## TRANSLITERASI HURUF ARAB PEGON - LATIN MENGGUNAKAN EIGENSPACE
Ahmat Nurwakit.*, Ema Utami*, Hanif Al Fatta*
* Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta
Correspondence Author: ahmat.nurwakit@gmail.com
Info Artikel : ABSTRACT
Sejarah Artikel :
Menerima :
22 Februari 2020 Revisi : 27 Maret 2020 Diterima : 14 Juni 2020 Online : 26 Agustus 2020
Keyword :
Transliteration, Arabic Font,
Arab letters Pegon, Eigenspace,
Eigenvalue
Pegon  Arabic  Transliteration  -  Latin  Using  Eigenspace  is  the  translation  of the  Arabic  letters  Pegon  into  Latin  letters  using  Eigenspace. This  research focuses  on  several  limitations,  such  as  the  raw  dataset  for  pegon  letters derived  from  handwritten  letters  C,  G,  P,  each  scanned  pegon  letter  will  be stored in  an  image  document  measuring  100 x  100  pixels, the  eigenvalues  of each  image  will  be  stored  in  a  text  file  document.  ,  test  data  using  camera- captured  images  or  handwritten  scans.  The  purpose  of  this  research  is  to collect a dataset for pegon letters that comes from direct handwriting, compile eigen  values  and  eigen  vectors  from  the  collected  dataset,  classify  pegon letters  using  eigenspace  and  measure  the  accuracy  of  using  eigenspace  in recognizing Arabic letters pegon. Handwritten object recognition steps, which are  the  image  file  is  taken  from  the  web  cam,  resize  the  image  to  100x100 pixels,  the  resized  image  will  be  converted  into  a  matrix,  change  the  matrix into  eigenvalues.  After  testing  10  times  each  of  the  letters  C,  G,  P,  it  shows success  on  the  characters  that  are  fully  recorded  with  the  matrix  position  in accordance with the established pattern.

## INTISARI
Kata Kunci :
Tranliterasi, Huruf Arab, Huruf Arab Pegon, Eigenspace, Eigenvalue Transliterasi  Huruf  Arab  Pegon  –  Latin  Menggunakan Eigenspace adalah penerjemahan  huruf  arab  pegon  kedalam  huruf  latin  menggunakan Eigenspace .  Penelitian  ini  terfokus  pada  beberapa  batasan  –  batasan  seperti Dataset  mentah  huruf  pegon  berasal  dari  tulisan  tangan  huruf  C,  G,  P,  tiap huruf  pegon  yang  sudah  terpindai  akan  disimpan  dalam  dokumen  citra berukuran  100  x  100  pixel, eigen  values setiap  citra  akan  tersimpan  dalam dokumen  file  teks,  data  uji  menggunakan  citra  hasil  tangkapan  kamera  atau pindaian  dari  tulisan  tangan.  Tujuan  penelitan  ini  adalah  mengumpulkan dataset  untuk  huruf  pegon  yang  berasal  dari  tulisan  tangan  langsung, menyusun eigen  values dan eigen  vectors dari  dataset  yang  sudah dikumpulkan,  melakukan  klasifikasi  huruf  pegon  menggunakan eigenspace dan  mengukur  berapa  tingkat  akurasi  penggunaan eigenspace dalam pengenalan  huruf  arab  pegon.  Langkah-langkah  pengenalan  objek  tulisan tangan,  yang  pertama,  file  image  diambil  dari  hasil  pindai  web  cam,  kedua, Mengubah  ukuran  image  menjadi  100x100  pixel,  ketiga,  dari  image  yang sudah diresize dirubah menjadi matriks, keempat, mengubah matriks ke dalam eigen  value,  kelima,  proses  pencocokan  nilai  terdekat  antar  dataset.  Setelah melakukan pengujian sebanyak masing-masing 10 kali uji pada huruf C, G, P menunjukkan  keberhasilan  pada  karakter  yang  terekam  secara  penuh  dengan posisi matriks yang sesuai dengan pola yang ditetapkan.

## 1. PENDAHULUAN
Computer vision salah satu bidang dari teknologi Artificial Intelligence adalah bidang interdisiplin yang  mempelajari  tentang  bagaimana  komputer  dapat  melakukan  pemahaman terhadap  citra  digital  dan  video. Computer  vision berfokus  pada  sistem  cerdas  yang  dapat melakukan  ekstraksi  data  dari  citra  digital  ke  dalam  bentuk  numerik.  Sub  domain  dari computer  vision  meliputi scene  reconstruction , event  detection , video  tracking , object recognition , 3D pose estimation , learning , indexing, motion estimation , dan image restoration . Handwriting character recognition (pengenalan tulisan tangan) merupakan cabang dari object recognition ,  yaitu  kemampuan  komputer  untuk  menterjemahkan,  menerima  dan  menafsirkan input tulisan tangan yang dapat dimengerti oleh komputer seperti foto, dokumen kertas, layar sentuh dan perangkat lainnya. Salah satu aksara yang dijadikan objek dalam pengenalan tulisan tangan  adalah  huruf  arab  pegon.  Huruf  pegon  biasa  digunakan  untuk  terjemah  kitab  kuning dalam versi bahasa daerah yang umumnya berlokasi di Jawa, Melayu, Sunda. Terjemah kitab- kitab kuning klasik di Indonesia banyak menggunakan 3 bahasa tersebut, sehingga orang-orang yang tidak menguasai dan memahami tulisan dari bahasa tersebut akan mendapatkan kesulitan untuk mendapatkan terjemah.
Berbeda  dengan  huruf  arab  baku,  huruf    pegon  memiliki  beberapa  karakter  yang merupakan  rekayasa  agar  dapat  dibaca  menyesuaikan  lidah  bahasa  daerah  bersangkutan. Masalah  yang  muncul  adalah  huruf  pegon  tidak  dapat  dibaca  oleh  seseorang  yang  tidak memiliki kosa kata dalam bahasa bersangkutan sehingga membutuhkan proses penerjemahan. Proses penerjemahan sendiri hanya mungkin dilakukan jika kalimat tertulis dalam huruf  latin. Penelitian  ini  memberi  batasan  masalah  pengenalan  huruf  pegon  C,  G,P  yang  membedakan dengan kharakter tulisan arab standar.
Eigenspace adalah subspace dari aljabar  linier yang  terdiri  dari  sekumpulan eigen vector . Tiap eigen vector terbentuk dari banyak eigen value . Salah satu pemanfaatannya adalah eigenface yang  digunakan  dalam  pengenalan  wajah.  Caranya  adalah  dengan  mengubah  citra digital ke dalam eigen value yang kemudian disusun menjadi eigen vector . Data uji kemudian akan dihitung jaraknya terhadap semua vector yang ada kemudian diambil yang nilainya paling dekat.  Dari  beberapa  paparan  di  atas  dapat  diambil  sebuah  penelitian  dengan  judul Transliterasi Huruf Arab Pegon Latin Menggunakan Eigenspace .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  tahap  eksperimen  sebagai  metode  pengumpulan  data, namun  selain  itu  peneliti  juga  mengumpulkan  data  awal  sebagai  bahan  referensi  melalui observasi,  wawancara,  dan  studi  pustaka  kepada  praktisi  langsung  yang  terkait  langsung dengan  bidangnya.  Tahap  eksperimen  dilakukan  dengan  malakukan  scan  huruf  arab  pegon kemudian  diambil  nilai eigen dan  dikumpulkan  kemudian  diuji  coba  dan  disimpulkan  untuk mengukur tingkat akurasi. Proses pengambilan data pada objek yang akan diteliti, dalam kasus ini penliti mengambil data tulisan tangan langsung huruf pegon yang akan digunakan sebagai dataset. Dataset yang diperoleh tersebut akan dijadikan model  data training untuk melakukan identifikasi dengan menarik.
2.2 Metode Analisis Data
Metode  analisis  data  pada  penelitian  ini  adalah  mengidentifikasi  hasil  perhitungan dengan melakukan validasi dengan ahlinya mulai dari awal sampai akhir. Identifikasi dimulai dari  melakukan  pengambilan  foto  atau  scan  tulisan  tangan  huruf  pegon  selanjutnya  akan dilakukan  transformasi  data,  dimana  pada  tahap  ini  akan  dilakukan  penghitungan  untuk dijadikan  menjadi  data  set  berdasarkan  label  jenis  huruf  pegon.  Setelah  data  berhasil dikelompokan maka proses selanjutnya adalah melakukan proses pengambilan nilai eigen dan disimpan menjadi file teks.
Penarikan  kesimpulan  dilakukan  berdasarkan  hasil  identifikasi  berdasarkan  dengan nilai eigen . Hasil identifikasi tersebut akan dijadikan acuan atau pedoman dalam menentukan hasil pada penelitian ini.

## 2.3 Alur Penelitian
Alur  penelitian  pada  sistem  Pengenalan  tulisan  tangan  huruf  arab  pegon  dimulai dengan  mengumpulkan  dataset  berupa  tulisan  tangan  huruf  arap  pegon  C,G,P  dengan  cara dipindai  dengan  ukuran  100x100  pixels  lalu  disimpan  dalam  format  file  JPG.  Langkah selanjutnya,  mengambil  nilai eigen dan  membuat  coding  serta  melakukan  pengujian  serta diakhiri dengan evaluasi. Adapun alur penelitian ditunjukan sebagai berikut:

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.4 Pengumpulan dataset
Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan  untuk  penelitian  adalah  data  hasil  pindai  dari tulisan  tangan  huruf  arab  pegon  dengan  ukuran  100x100  pixel.  Untuk  penelitian  saat  ini  diambil data sejumlah 9 data dengan 3 huruf arab pegon yaitu C, G, dan P.
Tabel 1.  Foto Huruf Arab Pegon 1
Foto Huruf C1 Foto Huruf G1 Foto Huruf P1
Tabel 2.  Foto Huruf Arab Pegon 2
Foto Huruf C2
Foto Huruf G2 Foto Huruf P2
Tabel 3. Foto Huruf Arab Pegon 3
Foto Huruf C3 Foto Huruf G3 Foto Huruf P3 Mengumpulkan Data Mengambil Nilai Eigen Membuat Coding Testing Evaluasi
Huruf  –  huruf  seperti  yang  telah  diperlihatkan  dalam  Tabel  1,  2,  dan  3  dipindai  dan dilakukan  proses grayscaling , cropping dan resizing menggunakan  perangkat  lunak  pengolah image. Masing  –  masing  huruf  tersimpan  dalam  sebuah file bertipe  .PNG.  Gambar  4.  berikut  ini menunjukkan beberapa contoh file hasil pemindaian.
Gambar 4. File Hasil Pemindaian
Proses berikutnya adalah mengambil matriks dari tiap – tiap file huruf. Matriks merupakan representasi tiap pixel dalam file image . Proses pengambilan matriks menggunakan fungsi seperti ditunjukkan kode di bawah ini.
double[][] createMatrix(PImage src) { double[][] m = new double[100][100]; for(int y = 0; y < 100; y++) { for(int x = 0; x < 100; x++) { color c = src.get(x, y); m[x][y] = brightness(c) < 50 ? 1 : 0; } } return m; }
Fungsi ini akan membaca pixel demi pixel dan memeriksa nilai kecerahan ( brightness atau greyscale ).  Bilai  nilai  kecerahan  adalah  50  (dari  skala  0  –  255)  maka pixel akan  diberi  nilai  1, begitu  sebaliknya  adalah  nilai  0.  Nilai  0  dan  1  inilah  representasi  sebuah image dalam  sebuah matriks.
Proses  yang  sama  berlaku  juga  untuk file dataset  yang  lain.  Selain  untuk  dataset,  proses tersebut  juga  berlaku  untuk  data  uji  yang  dimbil  dari  pemindaian web  cam secara  langsung. Perbedaannya adalah matriks untuk data uji tidak disimpan dalam file teks.

## 3.8. Pengkodean Program
Pengkodean program adalah proses pembuatan program untuk melakukan testing. Kode program yang dibuat untuk testing terpisah dari kode untuk pengambilan dataset walaupun ada beberapa fungsi yang identik. Perbedaannya adalah di dalam program untuk testing ini ada fungsi – fungsi yang berhubungan dengan capture image dari web cam. Saat melakukan capture program harus bisa melakukan cropping, resizing, dan grayscaling secara langsung.
Saat pertama kali dijalankan, program testing akan memuat dataset yang sudah tersimpan di file teks. Berikut ini adalah kode fungsi untuk memuat dataset dari file teks.
double[][] loadEigVect(String src) { double[][] m = new double[100][100]; String[] lines = loadStrings(src); for(int i = 0; i < 100; i++) { String[] splt = split(lines[i], ' '); for(int j = 0; j < 100; j++) { m[j][i] = Double.parseDouble(splt[j]); } } return m; }
Eigen  vector yang  sudah  dimuat  tersebut  untuk  selanjutnya  akan  dibandingkan  dengan eigen vector hasil capture web cam sebagai data tes.
Hasil capture dari webcam berukuran  640x480 pixel. Untuk  mempermudah  proses capturing di  layar  sudah  dibuat box sebagai  panduan  penempatan  huruf  yang  akan  di- capture. Gambar 5 berikut ini menunjukkan contoh saat melakukan capture.

## Gambar 5. Proses Capturing
Hasil capture akan di- crop sesuai ukuran box . Pemanggilan fungsi cropImage() dilakukan serentak dengan resize dan  dilanjutkan  dengan generate  eigen  vector .  Proses grayscaling dijadikan  satu dengan proses saat generate matriks dan eigen vector . Proses – proses ini dibungkus dalam sebuah class yang bernama EigenHelp seperti ditunjukkan pada baris terakhir potongan kode di atas. Saat nilai eigen  vector dari  hasil capture sudah  didapat,  maka  langkah  berikutnya  adalah  melakukan kalkulasi bersama dengan dataset.

## 4. Hasil dan Pembahasan
Penguji pada penelitian ini dilakukan dengan cara melakukan pemindaian sampel huruf C, G dan P yang sudah di tulis di kertas. Skenario yang diberlakukan untuk masing-masing huruf terdiri dari 10 jenis, yaitu dimulai dari menampilkan huruf secara utuh, perbesaran, pengecilan, dan rotasi. Hasil dari pengujian untuk huruf C ditampilkan pada Tabel  4, huruf G pada Tabel 5, dan huruf P pada Tabel 6.
Tabel 4. Pengujian Pegon untuk Huruf C Pengujian Keterangan Cocok (Y/T) C 1. -Huruf  pada  obyek  masuk  kotak pindai mendekati presisi. Y C 2. -Huruf  pada  obyek  masuk  kotak pindai -Kotak pada obyek tidak masuk kotak pindai. Y C 3. -Huruf  pada  obyek  masuk  kotak pindai -Kotak masuk bagian kiri pada kotak pindai. Y C 4. -Huruf masuk pada kotak pindai. -Kotak obyek masuk bagian atas pada kotak pindai. Y C 5. -Huruf masuk pada kotak pindai miring ke kanan -Kotak obyek tidak beraturan Y C 6. -Huruf masuk kotak pindai. -Kotak obyek posisi miring kanan tidak beraturan. Y C 7. -Huruf masuk kotak pindai. -Kotak obyek miring ke kiri Y C 8. -Huruf pada obyek hanya masuk sebagian pada kotak pindai. -Kotak obyek masuk sebagian pada kotak pindai T C 9. -Huruf obyek miring pada kotak pindai. -Kotak obyek miring pada kotak pindai T C 10. -Huruf pada obyek terbalik pada kotak pindai -Kotak juga terbalik pada kotak pindai. T
Tabel  5. Pengujian Pegon untuk Huruf G Pengujian Keterangan Cocok (Y/T) G 1. -Huruf  pada  obyek  masuk  kotak pindai mendekati presisi. Y G 2. -Huruf  pada  obyek  masuk  kotak pindai -Kotak pada obyek tidakmasukkotak pindai. Y G 3. -Huruf  pada  obyek  masuk  kotak pindai -Kotak  masuk  bagian  kanan  pada kotak pindai. Y G 4. -Huruf masuk pada kotak pindai. -Kotak  obyek  masuk  miring  pada kotak pindai. Y G 5. -Huruf  masuk  pada  kotak  pindai miring ke kanan -Kotak obyek tidak beraturan Y G 6. -Huruf masuk kotak pindai. -Kotak obyek posisi miring kanan tidak beraturan. Y G 7. -Huruf masuk kotak pindai. -Kotak obyek miring ke kiri Y G 8. -Huruf  pada  obyek  hanya  masuk sebagian pada kotak pindai. -Kotak  obyek  masuk  sebagian pada kotak pindai T G 9. -Huruf  obyek  masuk  sebagian bawah pada kotak pindai. -Kotak  obyek  masuk  sebagian bawah pada kotak pindai T G 10. -Huruf pada obyek masuk sebagian atas pada kotak pindai -Kotak  juga  masuk  sebagian  atas pada kotak pindai. T
Tabel  6. Pengujian Pegon untuk Huruf G Pengujian Keterangan Cocok (Y/T) P 1. -Huruf pada obyek masuk kotak pindai mendekati presisi. Y P 2. -Huruf  pada  obyek  masuk  bagian kiri kotak pindai -Kotak  pada  obyek  tidak  masuk kotak pindai. Y P 3. -Huruf  pada  obyek  masuk  kotak pindai miring ke kanan -Kotak  masuk  miring  bagian  kanan pada kotak pindai. Y P 4. -Huruf masuk pada kotak pindai bagian kiri. -Kotak obyek masuk sebagian pada kotak Y P 5. -Huruf masuk pada kotak pindai miring ke kiri -Kotak obyek tidak beraturan Y P 6. -Huruf masuk kotak pindai miring ke kanan. -Kotak obyek posisi miring kanan tidak beraturan. Y P 7. -Huruf masuk kotak pindai. -Kotak obyek miring ke kiri Y P 8. -Huruf pada obyek hanya masuk sebagian bawah pada kotak pindai. -Kotak obyek masuk sebagian bawah pada kotak pindai T P 9. -Huruf obyek masuk sebagian atas pada kotak pindai. -Kotak obyek miring pada kotak pindai T P 10. -Huruf pada obyek sebagian kiri pada kotak pindai -Kotak juga masuk pojok bawah kanan pada kotak pindai. T

## 4.1. Analisa Hasil
Tabel  4,5,  dan  6  menunjukkan  pengujian  untuk  huruf  C,  G,  dan  P.  Masing  -  masing  huruf diuji  10  kali  dengan  posisi  yang  berbeda  -  beda.  Hasil  dari  proses  pengujian  menunjukkan  pola sama,  dimana  tujuh  pengujian  pertama  semuanya  berhasil  mengenali  huruf,  sedangkan  tiga pengujian terakhir tidak berhasil mengenali huruf.
Sebagaimana  telah  dijelaskan  sebelumnya  bahwa  program  pengujian  hanya  memanfaatkan kotak  sebagai  panduan  untuk  meletakkan  objek,  sehingga  program  hanya  akan  melakukan pemrosesan objek yang ada di dalam kotak saja. Sehingga jika ada huruf yang tidak dipindai secara lengkap maka sistem tetap tidak bisa mengenali huruf tersebut. Hal ini dapat dilihat pada table hasil pengujian pada proses C8, C9, C10, G8, G9, G10, P8, P9, P10.
Hasil  pengujian  yang  tidak  berhasil  lainnya  adalah  X,  Y,  Z.  Berbeda  dengan  sebelumnya, dimana  huruf  hanya  sebagian  saja  yang  dipindai,  untuk  kasus  huruf  x,y,z  huruf  berhasil  dipindai seluruhnya.  Namun  posisi  huruf  yang  terotasi  90  dan  180  derajat  membuat  sistem  tidak  mampu mengenali  huruf  tersebut.  Hal  ini  bisa  dianalisa  menggunakan  pendekatan  matriks  yang membentuk eigen factor . Hasil pada huruf yang berotasi menunjukkan bahwa huruf tersebut telah membentuk  pola  matriks  baru  yang  tidak  sesuai  dengan  pola  yang  telah  ditetapkan  di  sistem. Dengan  demikian  meskipun  sistem  bisa  mengenali  kesuluruhan  huruf,  tetapi  rotasi  pada  huruf menyebabkan  pola  matriks  yang  sama  sekali  baru  dan  tidak  sesuai  dengan  rumus  pada  sistem. Sehingga  pengujian  huruf  arab  pegon  C,  G,  P  menunjukkan  keberhasilan  pada  karakter  yang terekam secara penuh dengan posisi matriks yang sesuai dengan pola yang ditetapkan.
Dari  10  kali  pengujian  untuk  masing-masing  huruf  C,  G,  P  tujuh  diantaranya  berhasil  mengenali huruf  dengan  benar.  Sedangkan  tiga  lainnya  yang  tidak  dikenali  dikarenakan bug dalam  library Java Matrix Package.

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan yang dihasilkan pada uji coba dan evaluasi diatas diantaranya adalah :
1. Pengumpulan  eigen  value dan  eigen  vector  dataset  dengan  cara  memindai  image,  grayscaling, cropping, dan resizing ke ukuran 100x100 pixel menggunakan perangkat lunak Paint. Kemudian dilanjutkan  dengan  pengambilan  nilai  grayscale  dari  tiap  pixel  menjadi  matriks  dan menyimpannya ke file teks.
2. Klasifikasi  huruf  data  uji  menggunakan  program  pengujian.  Data  uji  akan  dipindai menggunakan  webcam  dan  dilakukan  pengambilan  eigen  value  dan  eigen  vector  untuk kemudian  dikalkulasi  dengan  dataset.  Proses  kalkulasi  memanfaatkan  library  Java  Matrix Package.
3. Dari  10  kali  pengujian  untuk  masing-masing  huruf  C,  G,  P  tujuh  diantaranya  berhasil mengenali  huruf  dengan  benar.  Sedangkan  tiga  lainnya  yang  tidak  dikenali  dikarenakan  saat proses pemindaian posisi objek tidak masuk sempurna kedalam kotak pindai atau posisi objek terbalik.

## DAFTAR PUSTAKA
AlKhateeb,  H.,  Jawad , 2015, A  Database  for  Arabic  Handwritten  Character  Recognition , Department  Of  Computer  Science,  College  of  Computer  Science  and  Engineering,Taibah University, KSA
El-Sawy, Ahmed, Loey, Mohamed and El-Bakry, Hazem, 2017, Arabic Handwritten Characters Recognition using Convolutional Neural Network, Benha University, Faculty of Computer & Informatics Computer Science Department Egypt
Choudhary,  Amit,  Rishi,  Rahul  and    Ahlawat,  Savita,  2013, A  New  Character  Segmentation Approach for Off-Line Cursive Handwritten Words , New Delhi, India Supriana, Iping, dan Nasution, Aldbr, 2013, Arabic Character Recognition System   Development , Informatics Engineering, Institut Teknologi Bandung
Mouhcinea,  Rabi,  Mustaphaa,  Amrouch  and  Zouhirba,  Mahani,  2017, Recognition  of  cursive Arabic handwritten text using embeddedtraining based on HMMs, Morocco Boukharouba,  Abdelhak,  2016, A  New  Algorithm  for  Skew  Correction  and  Baseline  Detection Based on The Randomized Hough Transform , Guelma, Algeria Sahu, Narendra dan Sonkusare, Manoj, 2017, Stydy On Optical Character Recognition Techniques , The  International  Journal  of  Computational  Science,  Information  Technology  and  Control Engineering (IJCSITCE) Vol.4, No.1, Januari, 2017
Lata, Y. Vijaya, Tungathurthy, B.K., Chandra, Rao, Mohan, R., Govardhan, and A., Reddy, L.P., 2009, Facial Recognition Using Eigenfaces by PCA , International Journal of Recent Trends in Engineering, Vol.1, No.1, May, 2009
Turk,  A.,  Matthew,  Pentland,  P.,  Alex,  1991, Face  Recognition  Using  Eigenfaces ,  Vision  and Modeling Group, The Media Laboratory Massachusetts Institute of technology, IEEE, 1991 Solomon,  Chris,  and  Breckon,  Toby,  2011, Fundamentals  of  Digital  Image  Processing ,  UK  : Willey-Blackwell, 2011
Phangtriastu, R., Michael, 2017, Optical Character Recognition (OCR).