## Penentuan Kemampuan Motorik Halus Anak dari Proses Menulis Hanacaraka Menggunakan Random Forest

## (Children’s Fine Motor Skill Determination from Hanacaraka Writing Process Using Random Forest)
Nurul Zainal Fanani 1,3 , Adri Gabriel Sooai 4 , Surya Sumpeno 1,2 , Mauridhi Hery Purnomo 1,2
Abstract—The children's Fine Motor Skill Assessment (FMS) at the  beginning  of  school  age  is essential  to  get information  about children's school  readiness.  The process of measuring FMS has been carried out by observing children, both directly and from the results of sketches or children's writing. This observation process is very dependent on the observer's perception. This study aims to determine the children's FMS using Javanese script. This research develops a new method for determining children's FMS from the process of writing the Javanese script. The system was recording data  directly  when  the  child  is  writing  the  Javanese  script. Retrieval of data recording from the writing process involved 14 students in 1 st grade and 2 nd grade from three elementary schools in  Jember  district.  The  process  of  recording  data  from  each student produces a large enough raw data. Therefore, this study uses random forest classification method, because this method can carry  out  the  classification  process  on  large  amounts  of  data  by combining  several  decision  trees.  Other  classification  methods, including naïve Bayes and k-NN, were used as a comparison. The experiment  results  show  that  the  random  forest  classification method is the best with an accuracy of 98.7%.
Intisari— Penilaian Kemampuan Motorik Halus (KMH) untuk anak pada awal usia sekolah sangat penting untuk mendapatkan informasi  tentang  kesiapan  sekolah  anak.  Selama  ini  proses pengukuran KMH  dilakukan dengan cara observasi pada anak, baik secara langsung maupun dari hasil sketsa atau hasil tulisan anak.  Proses  pengamatan  ini  sangat  bergantung  pada  persepsi pengamat,  sehingga  dapat  mengakibatkan  kurangnya  objektivi- tas  dalam  penilaian.  Makalah  ini  bertujuan  untuk  menentukan KMH  anak  menggunakan  aksara  jawa  (Hanacaraka).  Makalah ini mengembangkan metode baru untuk menentukan KMH anak sekolah dasar dari proses menulis aksara jawa. Sistem melakukan perekaman data secara langsung pada saat anak menulis aksara jawa.  Pengambilan  data  rekaman  proses  menulis  melibatkan
empat belas siswa kelas 1 dan kelas 2 dari  tiga  sekolah dasar di Kabupaten  Jember.  Proses  perekaman  data  dari  setiap  siswa menghasilkan  data  raw  yang  cukup  besar.  Oleh  karena  itu, digunakan  metode  klasifikasi  random  forest  karena  metode  ini dapat melakukan proses klasifikasi pada data dalam jumlah yang besar  dengan  menggabungkan  beberapa  pohon  keputusan. Metode klasifikasi lain, termasuk naïve Bayes dan k-NN, juga diuji sebagai  perbandingan.  Hasil  uji  coba  menunjukkan  bahwa metode  klasifikasi  random  forest  merupakan  metode  terbaik dalam penelitian ini, yaitu dengan akurasi mencapai 98,7%.
Kata Kunci— Aksara Jawa, Kemampuan Motorik Halus, Random Forest.

## I. P ENDAHULUAN
Kemampuan  Motorik  Halus  (KMH)  adalah  kemampuan fisik  pada  anak  dalam  menggunakan  otot-otot  kecil  di tangannya,  contohnya  adalah  kemampuan  anak  dalam menggenggam pensil, makan menggunakan sendok, menyusun lego,  atau  mengancingkan  baju.  KMH  sangat  penting  karena sangat dibutuhkan anak dalam menyelesaikan aktivitas sehari- hari serta dapat berpengaruh terhadap prestasi akademik anak [1]. Anak-anak dengan KMH yang tidak terlatih, pada umum- nya memiliki tingkat kepercayaan diri yang rendah [2].
KMH dapat dilihat dari hasil tes kemampuan seorang anak untuk  menyelesaikan  tugas  yang  melibatkan  jari-jari  tangan. Semakin tinggi keterampilan motorik anak, semakin baik anak tersebut  menyelesaikan  tugas  dengan  akurasi  tinggi. Keterampilan motorik anak-anak dapat dilihat dan dibanding- kan  dengan  teman  sebayanya.  Misalnya,  anak-anak  berusia  5 tahun yang telah berada di taman kanak-kanak,  secara umum sudah  mengenal  dan  dapat  menulis  huruf  alfabet.  Jika  anak tidak dapat menulis huruf-huruf alfabet dengan baik, bisa jadi karena  kurangnya  KMH.  Anak-anak  dengan  keterampilan motorik yang baik akan dengan cepat mempelajari hal-hal baru yang  sangat  berguna  dalam  menjalani  pendidikan.  Beberapa penelitian  menyebutkan  bahwa  KMH  sangat  penting digunakan sebagai salah satu indikator kesiapan sekolah anak [2]-[5].  Kesiapan  sekolah  adalah  suatu  kondisi  seorang  anak siap untuk terlibat dalam pengalaman belajar di sekolah [6].
Oleh karena itu, penilaian KMH pada anak usia awal sekolah penting  untuk  dilakukan.  Informasi  ini  diperlukan  agar  guru dapat mengetahui kondisi KMH anak, sehingga dapat melaku- kan  pembelajaran  sesuai  dengan  karakteristik  anak  tersebut. Selama  ini  proses  penilaian  KMH  anak  masih  dilakukan dengan  cara  pengamatan  langsung  maupun  dari  hasil  sketsa anak.  Proses  pengamatan  ini  sangat  tergantung  pada  persepsi pengamat, yaitu guru atau psikolog. Sampai saat ini, guru atau
1 Departemen  Teknik  Elektro,  Fakultas  Teknologi  Elektro  dan Informatika  Cerdas,  Institut  Teknologi  Sepupuh  Nopember  (ITS) Kampus  ITS,  Sukolilo,  Surabaya,  Jawa  Timur,  60111,  Indonesia (tlp:031-5939214;fax:031-5913804;e-mail: zainal.fanani15@mhs.ee.its.ac.id)
2 Departemen Teknik Komputer, Fakultas Teknologi Elektro dan Informatika Cerdas, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Gedung B & C, Kampus ITS Sukolilo Surabaya (tlp: 031-5994251- 54, 5947274, 5945472, email: surya@ee.its.ac.id; hery@ee.its.ac.id)
3 Jurusan  Teknologi  Informasi,  Politeknik  Negeri  Jember,  Jl Mastrip  Po  Box  164  Jember,  Jawa  Timur,  68121,  Indonesia  (tlp: 0331-333532; email:  zainal_fanani@polije.ac.id)
4 Program  Studi  Ilmu  Komputer,  Universitas  Katolik  Widya Mandira,  Jl  A.  Yani  50-52,  Kupang  85228,  Indonesia.  (email: adrigabriel@ieee.org)
psikolog  belum  menggunakan  alat  bantu  komputer  dalam proses  penilaian  KMH.  Umumnya,  untuk  anak  usia  awal sekolah dasar, KMH dinilai berdasarkan pengamatan psikolog pada hasil goresan tangan anak. Hasil goresan tangan anak ini diamati  secara  manual  oleh  psikolog  untuk  diklasifikasikan dalam  dua  kategori,  yaitu  KMH  Sesuai  Usia  (SU)  dan  KMH Kurang dari Usia (KU).
Penelitian  untuk  menilai  KMH  anak  menggunakan  alat bantu  komputer  masih  sedikit,  di  antaranya  adalah  penelitian yang mengembangkan aplikasi EasySketch untuk memprediksi tingkat kemampuan motorik halus anak berdasarkan gestur dan bentuk  objek  [7].  Pada  penelitian  tersebut  dinyatakan  bahwa KMH dapat dilatih dan diajarkan melalui aktivitas sketsa atau menulis.  Untuk  orang  dewasa,  menulis  merupakan  hal  yang mudah,  tetapi  bagi  anak-anak  yang  baru  memulai  belajar menulis,  aktivitas  menulis  merupakan  hal  yang  sulit  karena melibatkan  proses  persepsi,  kognitif,  dan  motorik  yang  rumit [8]. Melalui latihan menulis, khususnya menulis tegak bersam- bung,  anak-anak  dapat  melatih  KMH.  Di  Indonesia,  menulis tegak bersambung diajarkan pada anak kelas 1 sekolah dasar. Guru mengenalkan model pembelajaran tegak bersambung dan mengamatinya [9]. Pada saat anak anak sedang berlatih menulis, guru memperhatikan serta menilai proses menulis anak.
Penelitian  lain  menghasilkan  sistem  yang  dapat  membantu guru  dalam  menilai  KMH  menggunakan  informasi  yang diperoleh selama proses menulis tegak bersambung. Beberapa penelitian  juga  telah  melaporkan  bahwa  tulisan  tegak bersambung penting untuk diajarkan pada masa awal sekolah dasar [10], [11]. Pada penelitian lain disebutkan bahwa dalam tulisan  tegak  bersambung,  kata-kata  menjadi  lebih  jelas dipisahkan,  dan  pada  saat  anak  menulis  tegak  bersambung terjadi  upaya  yang  signifikan  dalam  koordinasi  motorik  dan visual  serta  terjadi  aktivasi  pada  area  otak  yang  berkaitan dengan menulis [12]. Selain tulisan tegak bersambung, aksara Jawa,  atau  yang biasa dikenal dengan  Hanacaraka,  juga  telah digunakan  sebagai  sarana  untuk  aktifasi  otak  [13].  Penelitian tersebut telah mengembangkan aksara Jawa untuk melatih otak ( brain gym ). Aksara jawa memiliki suatu kekhasan yang tidak dimiliki oleh aksara lain, sehingga aksara Jawa dapat diguna-
kan sebagai brain gym dan rehabilitasi gangguan saraf. Brain gym menggunakan  aksara  Jawa  bermanfaat  untuk  memperta- hankan  dan  mengasah  kecerdasan  otak,  melatih  daya  ingat, serta menyeimbangkan otak kanan dan kiri.
Termotivasi penelitian sebelumnya, makalah ini bermaksud memanfaatkan  aksara  Jawa  untuk  menentukan  KMH  anak sehingga dapat diklasifikasikan menjadi KMH SU atau KMH KU.  Makalah  ini  mengembangkan  sistem  yang  digunakan untuk merekam data selama proses menulis aksara Jawa. Data yang  dihasilkan  selama  proses  menulis  berupa  data  posisi relatif pena stylus terhadap papan digital meliputi  posisi x ( x- pos ), posisi y ( y-pos ), posisi z ( z-pos ), dan nilai tekanan pena. Data  ini  kemudian  dijadikan  sebagai  fitur  dalam  proses klasifikasi. Dataset yang  terekam  selama  proses  perekaman data dari kegiatan menulis aksara Jawa jumlahnya cukup besar, sehingga  pada  penelitian  ini  digunakan  metode  klasifikasi random  forest [14].  Penggunaan  metode  ini  didasarkan  pada pengambilan  keputusannya  yang  tidak  hanya  diperoleh  dari satu  model  saja,  tetapi  beberapa  model  pohon  keputusan ( decision tree) yang dibangkitkan secara acak dari dataset [15]. Beberapa  penelitian  menyebutkan  bahwa  metode Random forest cukup efektif untuk mengklasifikasikan data yang besar dengan atribut yang tidak lengkap serta menghasilkan tingkat akurasi yang lebih tinggi daripada metode lain [16].
Sistem yang dikembangkan mencoba membantu pengamat- an  guru  untuk  mengetahui  kemampuan  KMH masing-masing anak.  Dengan  adanya  penentuan  KMH  ini,  diharapkan  guru dapat  mengondisikan  suasana  kelas  sesuai  kondisi  dan karakteristik masing-masing anak.

## II. U SULAN M ETODE
Tahapan yang dilakukan pada  makalah  ini terbagi  menjadi tiga,  yaitu  tahap  persiapan,  tahap  perekaman  data,  dan  tahap klasifikasi KMH, seperti yang ditunjukkan pada Gbr. 1.

## A. Tahap Persiapan
Tahap ini terbagi menjadi dua bagian yang dilakukan secara terpisah, yaitu sebagai berikut.
Tahap Persiapan
Tahap Perekaman Data Tahap Klasifikasi Kemampuan Motorik Halus Pengembangan Perangkat Akuisis Data Asesmen Kemampuan Motorik Halus Oleh Psikolog Perekaman data proses menulis aksara jawa Penggunaan Perangkat x-pos Label No. 1. 2. 3. n . . . . dataset Pelabelan Kemampuan Motorik Halus Proses klasifikasi Klasifikasi Motorik Halus Dengan Random Forest y-pos z-pos tekanan
Gbr. 1 Metode yang diusulkan untuk penentuan KMH.
1)  Pengembangan Perangkat Perekaman Data: Bagian ini dilakukan dengan membuat sistem yang terdiri atas komputer dan perangkat lunak yang digunakan untuk membaca data dari papan  digital  dan  menyimpan  data  tersebut  dalam database berupa file Comma Separated Values (CSV). Perangkat lunak ini  digunakan  untuk  mengumpulkan  data  selama  kegiatan penulisan,  seperti  yang  diperlihatkan  pada  Gbr.  2.  Perangkat lunak dikembangkan menggunakan bahasa C#. Aplikasi yang dikembangkan  memiliki  beberapa  fitur,  yaitu  perekaman informasi  data  siswa,  data  sekolah,  usia,  dan  jenis  kelamin. Aplikasi  ini  juga  mampu  membaca  data  posisi  serta  data tekanan  pena stylus terhadap  papan  digital  secara real  time . Perangkat  ini  terdiri  atas  komputer  yang  berfungsi  sebagai pengolah  data  serta  perangkat  papan  digital  yang  berfungsi sebagai  tampilan  sekaligus  sebagai  sensor  pembacaan  pena stylus .
2)  Asesmen  oleh  Psikolog: Bagian  ini  merupakan  proses penilaian  yang  dilakukan  oleh  psikolog  menggunakan instrument Bender  Gestalt untuk  memberikan  label  pada peserta  penelitian,  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gbr.  3. Psikolog melakukan asesmen satu minggu sebelum pelaksana- an perekaman data menulis. Asesmen oleh psikolog dilakukan pada  siswa  yang  dipilih  secara  acak  yang  direkomendasikan oleh sekolah. Hasil asesmen oleh psikolog berupa sertifikat dari masing-masing  siswa.  Penilaian  psikolog  di  sini  bertujuan untuk  memahami  estimasi  KMH  peserta  sebelum  diamati selama  proses  menulis.  Psikolog  menggunakan  seperangkat alat tes untuk menilai KMH peserta. Hal-hal yang dinilai adalah cara  memegang  pensil,  cara  mengontrol  tekanan  pada  saat menulis,  cara  membedakan  posisi  relatif,  dan  cara membedakan  orientasi  serta  membentuk  huruf.  Dari  kegiatan ini, psikolog mengevaluasi kondisi KMH peserta melalui hasil sketsa goresan tangan peserta.

## B. Tahap Perekaman Data
Tahap ini merupakan tahap perekaman data proses menulis aksara  Jawa  oleh  peserta.  Peserta  diambil  secara  acak  dari
kegiatan tahap persiapan, yaitu asesmen oleh psikolog. Jumlah peserta adalah 110 siswa, dari kelas 1 dan kelas 2 sekolah dasar. Berdasarkan asesmen oleh psikolog, siswa dengan kategori KU berjumlah dua belas orang dari siswa kelas 1 dan sepuluh orang dari siswa kelas 2.
Selanjutnya,  diambil  sampel  sejumlah  tujuh  siswa  kelas  1 dengan KMH SU dan tujuh siswa dengan KMH KU. Selain itu, diambil  juga  masing-masing  tujuh  siswa  dari  kelas  2  dengan KMH  SU  dan  KU  dari  tiga  sekolah  dasar  yang  berlokasi  di Jember,  Jawa  Timur.  Distribusi  peserta  diperlihatkan  pada Tabel  I.  Jumlah  sampel  tersebut  dianggap  mewakili keseluruhan populasi peserta dari tiga sekolah dasar. Bahkan di sekolah 2 kelas 1 tidak ditemukan siswa dengan kategori KMH KU.
Siswa  peserta  penelitian  berasal  dari  tiga  sekolah  yang mempunyai  karakteristik  berbeda.  Sekolah  1  adalah  SDN Bintoro 5 yang berlokasi di wilayah kecamatan Patrang, Jember, Jawa  Timur.  Lokasi  sekolah  1  ini  terpencil,  yaitu  di  lereng gunung  dengan  mayoritas  orang  tua  siswa  bekerja  sebagai buruh  kebun  kopi  serta  kurang  berpendidikan  atau  tidak sekolah. Semua siswa sekolah 1 tidak memiliki gawai. Sekolah
Gbr. 3  Kegiatan asesmen oleh psikolog.
Gbr. 2 Sistem perekaman data yang dikembangkan.
2  adalah  SDN Karangrejo  6 yang berlokasi di  wilayah  Keca- matan  Sumbersari,  Jember,  Jawa  Timur.  Lokasi  Sekolah  2 berada di dekat dengan pusat kota, tetapi mayoritas pekerjaan orang tua siswa adalah buruh tani dan pedagang sayur, dengan pendidikan orang  tua  siswa  adalah  SD  dan SMP,  serta  hanya beberapa siswa yang mempunyai gawai. Sekolah 3 adalah SDN Karangrejo 2 yang berlokasi  dekat dengan pusat  kota dengan mayoritas pekerjaan oran tua siswa adalah pegawai atau bekerja di sektor formal, dengan pendidikan minimal SMA, dan hampir semua siswa mempunyai gawai.
Untuk proses perekaman data, digunakan papan digital, yaitu WACOM  CINTIQ  13HD,  dengan  pena  elektronik  nirkabel yang  ujungnya  peka  terhadap  tekanan.  Penggunaan  papan digital  ini  ditujukan  agar  peserta  dapat  melakukan  aktivitas menulis menyerupai menulis di atas kertas dengan hasil tulisan yang  langsung  dapat  dilihat.  Data  yang  dapat  diperoleh  dari papan  digital  ini  berupa  nilai x-pos yang  mempunyai  nilai antara 0-1365, y-pos dengan nilai  antara  0-767, z-pos dengan nilai antara 0-1.023, dan tekanan yang mempunyai nilai antara 0-1023.  Nilai  x -pos,  y-pos ,  dan z-pos merepresentasikan koordinat  posisi  pena  terhadap  papan  digital,  sedangkan  nilai tekanan  merepresentasikan  informasi  kekuatan  tekanan  pena terhadap papan digital pada saat proses menulis. Pengambilan sampel  data  dilakukan  sebanyak  200  data  per  detik  (200  Hz) dengan laptop. Spesifikasi laptop yang digunakan setara Core i5 2,2 GHz dengan kapasitas RAM minimal 4 GB.
Pada proses pengambilan data, peserta diberi tugas menulis masing-masing  lima  huruf  aksara  Jawa  langsung  pada  papan digital menggunakan  pena stylus .  Tidak  semua  aksara  Jawa digunakan  pada  penelitian  ini.  Hanya  lima  aksara  saja  yang digunakan, yaitu Ha, Na, Ka, Tha , dan Nya , seperti yang ditun- jukkan  pada  Gbr.  4.  Pemilihan  lima  aksara  tersebut mempertimbangkan tingkat kesulitan penulisannya. Aksara Ha untuk kategori mudah, aksara Na untuk kategori sedang, aksara Ka untuk kategori agak sulit, aksara Tha untuk kategori sulit, dan aksara Nya untuk kategori sangat sulit [13].
Peserta  diminta  menebalkan  contoh  aksara  Jawa  yang  ada pada  papan-papan  digital  seperti  yang  terlihat  pada  Gbr.  5. Selama proses menulis aksara Jawa tersebut, sistem merekam data x-pos, y-pos, z-pos , dan tekanan yang selanjutnya disimpan ke  dalam  bentuk file  .csv ,  untuk  nantinya  dijadikan  sebagai dataset .

## C. Tahap Klasifikasi KMH Menggunakan Random Forest.
1)  Pembentukan Dataset: Setelah pengambilan data proses menulis  aksara  Jawa  oleh  peserta,  tahap  selanjutnya  adalah
memproses dataset hasil  perekaman  proses  menulis  aksara Jawa. Data yang telah direkam dikompilasi dengan label KMH yang  berasal  dari  psikolog  menjadi dataset yang  nantinya diolah  menggunakan  metode  klasisfikasi,  seperti  yang  tersaji pada  Tabel  II.  Masing-masing  siswa  memberi  kontribusi berkisar antara 1.800–2.200 data, sehingga untuk tujuh siswa, terdapat  10.000  hingga  11.000  data  pada  masing-masing kategori, SU dan KU.
Untuk  setiap  proses  menulis  dari  masing-masing  peserta, semua dataset diberi  label  sesuai  dengan  hasil  asesmen  yang dikeluarkan  oleh  psikolog.  Berdasarkan  hasil  asesmen  dari psikolog, peserta dikelompokkan dalam kategori SU atau KU. Pelabelan  oleh  psikolog  ini  juga  menjadi  dasar  kebenaran dataset yang dibangun. Oleh karena itu, dataset yang terbangun berasal dari proses menulis dari tujuh siswa dengan KMH SU dan tujuh siswa dengan KMH KU untuk masing-masing kelas dan aksara yang memiliki fitur x-pos, y-pos, z-pos , dan tekanan. Dataset yang dibangun terdiri atas kelas 1 dengan aksara ( Ha , Na , Ka , Tha , Nya ) dan kelas 2 dengan aksara ( Ha , Na , Ka , Tha , Nya ) serta disimpan kembali dalam file bertipe .csv
2)  Proses Klasifikasi: Pada tahap ini, dilakukan eksperimen untuk menentukan KMH siswa dari proses menulis aksara Jawa. Metode klasifikasi yang digunakan adalah random forest [15]. Random  forest atau random  decision  forest adalah  metode klasifikasi  yang  memanfaatkan ensemble  learning , yaitu metode  prediksi  yang  menggunakan  beberapa  tahapan pembelajaran.  Salah  satu  algoritme ensemble  learning yang
T ABEL I D ISTRIBUSI P ESERTA P ENELITIAN
Jumlah Siswa Sekolah 1 Sekolah 2 Sekolah 3 Total Kelas 1 Sesuai Usia 2 2 3 7 Kurang dari Usia 2 0 5 7 Kelas 2 Sesuai Usia 3 2 2 7 Kurang dari Usia 3 1 3 7 Gbr. 4  Aksara Jawa atau Hanacaraka.
Gbr. 5 Proses perekaman data menulis aksara Jawa.
digunakan dalam random forest adalah bootstrap aggregation , atau yang dikenal dengan nama bagging. Random forest juga menggunakan  metode  regresi  dan  tugas  lain  melalui penyusunan banyak decision tree ,  dengan rumus seperti pada (1) [17].
𝑓̂ = 1 𝑩 ∑ 𝑓 𝑏 (𝑥 ′ ) 𝐵 𝑏=1 . (1)
Training  set dinotasikan  sebagai 𝑋 = 𝑥 1 , … , 𝑥 𝑛 , responsnya dinotasikan  dengan 𝑌 = 𝑦 1 , … , 𝑦 𝑛 , dan  pengulangan bagging dinotasikan dengan 𝐵 iterasi. Jumlah data training dinotasikan sebagai n , sampel dengan penggantian isi dinotasikan dengan 𝑋 𝑏 , 𝑌 𝑏 , regression  tree dinotasikan  sebagai 𝑓 𝑏 pada 𝑋 𝑏 , 𝑌 𝑏 , dan setelah proses training , prediksi dinotasikan sebagai 𝑥′ . Untuk mengetahui kinerja metode random forest, penelitian ini menggunakan dua metode pembanding, yaitu naïve Bayes [18]  dan k-NN [19]. naïve  Bayes adalah  pengklasifikasi probabilisitk  yang  bekerja  berdasarkan  aturan  Bayes,  dengan rumusan seperti pada (2).
𝑝(𝐶 𝑘 |𝑥) = 𝑝(𝑥|𝐶 𝑘 )𝑝(𝐶 𝑘 ) 𝑝(𝑥) (2)
dengan x adalah vektor dari fitur-fitur dan 𝐶 𝑘 adalah label yang mungkin  dihasilkan  dari 𝑘 .  Dalam  bahasa  yang  relatif sederhana, persamaannya dapat ditulisakan sebagai (3).
𝑝𝑜𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑜𝑟 = 𝑝𝑟𝑖𝑜𝑟 𝑥 𝑙𝑖𝑘𝑒𝑙𝑖ℎ𝑜𝑜𝑑 𝑒𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (3)
dengan asumsi kemandirian naïve dirumuskan sebagai (4).
𝑃(𝑥 𝑖 |𝐶 𝑘 , 𝑥 1 , … , 𝑥 𝑖−1 , 𝑥 𝑖+1 , … , 𝑥 𝑛 ) = 𝑃(𝑥 1 |𝐶 𝑘 ). (4)
Selanjutnya,  untuk  semua 𝑖, dilakukan  penyederhanaan dengan (5).
𝑝(𝐶 𝑘 |𝑥 1 , … , 𝑥 𝑛 ) = 𝑃(𝐶 𝑘 ) ∏ 𝑃(𝑥 𝑖 |𝐶 𝑘 ) 𝑛 𝑖=1 𝑃(𝑥 1 ,…,𝑥 𝑛 ) . (5)
Dengan 𝑃(𝑥 1 , … , 𝑥 𝑛 ) sebagai  konstanta, 𝑃(𝐶 𝑘 ) dan 𝑃(𝑥 𝑖 |𝐶 𝑘 ) dapat  diperkirakan  menggunakan Maximum  A Posterior (MAP).  Penyederhanaan  dari  MAP  disebut naïve Bayes .
Dalam  proses  klasifikasi,  algoritme  tetangga k -terdekat  ( k- NN )  adalah  metode  nonparametrik  yang  digunakan  untuk
klasifikasi dan regresi. Dalam kedua kasus, input terdiri atas k contoh  pelatihan  terdekat  di  ruang  fitur.  Dalam  klasifikasi k- NN , output adalah  keanggotaan  kelas.  Suatu  objek  diklasifi- kasikan oleh suara  pluralitas tetangganya, dengan objek yang ditugaskan ke kelas paling umum di  antara tetangganya yang terdekat ( k adalah bilangan bulat positif, biasanya kecil). Jika k = 1, maka objek hanya ditugaskan untuk kelas tetangga terdekat itu.  Dalam  regresi k-NN , output adalah  nilai  properti  untuk objek. Nilai ini adalah rata-rata dari nilai k tetangga terdekat. Metode k-NN adalah jenis pembelajaran berbasis contoh, atau pembelajaran  “malas”,  yang  fungsinya  hanya  didekati  secara lokal dan semua perhitungan ditangguhkan hingga klasifikasi. Keduanya digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Teknik yang berguna  adalah  menetapkan  bobot  pada  kontribusi  tetangga, sehingga tetangga yang lebih dekat berkontribusi lebih banyak ke  rata-rata  daripada  yang  lebih  jauh.  Misalnya,  skema pembobotan  umum  terdiri  atas  memberikan  bobot  kepada masing-masing tetangga 1/ d , dengan d adalah jarak ke tetangga. Tetangga  diambil  dari  satu  set  objek  yang  kelasnya  (untuk klasifikasi k-NN ) atau nilai properti objeknya (untuk regresi k- NN )  diketahui.  Ini  dapat  dianggap  sebagai  pelatihan  yang ditetapkan untuk algoritme, meskipun tidak diperlukan langkah pelatihan  eksplisit  [20].  Metode k-NN bekerja  menggunakan matriks jarak, yaitu Euclidean dengan rumus seperti pada (6).
𝑑(𝑒, 𝑓) =   √∑ (𝑒 𝑖 − 𝑓 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (6)
dengan 𝑑(𝑎, 𝑏) adalah  jarak  antara  fitur  yang  dibandingkan terkelompok  ke  label  tertentu  dan 𝑛 adalah  banyaknya  data. Total data adalah 𝐸 =   (𝑒 𝑖 , … , 𝑒 𝑛 ) .

## III. H ASIL DAN A NALISIS
Tabel  III  menjelaskan  hasil  klasifikasi  menggunakan  tiga jenis  pengklasifikasi,  yaitu random  forest , k-NN ,  dan naïve Bayes .  Ketiga  pengklasifikasi  tersebut  menghitung  akurasi KMH untuk kelas 1 dan kelas 2. Aksara yang digunakan dalam pengklasifikasian adalah Ha, Na, Ka, Tha, dan Nya . Terlihat  bahwa random  forest menghasilkan  nilai  akurasi tertinggi  untuk  kelas 1  pada  aksara Ha ,  dengan  angka  97,6% dan  hasil  berikutnya  untuk  kelas  2  pada  aksara Ka ,  dengan angka 98,7%. Kedua hasil ini mengungguli k-NN dengan selisih 2,8% untuk aksara Ha di kelas 1 dan selisih 1,4% untuk aksara Ka di  kelas  2.  Selisih  yang  cukup  besar,  yaitu  33,6%,  juga terjadi untuk naïve Bayes pada huruf Ha di kelas 1 dan selisih 33,1% untuk naïve Bayes pada huruf Ka di kelas 2.
Secara  umum,  pengklasifikasi random  forest mengungguli dua pengklasifikasi lainnya, yaitu k-NN dan naïve Bayes , untuk lima  aksara  pada  kedua  kelas.  Khusus  pengklasifikasi naïve Bayes hanya mampu  memprediksi 67,8% pada  aksara Tha di kelas 1 dan terendah dengan angka 57,6% pada aksara Tha di kelas 2. Secara keseluruhan, dua pengklasifikasi, yaitu random forest dan k-NN ,  mengungguli naïve  Bayes dengan  rata-rata selisih sebesar 30% untuk semua aksara dan semua kelas.
Berdasarkan  eksperimen  yang  telah  dilakukan,  diperoleh hasil  seperti  diperlihatkan  pada  Gbr.  6.  Tampak  bahwa pengklasifikasi random  forest memberikan  angka  92,7% terhadap  SU  dan  97,9%  terhadap  KU.  Hal  ini  menyatakan bahwa kesesuaian pelabelan menujukkan akurasi yang tinggi.
T ABEL II C ONTOH D ATASET P ROSES M ENULIS H URUF H A
x-pos y-pos z-pos Tekanan Label 649 370 8 0 SU 649 370 0 0 SU 649 370 0 0 SU 649 369 0 0 SU 649 369 0 0 SU ... ... ... ... ... 714 373 0 621 KU 714 373 0 524 KU 714 374 0 394 KU 714 374 0 153 KU 714 374 0
0 KU
Selanjutnya, pengklasifikasi k-NN memberikan angka 94,55% terhadap SU dan 95,00%  terhadap KU. Hal ini tidak berbeda jauh  dengan  pengklasifikasi random  forest ,  yang  kesesuaian pelabelannya  juga  menunjukkan  akurasi  yang  tinggi. Sementara  itu,  pengklasifikasi naïve  Bayes hanya  berhasil memberikan angka 62,9% untuk SU dan 65% untuk KU. Jika dibandingkan  dengan  dua  pengklasifikasi  sebelumnya,  yaitu random forest dan k-NN , didapatkan selisih sekitar 30% lebih rendah.
Selanjutnya,  dari  pengujian  di  kelas  2  dengan  aksara Ka yang telah dilakukan, diperoleh hasil seperti ditunjukkan pada Gbr. 7. Jika dibandingkan dengan hasil pada kelas 1 aksara Ha , maka  pengklasifikasi random  forest di  eksperimen  kedua memberikan angka yang lebih tinggi, yaitu 98,3% terhadap SU dan  99,1%  terhadap  KU.  Hal  ini  juga  menyatakan  bahwa kesesuaian  pelabelan  menujukkan  akurasi  yang  tinggi. Selanjutnya, pengklasifikasi k-NN juga memberikan hasil yang lebih  tinggi dibandingkan dengan  eksperimen kelas 1. Angka yang  diperoleh  adalah  99,63%  terhadap  SU  dan  97,90% terhadap KU. Hal ini tidak berbeda jauh dengan pengklasifikasi random forest , kesesuaian pelabelan juga menunjukkan akurasi yang  tinggi.  Sedangkan  pada  pengklasifikasi naïve  Bayes terjadi kenaikan  angka  akurasi dengan capaian 80,70% untuk SU,  tetapi  ada  penurunan  yang  cukup  besar,  yaitu  42,50%, untuk  KU.  Jika  dibandingkan  dengan  dua  pengklasifikasi sebelumnya, yaitu random forest dan k-NN , didapatkan selisih yang cukup besar untuk KU, yaitu sekitar 40% lebih rendah.

## IV. K ESIMPULAN
Dari hasil asesmen psikolog, dinyatakan bahwa pada sekolah 2  tidak  terdapat  siswa  yang  memiliki  KMH  KU.  Fenomena tersebut  diharapkan  dapat  diteliti  lebih  lanjut.  Ada kemungkinan  kemampuan  KMH  siswa  dipengaruhi  oleh kepemilikan gawai atau tingkat pendidikan orang tua.
Aksara Ha dinilai tepat untuk menentukan KMH pada siswa kelas 1 sekolah dasar dari proses menulis aksara Jawa dengan metode random  forest .  Hal  ini  diduga  karena  siswa  kelas  1 masih  belajar  menulis  sederhana,  sehingga  aksara Ha dirasa mudah dan  tepat untuk menentukan KMH. Aksara Ka dinilai tepat  untuk  dipakai  untuk  menetukan  KMH  siswa  kelas  2 seolah  dasar.  Diduga  ini  terjadi  karena  siswa  kelas  2  telah memiliki  pengalaman  menulis  lebih  banyak  dibandingkan siswa kelas 1. Sedangkan aksara Nya dirasa masih cukup sulit diikuti oleh siswa kelas 1 dan kelas 2. Hal ini ditunjukkan oleh rendahnya  akurasi  yang  diperoleh  menggunakan  tiga  metode pengklasifikasi yang digunakan. Pengklasifikasi menggunakan random  forest dinilai  sangat  tepat  untuk  menentukan  KMH kelas  1  dan  2,  karena  dapat  memberikan  akurasi  yang  tinggi hingga mencapai 98,7%. Kesalahan akurasi diduga diakibatkan oleh  perekaman  data  pada  saat  pena stylus belum  menyentuh papan digital.

## R EFERENSI
[1]  D.  Grissmer,  K.J.  Grimm,  S.M.  Aiyer,  W.M.  Murrah,  dan  J.S.  Steele, “Fine  Motor Skills  and  Early Comprehension  of the  World: Two  New
T ABEL III
P ERBANDINGAN P ENGKLASIFIKASI R ANDOM F OREST , K -NN, DAN N AÏVE B AYES T ERHADAP A KSARA J AWA PADA D UA K ELAS
Kelas 1 Kelas 2 Ha Na Ka Tha Nya Ha Na Ka Tha Nya RF 97,6% 97,0% 97,0% 96,8% 96,0% 97,6% 97,8% 98,7% 96,7% 96,6% k-NN 94,8% 93,4% 94,4% 92,8% 92,0% 95,0% 95,0% 97,3% 93,3% 92,5% NB 64,0% 63,9% 60,2% 67,8% 62,3% 60,0% 63,9% 65,6% 57,6% 62,9% RF = Random Forest ; NB = Naïve Bayes Gbr. 6 Grafik hasil klasifikasi KMH SU dan KU aksara Ha untuk kelas 1.
97,2% 2,1% 94,5% 5,00% 62,9% 35,00% 2,8% 97,9% 5,50% 95,00% 37,10% 65,00% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% SU KU SU KU SU KU Random Forest kNN Naïve Bayes
SU KU Gbr. 7 Grafik hasil klasifikasi KMH SU dan KU aksara Ka untuk kelas 2. 98,3% 1,7% 96,3% 3,70% 80,70% 57,50% 0,9% 99,1% 2,10% 97,90% 19,30% 42,5% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% SU KU SU KU SU KU Random Forest kNN Naïve Bayes SU KU
School Readiness Indicators.,” Dev. Psychol. , Vol. 46, No. 5, hal. 1008– 1017, Agt. 2010.
[2]  C.E. Cameron, L.L. Brock, W.M. Murrah, L.H. Bell, S.L. Worzalla, D. Grissmer, dan F.J. Morrisonc, “Fine Motor Skills and Executive Function Both  Contribute  to  Kindergarten  Achievement:  Fine  Motor  and Kindergarten Achievement,” Child Dev. , Vol. 83, No. 4, hal. 1229–1244, Des. 2012.
[3]  K.P. Feder dan A. Majnemer, “Handwriting Development, Competency, and Intervention,” Dev. Med. Child Neurol. , Vol. 49, No. 4, hal. 312–317, Sep. 2007.
[4]  S. Suggate, E. Pufke, dan H. Stoeger, “Do Fine Motor Skills Contribute to Early Reading Development?,” J. Res. Read. , Vol. 41, No. 1, hal. 1– 19, 2018.
[5]  N.J. Pitchford, C. Papini, L.A. Outhwaite, dan A. Gulliford, “Fine Motor Skills Predict Maths Ability Better than They Predict Reading Ability in the Early Primary School Years,” Front. Psychol. , Vol. 7, Paper 783, hal 1-17, Mei 2016.
[6]  E. Supartini, “Pengukuran Kesiapan Sekolah,” JPK (Jurnal Pendidikan. Khusus) , Vol. 2, No. 2, hal. 61-71, 2006.
[7]  H.  Kim,  S.  Valentine,  P.  Taele,  dan  T.  Hammond,  “EasySketch:  A Sketch-based Educational Interface to Support Children’s Self-regulation and School Readiness,” dalah The Impact of Pen and Touch Technology on  Education,  Human-Computer  Interaction  Series ,  T.  Hammond,  S. Valentine, A. Adler, dan M. Payton, Eds., Cham, Switzerland: Springer International Publishing, 2015, hal. 35–46.
[8]  H.K.  Gerde,  T.D.  Foster,  dan  L.E.  Skibbe,  “Beyond  the  Pencil: Expanding the Occupational Therapists’ Role in Helping Young Children to Develop Writing Skills,” Open J. Occup. Ther. , Vol. 2, No. 1, hal. 1- 19, 2014.
[9]  I. Agustina, “Penerapan Metode SAS untuk Meningkatkan Keterampilan Menulis Huruf Tegak Bersambung Kelas I SD,” Jurnal Pendidikan Guru Sekolah Dasar , Vol. 2, No. 3, hal. 75–83, 2018.
[10]  T.  Erdogan dan O. Erdogan, “An Analysis of the Legibility of Cursive Handwriting of Prospective Primary School Teachers,” Procedia - Soc. Behav. Sci. , Vol. 46, hal. 5214–5218, Agt. 2012.
[11]  E.S.  Oche,  “The  Influence  of  Poor  Handwriting  on  Students’  Score Reliability in Mathematics,” Math. Educ. Trends Res. , Vol. 2014, hal. 1– 15, 2014.
[12]  A.  Comajuncosas,  M.  Faundez-Zanuy,  J.  Solé-Casals,  dan  M.  Portero- Tresserra,  “Preliminary  Study  on  Implications  of  Cursive  Handwriting Learning  in  Schools,”  in Multidisciplinary  Approaches  to  Neural Computing , Vol. 69, A. Esposito, M. Faudez-Zanuy, F.C. Morabito, dan E. Pasero, Eds. , Cham, Switzerland: Springer, 2018, hal. 339–344.
[13]  A.  Yurisaldi, Melatih  Otak  Anti-Lupa:  Metode  Dahsyat  Brain  Gym dengan Hanacaraka , ed. 1, Yogyakarta, Indonesia: Pustaka Widyatama, 2011.
[14]  L.H.  Tresnawati,  W.A.  Kusuma,  S.H.  Wijaya,  dan  L.S.  Hasibuan, “Asosiasi Single Nucleotide Polymorphism pada Diabetes Mellitus Tipe 2 Menggunakan Random Forest Regression,” J.  Nas.  Tek.  Elektro  dan Teknol. Inf. , Vol. 8, No. 4, hal. 320-326, Nov 2019.
[15]  T.K. Ho, “Random Decision Forests,” Proceedings of 3rd International Conference on Document Analysis and Recognition , 1995, hal. 278–282.
[16]  B. Bawono dan R. Wasono, “Perbandingan Metode Random Forest dan Naïve  Bayes  untuk  Klasifikasi  Debitur  Berdasarkan  Kualitas  Kredit,” EDUSAINTEK , Vol. 3, hal. 343–348, 2019.
[17]  K.P.  Murphy, Machine  Learning:  A  Probabilistic  Perspective ,  2 nd ed., Cambridge, USA: MIT Press, 1991.
[18]  Khamid,  A.D.  Wibawa,  dan  S.  Sumpeno,  “Gesture  Recognition  for Indonesian  Sign  Language  Systems  (ISLS)  Using  Multimodal  Sensor Leap  Motion  and  Myo  Armband  Controllers  Based-on  Naïve  Bayes Classifier,” Proc. - 2017 Int. Conf. Soft Comput. Intell. Syst. Inf. Technol. Build. Intell. Through IOT Big Data, ICSIIT 2017 , 2017, hal. 1–6.
[19]  A.G. Sooai, A.N. Rumaksari, K. Khamid, N.Z. Fanani, S. Sumpeno, dan M.H.  Purnomo,  “Deteksi  Gestur  Lengan  Dinamis  pada  Lingkungan Virtual Tiga Dimensi Koleksi Warisan Budaya,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , Vol. 7, No. 4, hal. 397-403, 2018.
[20]  G.  James,  D.  Witten,  T.  Hastie,  dan  R.  Tibshirani, An  Introduction  to Statistical  Learning  -  with  Applications  in  R ,  1 st ed.,  New  York,  USA: Springer Science and Business Media, 2017.