Windihastuty, W., Wulandari, R. and Mulyati, M. (2023) “Deteksi Angka Meter Air dengan Membandingkan Algoritma Backpropagation dan Single Perception ”, Sebatik, 27(1). Submitted:  2023-05-22 Accepted:  2023-06-01 Published:  2023-06-06
Sebatik Vol. 27 No. 1 Juni 2023 ISSN: 1410-3737(p) 2621-069X(e) Open access article licensed under CC-BY DOI:10.46984/sebatik.v27i1.2294

## DETEKSI ANGKA METER AIR DENGAN MEMBANDINGKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION DAN SINGLE PERCEPTION
Wiwin Windihastuty 1) , Retno Wulandari 2) , dan Mulyati 3)
1,2 Sistem Informasi, Universitas Budi Luhur
3 Ilmu Komunikasi, Universitas Budi Luhur
1,2,3 Jl. Ciledug Raya Petukangan Pesanggrahan, Jakarta Selatan, 12320 E-mail: wiwin.windihastuty@budiluhur.ac.id 1) , retno.wulandari@budiluhur.ac.id 2) , mulyati@budiluhur.ac.id 3)

## ABSTRAK
Perusahaan Air Minum (PAM) menggunakan alat meter air untuk mendapatkan jumlah pemakaian air pelanggan. Petugas mengambil foto alat meter air  sebagai dasar perhitungan untuk mendapatkan berapa biaya yang harus ditanggung. Proses tersebut  memakan  waktu  cukup  lama  mengingat  pelanggan  yang  cukup  banyak.  Teknologi  komputer  menggunakan Jaringan Saraf Tiruan (JST) dapat  membantu Perusahaan  Air Minum dalam  mengenali angka pada  meter air. Foto  meter air,  dalam  hal  ini  adalah  citra  karakter  angka  akan  dianalisis  untuk  diidentifikasikan  jenis  karakter  angka  tersebut.  JST merupakan  salah  satu  bentuk  kecerdasan  buatan  yang  mempunyai  kemampuan  untuk  mengenali  pola.  Dengan membandingkan 2 (dua) algoritma yaitu single perceptron dan backpropagation pengenalan pola citra dapat lebih akurat. JST  akan  memproses  angka  yang  tersimpan  pada  alat  meter  air.  Proses  citra  dilakukan  ekstraksi  ciri  dengan  mengambil fitur garis tepi dari tiap karakter angka. Pengenalan pola dengan bantuan software MATLAB. Dari 15 citra uji,  pengenalan citra  pengujian  menunjukkan  60 % hasil pengenalan cocok.  Tingkat  kecocokan dan akurasi hasil pengenalan tergantung pada variasi nilai parameter yang digunakan dalam proses pembelajarannya. Dari hasil pengujian, maka didapatkan variasi parameter terbaik dari backpropagation . Pengenalan citra angka pada alat pencatat meter air dengan metode jaringan saraf tiruan backpropagation , tingkat akurasi terbaik yaitu 92% hasil uji coba dengan jumlah training 15x dengan ukuran image 25x25 piksel.
Kata Kunci: Jaringan Saraf, Backpropagation, Single Perception, Matlab, Meter Air

## 1. PENDAHULUAN
Perusahaan  Air  Minum  (PAM)  menggunakan  alat pencatat  meter  air  ( water  meter  reading )  untuk mengontrol  penggunaan  air  pelanggannya    (Rostiena Pasciana, 2019).   Petugas pencatat meter air setiap bulan mendatangi  rumah  pelanggan  untuk  mencatat  angka meter  air  yang  ditunjukkan  alat  pencatat  meter  air. Angka yang tertera pada meter air akan diinput ke dalam aplikasi  melalui smartphone ,  angka  yang  dimasukkan tersebut selanjutnya akan diproses sebagai dasar tagihan. Petugas  juga  mengambil  foto  meteran  air  sebagai validasi  bahwa  petugas  telah  mengunjungi  rumah pelanggan,  foto  tersebut  juga  untuk  mengoreksi  bahwa angka meter air yang dicatat petugas telah sesuai dengan angka pada foto tersebut (KABUL, 2023).
Pada  kenyataannya,  pelanggan  sering  kali  merasa harus membayar lebih dari yang seharusnya. Hal tersebut dapat  terjadi  karena  kesalahan  dalam input angka  oleh petugas  pencatat  di  lapangan  atau  petugas  yang menghitung tagihan pelanggan (KABUL, 2023)
(Rostiena Pasciana, 2019). Selain itu proses perhitungan memerlukan  waktu  yang  lama  karena  jumlah  pelanggan yang banyak.
Untuk mengatasi permasalahan tersebut dapat dengan membangun  aplikasi  pengolahan  citra  yang  dapat mengenali  dan  menganalisa  citra  alat  pencatat  meter  air (KABUL,  2023)  dengan  bantuan  komputer.  Sistem
pengolahan  citra  digital  ini  dibangun  dengan    jaringan saraf  tiruan,  untuk  mendapatkan  keakuratan  data pengolahan  citra  dengan  membandingkan  menggunakan 2  (dua)  metode  pelatihan  (Nebuasa,  2019)  yaitu  metode Backpropagation dan  metode Perceptron .  Data  akan dilatih  dan  diuji  dengan  cara  mengenali  pola-pola  yang dimasukkan  ke  jaringan  saraf  tiruan  (Nebuasa,  2019), sehingga  apabila  gambar  angka  yang  ditunjukkan  pada meteran air diambil, maka dengan bantuan jaringan saraf tiruan  gambar  tersebut  dapat  langsung  dikenali  sebagai input (Alethea  Suryadibrata,  2020)  untuk  selanjutnya diproses  menjadi  tagihan  pelanggan.  Sistem  pengolahan citra  digital  ini  dibangun  dengan  Jaringan  Saraf  Tiruan ( Artificial  Neural  Network ).  Untuk  mendapatkan keakuratan  data,  pengolahan  citra  diproses  dengan membandingkan 2 (dua) metode yang ada pada jaringan saraf tiruan (Nebuasa, 2019) yaitu metode backpropagation dan metode single perceptron.
Penelitian  yang  memusatkan  pembacaan  angka  pada Jaringan  Syaraf  Tiruan  dalam  menentukan  jumlah  yang harus dibayar atas penggunaan air dengan  menggunakan algoritma backpropagation dalam  penyelesaiannya.  Jika selama ini untuk menentukan jumlah yang harus dibayar atas  penggunaan  air  PAM  masih  secara  manual,  maka pemakaian  Jaringan  Syaraf  Tiruan  merupakan  konsep awal    suatu  metode  untuk  memprediksi  jumlah  yang harus  dibayar  menggunakan  alat  bantu  komputer  yang
© 2023, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
didukung  oleh  Jaringan  syarat  Tiruan.  Dengan  sistem pemrosesan informasi  yang didesain dengan menirukan cara  kerja  otak  manusia  (Mahmud,  2017)  dalam menyelesaikan  suatu  masalah  dengan  melakukan  proses belajar melalui perubahan bobot dan mampu melakukan pengenalan  kegiatan  berbasis  data  masa  lalu  yang  akan dipelajari oleh Jaringan Syaraf Tirua sehingga mempunyai  kemampuan  untuk  memberikan  keputusan (Fatmi  Zola,  2018).  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan menggunakan  metode backpropagation    computer akan dikondisikan  sebagai  alat  untuk  menentukan  jumlah yang  harus  dibayar    dengan  tidak  mempertimbangkan faktor-faktor  lain  penyebab  pemakaian  air,  misalnya kebocoran pipa atau pengambilan air tanpa ijin.
Tingkat  keakuratan  pengenalan  angka  akan  diuji dengan  2  metode.  Selain  menggunakan  metode backpropagation ,  juga  dilakukan  pengujian  dengan menggunakan metode single perception .

## 2. RUANG LINGKUP
Cakupan  dalam  penelitian  ini  adalah  untuk menganalisis  faktor-faktor  yang  menyebabkan  tidak tepatnya  perhitungan  tagihan  pelanggan.  Penelitian  ini dibatasi dengan ketentuan-ketentuan; alat pencatat meter air berstandar nasional, yaitu standar pembuatan meteran air  yang  sudah  sesuai  dengan  ketentuan  nasional.  Foto alat  pencatat  meter  air  diambil  dengan smartphone berbasis  android.  Pengambilan  foto  harus  tegak  lurus terhadap  alat  pencatat  meter  air,  agar  gambar  dapat terekam  dengan  baik.  Pengujian  dilakukan  dengan menggunakan  Model  Jaringan  Saraf  Tiruan  dengan membandingkan  2  (dua)  metode  yaitu backpropagation dan single  perceptron .  Tujuan  dari  rencana  yang  ingin dicapai  adalah  menganalisis  penerapan  model  jaringan saraf  tiruan  dengan  membandingkan  metode single perceptron dan metode  backpropagation dalam modelisasi  pengenalan  pola  citra  pada  alat  pencatatan meter air.

## 3. BAHAN DAN METODE
Dalam  melakukan  penelitian  ini,  hal  pertama  yang harus  dilakukan  adalah  menentukan  metode  yang  akan dipakai dengan tahapan kegiatan sebagai berikut;

## 3.1 Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  untuk mendapatkan  data  foto  meteran  air    adalah  dengan menggunakan  metode  pengumpulan  data  berdasarkan karakteristik tertentu, dalam hal ini data tersebut diambil dengan smartphone berbasis android .  Data  berupa gambar digital RGB berformat jpeg dengan ukuran citra beragam.  Pengumpulan  data  oleh  petugas  yang  setiap bulannya  mendatangi  rumah  pelanggan  untuk  mencatat angka meter air yang ditunjukkan alat pencatat meter air. Angka meter air tersebut akan diinput untuk selanjutnya diproses  sebagai  tagihan  (KABUL,  2023).  Peneliti membangun  aplikasi  pengolahan  citra  yang  dapat mengenali  dan  menganalisa  citra  alat  pencatat  meter  air
dengan  bantuan  komputer.  Sistem  pengolahan  citra digital  ini  dibangun  dengan  jaringan  saraf  tiruan menggunakan  metode  pelatihan Backpropagation dan metode Perceptron (Dio  Very  Hutabarat,  2021).  Data akan  dilatih  dan  diuji  dengan  cara  mengenali  pola-pola yang  dimasukkan  ke  jaringan  saraf  tiruan  (Alethea Suryadibrata,  2020),  sehingga  apabila  gambar  angka yang ditunjukkan pada meteran air diambil, maka dengan bantuan  jaringan  saraf  tiruan  gambar  tersebut  dapat langsung  dikenali  sebagai  input  untuk  selanjutnya diproses menjadi tagihan pelanggan.

## 3.2 Tahapan Penelitian
Sistem  pengenalan  pola  dalam  mendeteksi  angka pada  alat  pencatat  meter  air  dengan  menggunakan jaringan  saraf  tiruan  beroperasi  dalam  dua  fase,  yaitu fase latih dan fase pengenalan pola seperti pada Gambar 1.  Pada  fase  latih,  jaringan  saraf  menentukan  ruang  ciri yang  sesuai  untuk  merepresentasikan  pola,  sedangkan pada  fase  pengenalan  jaringan  saraf  tiruan  dengan membandingkan hasil dari pengenalan dan database yang sudah disimpan sebelumnya (Surimi, 2018).

## Gambar 1.  Pola Pengenalan Karakter
Adapun  langkah-langkah  penelitian  yang  digunakan untuk  mendeteksi  pengenalan  citra  digital  dapat  dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Tahapan Penelitian

## 3.3 Preprocessing
Tahap preprocessing ,  data  akan  diproses  melalui langkah-langkah sebagai berikut:
3.3.1   Pemotongan
1. Setelah  terdeteksi  komponen  utama  dilakukan proses pemotongan.
2. Proses  segmentasi  citra  pada  pengolahan  citra adalah  pemotongan  citra  untuk  mengambil  bagian penting  yang  paling  merepresentasikan  angka  dan membuang  bagian  lain.  Jadi  selebar  apapun  citra yang  ditangkap  oleh  kamera  pada  proses  ini  akan tetap  diambil  bagian  angka  yang  terdapat  dalam citra  saja,  sedangkan  pada  daerah  lain  akan terbuang secara otomatis (Surimi, 2022).
3.3.2  RGB – Grayscale
1. Merubah  citra  asli  yang  merupakan  citra  RGB menjadi  citra  dengan  aras  keabuan  ( grayscale ) (Suryadibrata, 2018).
2. Proses  perubahan  citra  RGB  menjadi  citra  dengan aras keabuan dilakukan  pada  setiap  piksel  citra. Dengan  cara  ini  setiap  piksel  memiliki  satu  jenis warna dengan intensitas yang berbeda-beda.
3. Perubahan  warna  dari  citra  RGB  menjadi  citra dengan aras keabuan juga dapat mempercepat dan memudahkan proses selanjutnya.
3.3.3 Grayscale – Biner
1. Proses pengambangan adalah  suatu  proses  yang digunakan untuk mengubah citra aras keabuan atau citra berderajat keabuan menjadi citra biner
2. Di  dalam  tahap pengambanga n  ini  terdapat  dua jenis  ambang  batas,  yang  pertama  ambang  batas atas yang nantinya diubah menjadi warna putih dan ambang  batas  bawah  yang  nantinya  diubah menjadi  warna  hitam.  Sehingga  didapat  hasil  citra biner atau gambar yang berkomposisi warna hitam dan putih.
3.3.4  Segmentasi Karakter
1. Dalam  proses  segmentasi  karakter  bertugas  untuk memproses  semua  yang  berhubungan  dengan pembagian,  pemotongan,  atau  pemisahan  citra menjadi segmen-segmen yang lebih sederhana dari citra hasil pra pengolahan yang terdiri dari 1 objek karakter per segmen kecil.
2. Tahap segmentasi ini merupakan proses awal yang penting  dalam  suatu  sistem  pengenalan  untuk mengenali  karakter-karakter  yang  terdapat  pada citra alat pencatat meter air.
3. Dasar  dari  segmentasi  karakter  ini  hanya melakukan  proses  segmentasi  kolom  terhadap suatu citra.
4. Proses  segmentasi  ini  dimulai  dari  sisi  paling  kiri sampai sisi paling kanan citra.
5. Segmentasi  ini  dilakukan  dengan  mendeteksi warna putih pada tiap kolom. Jika terdeteksi warna putih  maka  akan  ditentukan  sebagai  batas  awal
pemotongan  karakter,  jika  sudah  terdeteksi  warna hitam  maka  ditentukan  sebagai  batas  akhir  dari pemotongan  karakter  dan  seterusnya  sampai  tidak terdeteksi warna putih.
3.3.5 Training
1. Memasukkan  data  input  dan  target  yang  akan digunakan  dalam  pembentukan  jaringan  syaraf tiruan.
2. Melakukan  training  terhadap  jaringan  dengan menentukan  terlebih  dahulu  data  training  yang dibutuhkan (menentukan target jaringan).
3. Data  pelatihan  digunakan  untuk  membentuk Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation .
4. Membangun jaringan dengan menentukan beberapa  parameter  yakni  rentang  nilai  masukan, banyaknya  neuron  pada hidden  layer dan menentukan banyaknya keluaran serta menentukan fungsi aktivasi.
5. Lakukan  pengujian  untuk  mendeteksi water  meter reading .
6. Evaluasi hasil deteksi yang sudah dilakukan untuk mengetahui  tingkat  keakuratan  dan  melakukan proses  identifikasi  menggunakan  data  set  yang sudah dipersiapkan sebelumnya

## 4. PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  analis,  pengujian  dilakukan  untuk menentukan  apakah  model  telah  sesuai  dengan  yang diharapkan sehingga layak diimplementasikan.

## 4.1    Rancangan Sistem
Tahap perancangan sistem bertujuan untuk mempersiapkan  segala  sesuatu  yang  dibutuhkan  dan berhubungan  dengan  pembuatan  sistem.  Tahapan perancangan sistem  meliputi  serangkaian  proses seperti Gambar 3.

## Gambar  3.  Perancangan Model Deteksi
Menurut  Gambar  3.  dijelaskan,  perancangan  model deteksi  citra  alat  pencatat  meter  air.  Tahap  yang  harus dilakukan  yaitu  mengambil  citra  alat  pencatat  meter  air dengan smarthphone berbasis  Android  kemudian mengirimkannya  ke server.  Server akan  mengolah  citra dengan  metode  jaringan  saraf  tiruan backpropagation . Pada  Sistem  deteksi  citra  ini  ada  2  (dua)  tahap  yang dilakukan, yaitu proses training dan proses testing.
Training atau  sistem  pelatihan  merupakan  bagian awal dari deteksi citra angka. Sistem ini berfungsi untuk menyiapkan  informasi-informasi  yang  akan  digunakan dalam proses pengenalan citra angka.
© 2023, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
Data  yang  akan  dipakai  penelitian  pada  ini  baik untuk training maupun  untuk testing adalah  citra  alat pencatat  meter  air  PDAM,  yang  diperoleh  dengan  cara memfotonya dengan smartphone berbasis Android.
Citra  alat  pencatat  meter  air  yang  menjadi  objek penelitian, ditunjukkan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Alat Pencatat Meter Air
Penggunaan smartphone ini  disesuaikan  dengan kebutuhan  petugas  yang  harus  mengunjungi  rumah pelanggan,  disamping  itu  penggunaan smartphone dimaksudkan untuk memperoleh citra objek yangmaksimal  baik  secara  kualitas  citra  maupun  piksel yang dihasilkan.
Alat  pencatat  meter  air  diambil  gambarnya  oleh petugas  dengan  cara  memfotonya  dengan smartphone berbasis Android .  Pada  tampilan  layar  aplikasi mobile , untuk pengambilan citra terdapat kotak untuk memastikan posisi alat pencatat meter yang akan diambil fotonya  sudah  benar  dan  angka  meteran  air  yang  ada  di alat pencatat  meter ada dalam kotak tersebut. Data  yang akan dipakai sebagai data training adalah karakter 0 – 9 yang  diperoleh  dari  hasil cropping citra  tersebut..Hasil cropping citra  yang  berupa  angka  meteran  air  tersebut kemudian  di-  segmentasi  menjadi  citra  karakter.  Citra karakter 0 – 9 diperoleh dari citra beberapa alat pencatat meter air yang dapat mewakili citra angka tersebut. Dikarenakan  hasil  dari  segmentasi  yang  beragam ukurannya,  maka  untuk  menyamakan  ukuran  agar training dapat  berhasil  dengan  baik  maka  dilakukan resize pada karakter yang menjadi data training tersebut. Hasil  segmentasi  dibentuk  ulang  menjadi  matriks berukuran 25x25 piksel.

## 4.2 Preprocessing
Sebelum  digunakan  dalam  proses training ,  citra harus melalui tahapan preprocessing . Serangkaian proses preprocessing yang  akan  dilakukan  pada  penelitian  ini meliputi  proses  mengubah  citra  RGB  menjadi  citra Grayscale, kemudian  dari grayscale citra  diubah kedalam bentuk biner.
Data training yang sudah berupa karakter kemudian diubah yang awalnya adalah gambar tipe RGB diproses, menjadi citra grayscale .  Citra RGB atau citra berwarna terdiri  dari  3 layer matriks  yaitu  R- layer ,  G- layer dan B- layer , untuk  melakukan proses  mengubah citra  warna menjadi grayscale harus  memperhatikan layer tersebut. Jika setiap proses perhitungan dilakukan menggunakan 3 layer maka dilakukan 3 perhitungan yang sama.
Untuk  melakukan  konversi  citra  dari  RGB  menjadi grayscal didalam  program  dapat  dilakukan  dengan mempergunakan fungsi S=rgb2gray(„nama_file‟);
Instruksi yang digunakan dalam tahapan ini adalah :
%  ---  Executes  on  button  press  in pushbutton2.
Function  pushbutton2_Callback(hObject, eventdata,handles)axes(handles.axes2); Iimg=imread('Image.jpg'); Igray=rgb2gray(Iimg); imshow(Igray);
%  hObjecthandle  to  pushbutton2  (see
GCBO)
%  eventdata  reserved  -  to  be  defined in a futureversion of MATLAB
%  handlesstructure  with  handles  and user data(seeGUIDATA)

## 4.3 Proses Binerisasi
Tahap  binerisasi  adalah  tahap  selanjutnya,  citra diubah menjadi citra hitam putih untuk menyederhanakan proses deteksi angka. Fungsi program perubahan citra grayscale ke biner adalah: thresh=graythresh(‘nama_file’);S=im2bw (‘nama_file’,thresh);
Instruksi yang digunakan di dalam tahapan ini adalah %  ---  Executes  on  button  press  in pushbutton4. function  pushbutton4_Callback(hObject, eventdata, handles)axes(handles.axes4); Iimg=imread('Image.jpg'); Igray=rgb2gray(Iimg); Thresh=graythresh(‘Igray’); Ibin=im2bw(Igray); imshow(Ibin);
% hObject handle to pushbutton4
%  eventdata  reserved  -  to  be  defined in a future versionof MATLAB
%  handles  structure  with  handles  and user data
Proses  ini  merupakan  tahap training data,  dimana pada proses ini akan memunculkan hasil training berupa nilai error dan grafik  training . Training atau  pelatihan pada  jaringan  saraf  tiruan  bertujuan  untuk  mengambil ciri dari masing-masing citra yang akan digunakan untuk membentuk  model  jaringan.  Jaringan  tersebut  dibentuk agar  mendapatkan  keseimbangan  kemampuan  untuk mengenali  pola  yang  digunakan  selama training serta kemampuan  jaringan  untuk  memberikan  respon  yang benar  terhadap  pola  masukan  yang  serupa  tetapi  tidak sama  dengan  pola  yang  dipakai  selama training . Sebelumnya  data  training  diubah  ke  dalam  format  .mat dan  disimpan  dalam  sebuah  folder    MATLAB.    Setelah input data berhasil maka akan terbentuk matriks sebagai data pelatihan.
Selanjutnya adalah  menentukan data training sebagai input (I) dan target(T). Citra yang akan di- training akan dibagi  menjadi  10  kelompok  bagian  yaitu  kelompok karakter  angka  0  (nol)  sampai  karakter  angka  9
(sembilan)  yang  nantinya  akan  digunakan  pada  tahap testing . Saat  dilakukan  proses training ,  sistem  akan  berusaha mengenali  nilai-nilai  piksel  citra  yang  dijadikan  input. Sistem berfungsi sebagai alat klasifikasi dari sampel citra yang  dijadikan  input.  Setiap  input  memiliki  pasangan target  masing-masing  dan  sistem  akan  mengarahkan input  tersebut  ke  target  yang  paling  sesuai  dengan  nilai bobot dari masing- masing node nya. Tahapan  proses  saat training jaringan  saraf  tiruan backpropagation adalah: 1. Memasukkan nilai rata-rata matriks dari tiap citra I = Data (:, rang e data yang dijadikan input); 2. Menentukan target jaringan.
T = Data(:,range data yang dijadikan
target);
3.  Membangun  jaringan  dengan  menentukan  beberapa parameter  training  yang  harus  ditentukan  pada jaringan saraf tiruan.
Net.train.epochs = 1000;
Pada  perintah  di  atas  adalah  unutk  menentukan jumlah  epoch  atau  percobaan  maksimum  sebanyak 1000 dalam pelatihan.
Net.trainParam.goal = 0.001;
Pada  perintah  di  atas  adalah  untuk  menentukan batas  nilai  mse  agariterasi  dihentikan  dan  mencapai target sebanyak 0.001
Net.trainparam.Ir = 0.01;
Perintah  di  atas  adalah  untuk  menentukan  laju pemahaman yang bernilai 0.01dalam pelatihan.

## Net.trainparam.show = 100;
Pada  perintah  di  atas  adalah  untuk  menampilkan perubahan sebanyak 100 dalam tiap penampilannya. Net.trainparam.mc = 0.5;
Pada  perintah  di  atas  adalah  untuk  menampilkan perubahan momentum dalam tiap pelatihan sebanyak 0.5
4. Melakukan pelatihan jaringan saraf tiruan Net=train(net,Input,Target)
5. Proses training berhenti  apabila  kesalahan training telah mencapai nilai minimum yang diinginkan atau jumlah itersi telah melewati batas maksimal. [net,tr] = train(net,P,T);
6. Menyimpan data jaringan (bobot jaringan dan bobot bias)  kedalam  suatu  file  untuk  digunakan  pada  saat testing .
7. Pada  tahap  simulasi,  aliran  data feed  forward dilakukan berdasarkan bobot akhir hasil pelatihan.
4.4 Hasil Training
Proses training terhadap  10  data  dan  mempunyai  10 target,  sehingga  10  data  yang  harus  mengenali  bilangan target  pada  pelatihan  didapatkan output yang  kemudian disimulasikan dengan input data yang sama dengan input data training .  Gambar  5  adalah  simulasi  dari  10  data yang melalui proses training .
Gambar  5.  Proses Training Backpropagation
Berdasarkan hasil training diatas dapat diketahui dari 1000  epoch  yang  telah  ditentukan,  data  mencapai  hasil pada  epoch  ke-6. Performance terlampaui  pada  epoch ke-6  dengan  nilai  mse  0.001  dalam  mendapatkan pencapaian target.
Setelah  proses Training selesai  dilakukan,  maka tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan  tahap  pengujian ( Testing ) citra alat pencatat meter air yang akan diuji.
Selain  data  citra  yang  digunakan  dalam  proses training , ada juga data citra yang digunakan sebagai data testing .  Sama  seperti  data training ,  data testing juga melalui tahap p reprocessing . Pada saat testing , data yang digunakan  adalah  data  citra testing dan  data  citra  yang sudah  di- training .  Hal  ini  dilakukan  untuk  mengetahui tingkat akurasi pengujian terhadap citra yang diambil.

## 4.5   Preprocessing
Untuk  melanjutkan  ke  proses testing ,  data  citra  tetap harus melalui tahap preprocessing .
4.5.1   Proses Pemotongan ( Cropping ). Pemotongan  ( Cropping )  citra  alat  pencatat  meter  air adalah  proses  awal  yang  dilakukan  dalam  tahap preprocessing . Pemotongan ini berfungsi untuk mengambil  bagian  atau  area  alat  pencatat  meter  air  dan menghilangkan  bagian  citra  yang  tidak  perlu  kemudian membuat  dan  memperbaiki  citra  hasil  pemotongan menjadi  citra  baru.  Bagian/area  dari  citra  alat  pencatat meter  air  yang  akan  diambil  adalah  berupa  angka  yang posisinya  berada  di  bagian  tengah  bawah  dari  citra  alat pencatat meter air.
Pemotongan  area  tersebut  dapat  diperoleh  saat pengambilan  citra  alat  pencatat  meter  air,  dimana  pada layar  aplikasi  mobile  terdapat  kotak  untuk  memastikan posisi  alat  pencatat  meter  yang  akan  diambil  fotonya sudah  benar  dan  angka  meteran  air  ada  didalam  kotak tersebut Hasil cropping yang  kemudian  dibentuk  ulang menjadi sebuah citra dapat dilihat pada Gambar 6.
© 2023, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
Gambar 6.  Hasil Cropping

## 4.5.2  Proses RGB menjadi Grayscale
Karena  citra  input  dalam  format  RGB,  maka  proses pengolahan  citra  selanjutnya  adalah  mengkonversi  citra RGB  menjadi  format Grayscale .  Citra Grayscale adalah citra yang  nilai  pikselnya  merepresentasikan  derajat keabuan .  Citra  diubah  mulai  dari  hitam  untuk  intensitas yang paling lemah sampai dengan putih untuk intensitas yang paling kuat.
Hasil  perubahan  dari  RGB  menjadi Grayscale ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Citra RGB (a) dan Citra Grayscale (b)
4.5.3 Grayscale menjadi Binary
Tahap  binerisasi  adalah  tahap  akhir  sebelum  data  di- training .  Citra  diubah  menjadi  citra  hitam  putih  untuk menyederhanakan  proses  deteksi  angka  pada  tahap selanjutnya.  Hasil citra biner dapat dilihat pada Gambar 8.

## Gambar 8. Citra Biner
Hasil  yang  ditunjukan  pada  gambar  8  mempunyai nilai pada citra digital hanya ada 2 kemungkinan, yakni 1 (satu)  dan  0  (nol).  Piksel  pada  objek  bernilai  1  dan  dan pixel  latar  belakang  bernilai  0.  Jadi  latar  belakang berwarna putih sedangkan objek berwarna hitam.

## 4.5.3  Proses Segmentasi
Segmentasi  merupakan salah satu proses  yang sangat penting  dalam  sistem  pengenalan  citra.  Dalam  proses segmentasi,  karakter-  karakter  dari  citra  dilakukan
pemisahan. Proses segmentasi dapat dilakukan menjadi 4 proses penting, yaitu:
1. Penetapan batas atas dan batas bawah citra Pada  proses  pertama  dari  proses  segmentasi  ini, dilakukan  scanning  terhadap  baris-baris  piksel  yang terdapat  pada  citra  tersebut.  Penetapan  baris  atas  dan bawah  dilakukan  dengan  menghitung  jumlah  piksel hitam yang terdapat pada satu baris piksel. Batas atas dan batas  bawah  yang  diperoleh  akan  digunakan  untuk membantu  keakuratan  proses  penentuan  batas  masing- masing  karakter.  Batas  akan  ditentukan  dengan menggunakan algoritma:
Ulangi  dari  baris  ke-0  sampai  baris  ke-5Cek  setiap piksel  pada  baris  Jika  jumlah  piksel  hitam  =  0  maka Batas atas = baris piksel tersebut 2. Penetapan batas karakter
Dalam  proses  ini  akan  dihitung  posisi  batas  kiri, kanan,  atas,  bawah  serta  lebar  dan  tinggi  dari  masing- masing karakter. Batas kiri dari setiap karakter dilakukan dengan  melakukan  pengecekan  terhadap  piksel  hitam dari  karakter.  Penetapan  batas  karakter  pada  citra dihitung  dengan  menggunakan  batas  atas  dan  batas bawah  pada  citra,  sehingga  memiliki  tingkat  keakuratan yang baik.
Batas  kiri  dan  batas  kanan  ditentukan  bergantian, yaitu  jika  jumlah  piksel  hitam  yang  terdapat  pada  suatu kolom  bernilai  lebih  besar  dari  nilai  ambang,  maka kolom tersebut adalah batas kiri karakter. Kemudian jika jumlah piksel hitam pada suatu kolom bernilai lebih kecil dari  nilai  ambang,  maka  kolom  tersebut  adalah  batas kanan  karakter.  Proses  pengecekan  dilakukan  terus sampai  semua  karakter  berhasil  dihitung  batas  kiri  dan kanannya.
Ada  beberapa  cara  untuk  menentukan  nilai  ambang, cara  menentukan  nilai  ambang  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  dengan  menentukan  nilai  rata-  rata dari  total  piksel  level keabuan dalam  citra  dan menjadikannya sebagai nilai ambang rata-rata.
Jumlah  batas  kiri  dan  batas  kanan  juga  dapat digunakan  untuk  menghitung  jumlah  karakter  yang terdapat  pada  citra.  Sedangkan  penentuan  batas  bawah dan batas atas masing-masing karakter dilakukan dengan algoritma  yang  sama  dengan  penentuan  batas  atas  dan batas  bawah  citra  pada  proses  sebelumnya.  Pengecekan dilakukan  diantara  batas  kiri  dan  kanan  masing-masing karakter.
3. Pemotongan
Setelah  batas  dan  posisi  masing-masing  karakter berhasil ditentukan, dilakukan proses pemotongan sesuai dengan  batas-batas  dan  posisi  masing-masing  karakter yang  telah  didapat.  Proses  pemotongan  bertujuan  untuk memisahkan  karakter-karakter  yang  telah  disegmentasi. Jumlah  proses  pemotongan  sesuai  dengan  jumlah karakter yang terdeteksi pada proses penentuan batas kiri dan batas kanan dari masing-masing karakter 4. Resize
Selanjutnya, proses terakhir dari proses segmentasi ini adalah  proses  pengukuran  ulang  dimana  sejumlah
karakter  yang  telah  diekstraksi  dari  citra  akan  diatur ulang. Ukurannya yg ditetapkan adalah:
Lebar x Tinggi = 20 piksel x 20 piksel Tujuan  dari  pengukuran  ulang  citra  ini  adalah  untuk mendapatkan  ukuran  karakter  yang  lebar  dan  tingginya sama,  sehingga  data  yang  akan  didapat  akan  lebih konsisten  untuk  setiap  karakternya.  Hal  ini  sangat berguna pada proses pembuatan database karena ukuran karakter  yang  berbeda-beda  akan  menyulitkan  proses analisisnya.  Ukuran  20  x  20  piksel  yang  dipilih dimaksudkan  agar  proses  pembuatan database dan pengujian  tidak  terlalu  lama  karena  semakin  besar ukuran  karakter,  akan  semakin  lama  prosesnya.  Ukuran karakter  juga  tidak  boleh  terlalu  kecil  karena  akan menyebabkan  banyak  karakteristik  karakter  tersebut yang hilang.
5. Tahap Testing
Pada  proses testing, sistem  akan  berusaha  mengenali nilai-nilai piksel  yang dijadikan input pada sistem. Pada proses  ini  sistem  berfungsi  sebagai  alat  klasifikasi  dari sampel citra yang dijadikan input. Setiap input memiliki pasangan  target  masing-masing  dan  sistem  akan mengarahkan ke target yang paling sesuai.
Testing pada  jaringan  saraf  tiruan  dilakukan  dengan mengklasifikasikan  input  menuju  target  yang  sesuai dengan proses training .
Sim  artinya  mensimulasikan  jaringan  saraf  tiruan yang  sudah  dibangun  pada  saat  pelatihan  berupa  net. Sementara  A4  adalah  matriks  sebagai  gambar  masukan yang sudah melalui preprocessing .
Proses  pengujian  kemudian  dilakukan  dengan menggunakan  salah  satu  transfer  function  yang  sudah disediakan  pada  jaringan  saraf  tiruan  toolbox  pada MATLAB  yaitu  “compet”.  Fungsi  transfer  ini mengalkulasikan lapisan keluaran atau output layer pada input  net-nya.  Dengan  fungsi  ini  hasil  perhitungan matriks pada simulasi yang sudah dilakukan sebelumnya dibandingkan  satu  sama  lain  lalu  dipilih  yang  nilainya mendekati.
6. Proses Testing (Pengujian):
Memasukkan  file  nilai  piksel  matriks  sampel  citra yang akan diidentifikasi Load(‘nama file.mat’);
Mensimulasikan file tersebut kedalam jaringan yang telah ditraining untuk mendapatkan output Output = sim(net,P); Output = compet(Output);
Menentukan  hasil  uji  dengan  menetapkan  nilai output  jaringan  terlebih  dahulu  dan  menyesuaikan dengan target
Angka  = ‘0123 ‘ Output = round(output);Hasil = angka (output),
7. Hasil Testing
Testing  dilakukan  dengan  mengubah-ubah  parameter training.  Kondisi  yang  berbeda-beda  ini  dimaksudkan agar  diketahui  kondisi  mana  yang  paling  bagus  untuk digunakan pada sistem ini.
Karakter  tidak  berhasil  dikenali  disebabkan  banyak faktor,  antara  lain range bobot  antara  karakter  satu dengan yang lain sempit. Selain itu hampir semua bentuk karakter  sehingga  memiliki  besar  bobot  yang  hampir sama  sehingga  sistem  kurang  bisa  mengenali  karakter dengan tepat
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  sudah  dilakukan didapat  bahwa  masih  terdapat  karakter  yang  salah dikenali jaringan saraf tiruan. Tingkat keberhasilan yang didapat adalah antara 28,57% sampai 92,17 % dan waktu yang  dibutuhkan  untuk  pengenalan  karakter  adalah antara 1,57 detik sampai 1,89 detik.
Implementasi
Agar  lebih  mudah  dalam  menjalankan  sistem  yang sudah  dibangun,  sekaligus  untuk  mengetahui  hasil  dari proses training dan testing pada  jaringan  saraf  tiruan backpropagatrion , maka digunakan GUI untuk mengujinya.
Untuk preprocessing citra,  akan  dimunculkan  GUI, saat  memilih  dapat  dilakukan  proses  pengolahan  citra tahap demi tahap untuk mendapatkan citra yang akan di- training dan di- testing .
8. Preprocessing
Langkah  yang  harus  dilakukan  yaitu  dengan  cara meng-klik  tombol image untuk  menampilkan  data  hasil citra  alat  pencatat  meter  air  yang  dikirim  ke server melalui smartphone .  Selanjutnya  citra  di cropping bagian angkanya saja dengan meng-klik tombol cropping Karena  citra  tersebut  masih  dalam  RGB  maka  citra diubah menjadi grayscale dengan meng- klik tombol grayscale . Proses terakhir hasil cropping tersebut diubah  menjadi  citra  biner  dengan  meng-klik  tombol biner.
Perubahan  data  setelah  melalui preprocessing dapat dilihat pada rancangan GUI seperti pada Gambar 9.

## Gambar 9. GUI Preprocessing
Setelah tahap preprocessing selesai, untuk melanjutkan  ke  proses training dan testing citra  terlebih dahulu  harus  disegmentasi.  Pada  proses  ini,  karakter- karakter  pada  citra  harus  dipisah-pisahkan.  Pada  GUI, dengan meng-klik tombol segmentasi karakter pada citra akan terpisah-pihah per-karakternya.
9. Testing
Untuk dapat mengetahui tingkat keberhasilan dilakukan  proses  pengujian  atau testing karakter  yang akan  diuji.  Pada  proses  testing  ini,  sistem  menguji
© 2023, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
dirinya  sendiri  setiap  kali  menerima  input.  Tidak  semua karakter pada citra alat pencatat meter air dapat dikenali atau sistem salah mengenali karakter.
Pada Tabel 1 adalah hasil pengujian terhadap sampel gambar  nomor  meteran  air.  Pengujian  ini  adalah  untuk mengetahui  tingkat  akurasi  dari  program  aplikasi pembacaaan meteran air berbasis android ini.
Tabel 1.  Hasil Pengujian
No. Meteran Air dan Hasil Binerisasi Meteran Air Hasil Pengenalan Status 1. 222619 222619 100% 2. 072705 072705 100% 3. 514011 514011 100% 4. 001599 001599 100% 5. 070711 070711 100% 6. 070726 070728 83% 7. 046309 11630 50% 8. 070857 70859 67%
9. 075496 1754# 50% 10. 090778 110770 50% Persentasi Sample yang dibaca Sempurna 50%

## 5 KESIMPULAN
Terdapat  60  %  hasil  pengenalan  cocok  dengan menggunakan  metode backpropagation dari  total pengenalan  citra  sebanyak  15  citra  uji.  Pengenalan  citra angka  pada  alat  pencatat  meter  air  dengan  metode jaringan  saraf  tiruan backpropagation ,  tingkat  akurasi terbaik  yaitu  92%  hasil  uji  coba  dengan  jumlah  training 15x  dengan  ukuran  image  25x25  piksel.  Alat  pencatat meter  air  yang  kondisi  nya  kurang  baik,  seperti pencahayaan  yang  kurang  atau  tidak  merata,  kaca  yang buram  atau  retak  akan  menyebabkan  angka  pada  alat pencatat  meter  air  tersebut  tidak  dapat  dikenali  dengan baik.

## 6 SARAN
Proses  akuisisi  citra  dapat  dibuat  lebih  baik  dengan menciptakan sebuah alat khusus untuk mengakuisisi citra agar tingkat pencahayaan dan jarak kamera dengan objek sama  (homogen).  Sehingga  dapat  memperkecil  tingkat kesalahan  pengenalan  oleh  sistem.  Disarankan  pada penelitian  lebih  lanjut  dapat  dikembangkan  menjadi klasifikasi  pada  alat.  Model  deteksi  angka  pada  alat pencatat  meter  ini  dapat  diimplementasikan  ke  semua PDAM  di  seluruh  Indonesia.  Sistem  ini  dapat mengurangi  kesalahan  data  yang  disebabkan human error .

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Suryadibrata, A., & Chandra, D. P. (2019). Implementasi Jaringan  Saraf  Tiruan  Backpropagation  untuk Pengenalan Karakter pada Dokumen Tercetak. Ultima  Computing:  Jurnal  Sistem
Komputer , 11 (2), 81-89.
Wairata,  C.  R.,  Swedia,  E.  R.,  &  Cahyanti,.  M.  (2021).
Pengklasifikasian Genre Musik Indonesia Menggunakan  convolutiona  Neural  Network. Sebatik Vol.25 No. 1 Juni 2021. DOI:10.46984/sebatik.v25i1.1286
Hutabarat,  D.V.,  Solikhun,  Fauzan,  M.,  Windarto,  A.P.,
&  Rizki  F.  (2021).  Penerapan  Algoritma Backpropagation dalam Memprediksi Hasil Panen Tanaman  Sayuran. Jurnal  Teknologi  Informasi dan Rekayasa Komputer , 21-29, 2021.
Fatmi Zola, G. W. (2018). Jaringan Syaraf Tiruanmenggunakan Algoritma Backpropagationuntuk Memprediksi Prestasi
Siswa. Jurnal Teknologi dan Open Source .
Karnadi,  (2018).  Pengembangan  Aplikasi  Digital  Image
Processing  Dengan  Microsoft  Visual  Basic Digital Image Processing Application Development  With  Microsoft  Visual  Basic. Jurnal Digital, 1(1), 15-26 Kabul,  L.  M.  (2023).  Rencana  Bisnis  Pdam  Kabupaten Lombok Timur 2021-2026. Journal Unmasmataram .
Mahmud,  A.  (2017).  Aplikasi  MATLAB  untuk
Mengenali Karakter Tulisan  Tangan. Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi , 18-22.
Nurhani, L., Gunaryati A., Andryana, S., &  Iskandar F. (2018). Jaringan  Syaraf  Tiruan  Dengan  Metode Backpropagation  Untuk  Memprediksi  Jumlah Mahasiswa  Baru. Seminar  Teknologi ,  Vol  6.  No.
1 Universitas Amikom, Yogyakarta.
Nebuasa,  Y.  Y.  (2019).  Pengolahan  Citra  Digital
Perbandingan  Metode  Histogram  Equalization Dan  Spesification  Pada  Citra  Abu-Abu. Jurnal Komputer dan Informatika . Rostiena  Pasciana,  S.  B.  (2019).  Kepuasan  Masyarakat Dalam  Pelayanan  Di  Perusahaan  Daerah  Air Minum (Pdam) Cabang Tarogong Kidul
Kabupaten  Garut. Jurnal  Pembangunan  dan Kebijakan Politik , 11-18. Rasyid,  R.,  Tahir,  Z.,    &  Syafaruddin,  (2019). Pengolahan  Citra  Digital  untuk  Mendeteksi Kesalahan  Kerja  Mesin  Industri  dengan  Metode Learning  Vector  Quantization  Digital  Image Processing  for  Detecting  Industrial  Machine Work  Failure  with  Quantization  Vector  Learning Method. Jurnal Pekommas , Vol. 4 No. 2, Oktober 2019:131-136 131
Rismanto,  R.,  Prasetyo,  A.,  &  Irawati,  D.  (2020). Optimalisasi  Image  Thresholding  Pada  Optical Character  Recognition  Pada  Sistem  Digitalisasi dan  Pencarian  Dokumen. Jurnal  Pengkajian  dan Penerapan Teknik Informatika Vol. 13, No. 1, Pangaribuan,  Y.,  &  Sagala,  M.  (2017).  Menerapkan Jaringan  Saraf  Tiruan  Untuk  Mengenali  Pola Huruf  Menggunakan  Metode  Perception. Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas , Vol 02 No. 02