  perhitungan hebb  rule. Selanjutnya  adalah  proses  perhitungan  untuk mencari  nilai  bobot  baru  pada  data  pengenalan dan  nilai  bobot  baru  pada  data  uji.  Dimana  nilai bobot  baru  awal  diketahui  memiliki  nilai  0. Perhitungan  bobot  baru  dilakukan  dengan  cara menjumlahkan  nilai  bobot  baru  dengan  nilai bobot  lama.  Nilai  bobot  baru  yang  telah  didapat selanjutnya  akan  disimpan  dengan  label  bobot baru.  Selanjutnya  adalah  proses  mencari  nilai bias.  Dimana  nilai  bias  tersebut  didapat  dari perkalian  data  bipolar  hasil threshold data pengenalan  dikalikan  dengan  nilai  bobot  baru data  pengenalan  dan  dijumlahkan  dengan  nilai bobot  baru  data  uji.  Setelah  diketahui  hasil  dari nilai  bias  selanjutnya  adalah  merubah  nilai  bias tersebut  menjadi  fungsi  bipolar  yang  selanjutnya akan disimpan dengan label nilai bias.

## 4.3.1. Perhitungan  Akurasi  Pengujian  Dan Nilai MSE
Perhitungan  akurasi  pada  penelitian  ini dilakukan  dengan  mencari  persamaan  dari  hasil perhitungan  nilai  bias  dengan  nilai  bipolar  hasil thresholding data  uji.  Selain  berdasarkan  data training  pengujian  juga  dilakukan  dengan pengambilan  data  uji  dengan  cara capture. Selanjutnya  adalah  perhitungan  nilai error dari hasil  pengujian  dengan  menggunakan  metode MSE. Berikut merupakan rata-rata hasil pengujian  yang  disajikan  pada  tabel  1  rata-rata hasil pengujian.
Tabel 1 Rata-rata Hasil Pengujian
Pengu jian ke-1 Pengu jian ke-2 Pengu jian ke-3 Total rata- rata Nilai Akurasi 81.26 % 79.82 % 80.03 % 80.37 % Nilai MSE 0.75 % 0.81 % 0.80 % 0.79 %
Pada tabel 1 rata-rata hasil pengujian didapat kan nilai akurasi pada pengujian ke-1 adalah 81.26%, pengujian ke-2 adalah 79.82%, dan pengujian ke- 3  adalah  80.03%.  Dan  dari  semua  pengujian didapatkan  rata-rata  hasil  akurasi  pengujian adalah  sebesar  80.37  %.  Sedangkan  untuk  nilai MSE  pada  pengujian  ke-1  adalah  0.75%, pengujian ke-2 adalah 0.81%, dan pengujian ke-3 adalah  0.80%.  Dan  dari  semua  pengujian didapatkan  rata-rata  hasil  nilai  MSE  adalah sebesar 0.79%.

## 4.3.2. Visualisasi
Selanjutnya adalah proses visualisasi dari hasil  perhitungan  akurasi  pengujian  dan  hasil nilai  MSE  yang  disajikan  dalam  bentuk  grafik. Berikut  adalah  bentuk  visual  grafik  hasil perhitungan akurasi.
Gambar 8. Grafik Akurasi Pengenalan
Pada  gambar  7  grafik  akurasi  pengenalan  adalah grafik  nilai  akurasi  dari  sample  data  uji  huruf  A yang  memiliki  nilai barchart tertinggi.  Adapun berikut merupakan visualisasi dari nilai MSE.

## Gambar 9. Grafik Nilai MSE
Pada  gambar  8  grafik  nilai  MSE  adalah  grafik nilai MSE dari dalah satu data uji huruf A dengan nilai terendah yang ditunjukkan pada barchart .

## 5. PENUTUP

## 5.1. Kesimpulan
Berdasarkan  dari  hasil  penelitian  yang telah dilakukan, maka dapat diperoleh kesimpulan  bahwa hasil  pengenalan pola menggunakan  metode hebb  rule pada  data pengujian  yang  dilakukan  sebanyak  3  kali    di setiap  hurufnya  dengan  data  hasil capture memiliki  rata-rata  presentase  akurasi  pengenalan sebesar 80,37%.

## 5.2. Saran
Penelitian  ini  tentu  tidak  lepas  dari kekurangan  baik  dari  segi  analisis  maupun  data yang  digunakan  pada  penelitian  ini.  Maka dilangkah kedepan disarankan agar dilakukannya perbaikan  untuk  penelitian  selanjutnya.  Untuk penelitian selanjutnya disarankan memperbanyak data training dengan berbagai motif gambar hasil capture yang  digunakan  agar  akurasi  kecocokan data  uji  pada  data  pengenalan  bisa  memiliki presentase akurasi yang lebih maksimal.

## DAFTAR PUSTAKA
Andono,  P.  N.,  Sutojo,  T.,  &  Muljono.  (2017). PENGOLAHAN CITRA DIGITAL.
Yogyakarta: ANDI (Anggota IKAPI).
Budi,  A.,  Suma'inna,  &  Maulana,  H.  (2016).
Pengenalan Citra Wajah Sebagai Identifier Menggunakan Metode Principal  Component  Analysis  (PCA). JURNAL  TEKNIK  INFORMATIKA  VOL 9 NO. 2 , 1-9.
Delsavonita,  &  Candra,  F.  (2018).  SISTEM
PENGENALAN  POLA  KARAKTER HURUF  KOREA  MENGGUNAKAN METODE  PRINCIPAL  COMPONENT ANALYSIS DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN - BACK PROPAGATION. Jom FTEKNIK Volume  5  Edisi  2  Juli  s/d  Desember 2018 , 1-8. Fadhilla,  M.,  Saf,  M.  R.,  &  Sahid,  D.  S.  (2017). Pengenalan Kepribadian Seseorang Berdasarkan Pola Tulisa Tangan Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan. JNTETI, Vol 6, No.3 , 1-9.
Faridh, H. M. (2013). Pengenalan Karakter Huruf Tulisan  Tangan  Menggunakan  Metode Principle Component Analysis. 6.
Fathia,  S.  (2013).  Dampak  Reduksi  Sample Menggunakan Principle Component
Analysis  (PCA)  Pada  Pelatihan  Jaringan Syaraf  Tiruan  Terawasi  (Studi  Kasus  :
Pengenalan Angka Tulisan Tangan). 9.
Fatta, H. A. (2009). Rekayasa Sistem Pengenalan Wajah. Yogyakarta: C.V Andi Offset.
Hermawan, A. (2006). Jaringan Syaraf Tiruan.
Kong,  X.,  Hu,  C.,  &  Duan,  Z.  (2017). Principal
Component Analysis Network And Algorithms. Beijing: Science Press.
Muliono,  R.,  &  Lubis,  J.  H.  (2018).  Jaringan Syaraf  Tiruan  Pengenalan  pola  Huruf Dengan  Jaringan  Hebb. Jurnal  Teknik
Informatika Kaputama (JTIK)  Vol 2, No. 1 , 1-5.
Muliono,  R.,  &  Lubis,  J.  H.  (2018).  Jaringan Syaraf  Tiruan  Pengenalan  Pola  Huruf Dengan  Jaringan  Hebb. Jurnal  Teknik Informatika Kaputama (JTIK) Vol. 2, No. 1 , 1-5.
Mulyana,  T.  M.  (2015).  SEGMENTASI  CITRA
MENGGUNAKAN
HEBB-RULE. JURNAL  TEKNOLOGI  INFORMASI, VOLUME 11, NOMOR 1 , 1-9.
Algoritma Principal Component Analysis. 11 , 11.
Tjolleng,  A.  (2017). Pengantar  Pemrograman Matlab. Jakarta: PT. Elex Media Komputindo.