## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3083

## Studi Komparasi Metode Machine Learning untuk Klasifikasi Citra Huruf Vokal Hiragana
Muhammad Afrizal Amrustian 1,* , Vika Febri Muliati 2 , Elsa Elvira Awal 3
1 Fakultas Informatika, Prodi Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Purwokerto, Indonesia
2 Prodi Sistem Informasi, Universitas Siber Asia, Jakarta, Indonesia
1 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Prodi Informatika, Universitas Buana Perjuangan Karawang, Karawang, Indonesia Email: 1,* afrizal.amru@ittelkom-pwt.ac.id, 2 vikamuliati@lecturer.unsia.ac.id, 3 elsaelvira@ubpkarawang.ac.id Email Penulis Korespondensi: afrizal.amru@ittelkom-pwt.ac.id
Abstrak− Bahasa jepang masuk ke dalam salah satu bahasa yang sulit untuk dibaca. Tulisan jepang yang tidak menggunakan alfabet merupakan alasan dari sulitnya bahasa jepang untuk dibaca. Bahasa jepang terdiri dari tiga jenis yakni kanji, katakana, dan hiragana. Huruf hiragana menjadi jenis penulisan yang umum digunakan. Selain itu huruf hiragana memiliki sifat kursif, sehingga  masing-masing  tulisan  dari  setiap  orang  akan  berbeda.  Sehingga  diperlukan  sebuah  cara  untuk  mengenali  tulisan hiragana.  Metode  machine  learning  dapat  digunakan  untuk  membaca  huruf  hiragana  dengan  cara  mengenali  huruf  tersebut melalui citra. Namun, belum banyak penelitian terkait studi komparasi terkait klasifikasi citra huruf hiragana. Penelitian ini berfokus  untuk  melakukan  studi  komparasi  metode  machine  learning  untuk  klasifikasi  citra  huruf  jepang.  Penelitian  ini dilakukan dengan tujuan mempermudah pembacaan huruf hiraga. Huruf jepang yang dipelajari pada penelitian ini adalah huruf vokal hiragana. Sedangkan metode machine learning yang dikomparasi adalah Naïve Bayes , Support Vector Machine , Decision Tree, Random Forest , dan K-Nearest Neighbor . Hasil dari studi komparasi menunjukkan bahwa metode K-Nearest Neighbor merupakan  metode  terbaik  untuk  klasifikasi  citra  huruf  vokal  hiragana. K-Nearest  Neighbor mendapatkan  akurasi  sebesar 89.4% dengan error rate yang rendah.
Kata Kunci: Huruf hiragana ; Klasifikasi citra; Naïve Bayes; SVM; decision tree; random forest; KNN
Abstract− Japanese is one of the most difficult languages to understand and read. Japanese writing that does not use the alphabet is the reason for the difficulty of the Japanese language to read. There are three types of Japanese, namely kanji, katakana, and hiragana.  Hiragana  letters  are  the  most  commonly  used  type of  writing.  In  addition, hiragana has a  cursive nature,  so  each person's writing will be different. Machine learning methods can be used to read Japanese letters by recognizing the image of the letters. The Japanese letters that are used in this study are hiragana vowels. This study focuses on conducting a comparative study of machine learning methods for the image classification of Japanese letters. The machine learning methods that were successfully compared are Naïve Bayes, Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest, and K-Nearest Neighbor. The results of the comparative study show that the K-Nearest Neighbor method is the best method for image classification of hiragana vowels. K-Nearest Neighbor gets an accuracy of 89.4% with a low error rate .
Keywords : Hiragana; Image Classification; Naïve Bayes; SVM; Decision Tree; Random Forest; KNN

## 1. PENDAHULUAN
Bahasa merupakan alat yang digunakan manusia untuk saling berkomunikasi. Ketika manusia lahir maka akan mempelajari bahasa ibu masing-masing. Setiap negara memiliki karakter dan sifat bahasa yang berbeda untuk setiap negaranya. Seperti bahasa jepang yang memiliki struktur penulisan yang berbeda, yakni tidak menggunakan huruf latin. Ragam bahasa yang berbeda membuat orang akan membutuhkan usaha lebih jika memahami suatu bahasa.  Tingkat  kesulitan  suatu  bahasa  akan  berbeda-beda.  Jepang  merupakan  salah  satu  masuk  dalam  bahasa yang memiliki tingkat kesulitan tinggi walaupun telah dipelajari secara khusus [1] [2]. Salah satu kesulitan dalam bahasa  jepang  adalah  membaca  teks  bahasa  jepang  [3].  Hal  ini  dikarenakan  bahasa  jepang  memiliki  tiga  cara penulisan  yakni  kanji,  katakana,  dan  hiragana.  Dari  tiga  jenis  tersebut,  hiragana  lebih  umum  digunakan  dan memiliki  karakteristik  penulisan  dan  jumlah  huruf  yang  berbeda  sehingga  ada  rintangan  tersendiri  dalam memahaminya  [4].  Huruf  hiragana  bersifat  kursif  sehingga  tulisan  tangan  pada  masing-masing  orang  akan berbeda.
Beberapa penelitian dilakukan untuk melakukan klasifikasi tulisan huruf hiragana menggunakan citra yang diambil dari tulisan tangan. Setiawan dan Aulia menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) untuk mengenali citra tulisan hiragana. Sebelum diklasifikasi menggunakan metode KNN, citra huruf hiragana di proses terlebih dahulu menggunakan algoritma DWT dan DCT. Hasil klasifikasi dari penelitian setiawan dan aulia adalah tingkat akurasi 82.61% dengan algoritma DWT dan 58.70% dengan algoritma DCT [5]. Klasifikasi huruf hiragana juga menjadi objek pada penelitian Umam dan Handoko. Hasil akurasi dari klasifikasi huruf hiragana adalah 82% [6]. Komparasi  pengenalan  citra  antara  KNN  dan Support  Vector  Machine (SVM)  dilakukan  untuk  memastikan metode mana yang paling unggul dalam klasifikasi citra. Hasilnya KNN memiliki akurasi yang lebih tinggi 10% jika dibandingkan dengan SVM [7]. Metode Naïve Bayes dibandingkan dengan metode KNN untuk mengetahui metode terbaik untuk klasifikasi citra. Dilihat dari sisi akurasi dan waktu proses klasifikasi, Naïve Bayes memiliki hasil diatas K-Means [8]. Komparasi untuk mengklasifikasi citra wajah suku di Indonesia dilakukan oleh Hartono et  al .  Metode  yang  dikomparasi  adalah  KNN,  SVM,  dan Decision  Tree .  Hasil  dari  komparasi  tersebut  adalah urutan kinerja metode klasifikasi berdasarkan nilai presisi, recall, akurasi, dan F1. Urutan tersebut adalah sebagai

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3083
berikut SVM, KNN, dan Decision Tree [9]. Sulaiman et al membandingkan algoritma Decision Tree dan Naïve Bayes untuk menganalisa citra wajah. Hasil akurasi yang didapat dari masing-masing algoritma adalah 58.64% untuk algoritma Decision Tree dan 75.45% untuk algoritma Naïve Bayes [10]. Berdasarkan  dari  penelitian  sebelumnya  bahwa  metode machine  learning dapat  digunakan  untuk melakukan  klasifikasi  citra.  Namun  studi  komparasi  terhadap  metode machine  learning dalam  melakukan klasifikasi  citra  pada  huruf  hiragana.  Oleh  karena  itu  pada  penelitian  ini  akan  dijelaskan  hasil  dari  komparasi berbagai  macam  metode  klasifikasi.  Metode  yang  akan  dikomparasi  adalah Naïve  Bayes ,  J48,  SVM, Random Forest,  Decision  Tree ,  dan  KNN.  Sedangkan  objek  klasifikasinya  adalah  citra  huruf  vokal  hiragana.  Paper  ini terdiri dari pendahuluan, metode penelitian, hasil dan diskusi, dan kesimpulan. Bagian kedua akan menjelaskan metode penelitian yang digunakan pada penelitian ini.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada bagian ini akan dijelaskan tahapan penelitian, seperti yang disajikan pada Gambar 1. Metode penelitian yang dilakukan terdiri dari pengumpulan data, pra-pemrosesan data, komparasi kinerja metode klasifikasi, evaluasi dan validasi, hasil dan pembahasan. Gambar 1 menjelaskan alur dari metode penelitian yang dimulai dari pengumpulan data hingga penjelasan hasil dan pembahasan.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1.1 Pengumpulan Data
Pada proses pengumpulan data, citra huruf hiragana yang diklasifikasi adalah huruf vokal hiragana yang terdiri dari a, i, u, e, o. Sumber data citra huruf hiragana adalah hasil tulisan tangan dan mengambil citra dari google. Untuk  tulisan  tangan,  masing-masing  huruf  hiragana  akan  ditulis  menggunakan  tangan  dan  diambil  citranya. Gambar 2 merupakan contoh citra yang diambil dari hasil tulisan tangan orang yang berbeda.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3083
Sumber  data  yang  kedua  adalah  pengambilan  citra  huruf  hiragana  dari  google.  Selain  dari  hasil  tulisan tangan, data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data citra yang diambil dari google. Gambar 3 adalah salah satu contoh data citra yang diambil dari google.
Gambar 3. Citra huruf hiragana dari google
Semua data akan digabung menjadi satu, sehingga masing-masing huruf vokal hiragana terdiri atas 24 citra dan data huruf vokal hiragana secara keseluruhan ada 120 citra.

## 2.1.2 Pra-pemrosesan Data
Pada sub bagian ini akan dijelaskan terkait pra-pemrosesan data. Tahap pra-pemrosesan data terdiri dari tiga bagian yakni resize image, transformasi citra , dan pembagian data. Masing-masing tahap akan dijelaskan lebih lanjut pada bagian berikut.

## 2.1.2.1 Resize Image
Tahap awal pra-pemrosesan data adalah resize image . Resize image diperlukan untuk menyeragamkan citra yang didapat  sehingga  mempermudah  pengolahan  tanpa  menghilangkan  kualitas  citra  [11]  [12]. Resize  image menggunakan package EBImage yang tersedia pada R package. Ukuran yang diset adalah 15 x 15 pixel. Pada gambar 4 merupakan data citra yang sebelum resize dan setelah resize .
Gambar 4. Citra sebelum dan sesudah resize

## 2.1.3 Transformasi Citra
Tahap selanjutnya adalah transformasi citra. Citra yang telah diresize akan dirubah warnanya menjadi grayscale . Hal ini dilakukan agar nilai piksel yang akan diambil tidak terlalu luas [13]. Sehingga citra yang  ditransformasi menjadi warna greyscale hanya memiliki rentang piksel dari  0 ke 1, 0 sebagai warna putih, 1 sebagai warna hitam, dan  nilai  diantaranya  adalah  warna  abu.  Setelah  menjadi  citra grayscale akan  diambil  nilai  piksel  dari  warna tersebut.  Gambar  5  adalah  gambar  yang  belum  ditransformasi  dan  gambar  6  adalah  gambar  yang  telah ditransformasi ke greyscale .
Gambar 5. Citra sebelum dirubah menjadi greyscale
Sebelum resize
Sesudah resize

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3083
Setelah citra ditransformasi menjadi greyscale , nilai piksel dari citra akan diambil untuk dijadikan fitur pembeda. Sehingga akan ada sebanyak 225 nilai piksel dari ukuran gambar 15x15 piksel yang dapat dijadikan fitur dari citra tersebut. Tabel 1 merupakan sampel dari nilai piksel yang telah diambil dari citra greyscale.
Tabel 1. Nilai piksel dari citra Piksel 1 Piksel 2 Piksel 3 … Piksel 225 Label 0.991285 0.991285 0.991285 … 0.984314 A 0.984314 0.984314 0.984314 … 1 A 1 1 1 … 1 A 1 1 1 … 0.752614 A 0.762092 0.759477 0.75817 … 0.790849673 A 0.999891068 0.993137255 0.998366013 … 1 I 0.984313725 0.983986928 0.984422658 … 0.984313725 I 1 1 1 … 1 I 1 1 1 … 1 I 0.776470588 0.778588235 0.777189542 … 0.764 I 1 1 1 … 1 U 0.984313725 0.984313725 0.984313725 … 0.984313725 U 1 1 1 … 1 U 1 1 1 … 1 U 0.743572985 0.739869281 0.734771242 … 0.745664488 U 0.984313725 0.984313725 0.984313725 … 0.984313725 E 1 1 1 … 1 E 1 0.996187364 0.532026144 … 0.996732026 E 0.654357298 0.658169935 0.646405229 … 0.687581699 E 0.786928105 0.806535948 0.797930283 … 0.773202614 E 1 1 1 … 0.999455338 O 0.984313725 0.984313725 0.984313725 … 0.984313725 O 1 1 1 … 1 O 1 1 1 … 1 O 0.814052288 0.802941176 0.808169935 … 0.741503268 O

## 2.1.4 Pembagian Data
Pada tahap pembagian data, metode k-fold cross validation digunakan untuk membagi dataset yang ada. Metode ini  diambil  agar  menghindari  terjadinya overfitting pada  model  klasifikasi  dan  mendapatkan  performa  metode klasifikasi  secara  umum  [14].  Dataset  akan  dibagi  menjadi  10 fold ,  dari  masing-masing fold akan  dihitung performa metode klasifikasi dan diambil rata-rata dari performa tersebut.
2.1.5 Komparasi Kinerja Klasifikasi Data
2.1.5.1 Naive Bayes
Naïve bayes merupakan sebuah metode untuk memprediksi sebuah kelas berdasarkan perhitungan probabilitas. Metode ini umum digunakan karena kemudahan dalam membangun model klasifikasinya dan menguji modelnya. Perhitungan teori dari Naïve Bayes dapat dilihat dari persamaan 1 berikut [15].
P(H/X) = 𝑃( 𝐻 𝑋 )𝑃(𝐻)
𝑃(𝑋) (1)
Dimana P(H/X) merupakan posterior probabilitas dari H berdasarkan kondisi X. P(H) adalah probabilitas prior dari H. P(X) didapatkan dari probabilitas prior X.

## 2.1.5.2 SVM
SVM merupakan sebuah metode yang bersifat supervised, SVM dapat digunakan untuk membuat sebuah model dari hasil analisa data baik untuk kasus klasifikasi maupun regresi [16]. SVM bekerja dengan mencari titik terluar dari  masing-masing  data  untuk  kemudian  ditarik  sebuah  garis  pemisah  yang  paling  optimal  [17].  Dari  garis pemisah yang telah didapat maka akan terdapat dua atau lebih kelompok data. SVM dapat melakukan baik itu linear dan non-linear klasifikasi.Gambar 7 merupakan ilustrasi dari metode SVM.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3083
Gambar 7. Ilustrasi Metode SVM [18]
Pada metode SVM, titik terluar dari masing-masing kelompok data akan dicari. Setelah titik terluar data ditemukan maka akan dihitung margin antar titik untuk kemudian ditarik garis pemisah antar kelompok data. Hal tersebut akan terus diulang hingga ditemukan garis pemisah terbaik untuk memisahkan masing-masing kelompok data.

## 2.1.5.3 Decision Tree (J48)
Decision  Tree merupakan  metode  yang  mengobservasi  sebuah  data  berdasarkan  model yang  berbentuk  pohon. Sebuah pohon pada Decision Tree akan belajar dengan membagi hasil prediksi berdasarkan nilai yang dihitung dari attribut atau fitur [16]. Pembagian tersebut akan dilakukan hingga didapatkan kelas dari data tersebut. Gambar 8 merupakan ilustrasi dari metode Decision Tree
Gambar 8. Ilustrasi Decision Tree [16] .
2.1.5.4 Random Forest
Random forest merupakan sebuah integrasi dari bagging dan beberapa Decision Tree [19]. Kombinasi beberapa tree akan menghasilkan beberapa suara yang kemudian diambil suara terbanyak atau voting. Hasil voting ini lah yang menjadi hasil akhir dari klasifikasi. Ilustrasi dari metode Random Forest dapat dilihat pada gambar 9. Pada gambar 9 Random Forest merupakan kumpulan dari Tree 1, Tree 2, .., Tree b setiap tree akan menghasilkan sebuah keputusan. Dari setiap keputusan yang dihasilkan akan dilakukan voting, k merupakan hasil voting dari seluruh tree yang ada di dalam Random Forest.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3083

## 2.1.5.5 KNN
KNN merupakan algoritma yang bekerja dengan mengelompokkan data berdasarkan nilai yang berdekatan dengan data  tersebut  [20].  Perhitungan  jarak  antara  data  dengan  kelompok  menggunakan  perhitungan  jarak euclidian . Jarak euclidian didapat berdasarkan perhitungan pada persamaan 2 berikut ini [21].
𝑑(𝐴, 𝐵) = √(𝑥 1 − 𝑥 2 ) 2 + (𝑦 1 − 𝑦 2 ) 2 (2)

## 2.1.6 Evaluasi dan Validasi
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  evaluasi  dari  masing-masing  metode.  Evaluasi  dilakukan  berdasarkan confusion matrix. Berdasarkan confusion  matrix maka  dapat  dilakukan  evaluasi  kinerja  metode.  Evaluasi  dilakukan berdasarkan  tingkat  akurasi,  nilai  presisi  dan recall, dan  perhitungan error  rate. Detail  dari  evaluasi  akan dijelaskan pada bagian hasil dan pembahasan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap  ini  akan  menjelaskan  hasil  evaluasi  dari  masing-masing  metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini. Evaluasi menjadi hal yang penting agar kita mendapatkan sebuah metode yang cocok untuk mengklasifikasi citra huruf hiragana. Hasil yang akan dibahas adalah tingkat akurasi masing-masing metode, nilai presisi dan recall, dan error rate. Pertama adalah hasil dari penelitian terkait hasil akurasi penelitian. Hasil tersebut dapat dilihat pada tabel 2. Tabel 2 menunjukkan persentase Correctly Classified Instance , persentase Incorrectly Classified Instance , Running  Time ,  dan  nilai Kappa  Statistic . Correctly  Classified  Instance adalah  jumlah  data  yang  terklasifikasi dengan  benar  sesuai  dengan  kelasnya. Incorrectly  Classified  Instatnce merupakan  banyaknya  data  yang terklasfikasi tidak sesuai dengan kelasnya. Running time adalah waktu yang dibutuhkan untuk membangun model klasifikasi. Kappa Statistic adalah cara untuk mengetahui tingkat konsistensi suatu metode dalam mengklasifikasi data.  Gambar  10  merupakan  hasil  visualisasi  dari  akurasi  masing-masing  metode.  Visualisasi  ini  akan mempermudah untuk melihat metode yang memiliki akurasi paling tinggi atau paling rendah.
Tabel 2. Hasil akurasi Metode Correctly Classified Instance (%) Incorrectly Classified Instance (%) Running Time Kappa Statistic Naïve Bayes 74.2424 25.7576 0.02 0.6762 SVM 96.9697 3.0303 0.25 0.9620 Decision Tree 78.7879 21.2121 0.03 0.7344 Random Forest 88.6364 11.3636 0.16 0.8573 KNN 89.3939 10.6061 0.01 0.8667
Gambar 10. Visualisasi hasil akurasi
Dari  tabel  2  dapat  dilihat  bahwa  SVM  memiliki  akurasi  yang  paling  tinggi  jika  dibandingkan  dengan metode yang lain. Namun dari sisi running time SVM adalah yang paling lambat. Metode yang memiliki running time tercepat adalah KNN, walaupun akurasinya lebih kecil 10% jika dibandingkan dengan SVM. Selain dari hasil akurasi dan running time , hasil kappa statistic juga penting dalam melihat hasil akurasi dari sebuah metode. Kappa statistic digunakan untuk mengukur kesesuaian antara hasil dan alat ukur yang digunakan. Nilai rata-rata kappa statistic yang dianggap tinggi adalah sekitar 0.8 – 0.9.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3083
Tabel  3  merupakan  hasil  dari  perhitungan  presisi  dan  recall  pada  masing-masing  metode.  Perhitungan  presisi berfungsi  untuk  mengetahui  jumlah  persentase  kebenaran  dari  hasil  klasifikasi  yang  benar.  Sedangkan recall adalah perhitungan untuk mengetahui persentase hasil klasifikasi yang benar berdasarkan data yang asli.
Tabel 3. Perhitungan presisi dan recall Metode Nilai Presisi (%) Nilai Recall (%) Naïve Bayes 77.5 50.0 SVM 97.0 97.0 Decision Tree 80.0 78.8 Random Forest 71.8 71.2 KNN 89.6 89.4
Metode SVM memiliki nilai presisi dan recall yang paling tinggi dibandingkan dengan metode lain. Nilai presisi  metode  SVM  sebesar  97.0%  yang  berarti  persentase  kebenaran  dari  hasil  klasifikasi  yang  benar  sangat tinggi. Nilai recall metode SVM sebesar 97.0% yang mengartikan bahwa persentase perbandingan antara hasil klasifikasi yang benar dan data yang sebenarnya sangat tinggi. Metode Naïve Bayes memiliki nilai presisi dan recall yang paling rendah diantara metode lainnya.
Pada  tabel  4  disajikan  hasil  klasfikasi  berdasarkan  error  selama  proses  klasifikasi  berlangsung.  Tabel  4 memberikan kita informasi berupa mean absolute error, root mean squared error, relative absolute error, dan root  relative  squared  error .  Semakin  kecil  nilai error ,  maka  akan  semakin  bagus  metode  tersebut  dalam memecahkan  masalah.  Metode  yang  memiliki  nilai error yang  paling  kecil  akan  memiliki  kapasitas  dan kemampuan klasifikasi.
Tabel 4. Nilai error Metode Mean Absolute Error Root Mean Squared Error Relative Absolute Error (%) Root Relative Squared Error (%) Naïve Bayes 0.1016 0.3156 31.8325 78.9747 SVM 0.2427 0.3200 76.0621 80.0804 Decision Tree 0.0990 0.2833 31.0155 70.8923 Random Forest 0.1482 0.2292 46.4440 57.3628 KNN 0.0557 0.2061 17.4662 51.5669
Berdasarkan hasil dari tabel 3 maka KNN memiliki nilai error yang paling rendah diantara metode yang lain. Walaupun SVM memiliki tingkat akurasi, running time, kappa statistic, presisi, dan recall yang tinggi, namun SVM memiliki nilai error yang tinggi jika dibandingkan dengan metode yang lain.  Sedangkan KNN merupakan nomor 2 tertinggi untuk tingkat akurasi, running time, kappa statistic, presisi, dan recall. Namun nilai error metode KNN adalah yang terendah, sehingga KNN dapat diandalkan dalam mengklasifikasi citra huruf vokal hiragana.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  telah  berhasil  melakukan  komparasi  performa  dari  beberapa  teknik  klasifikasi.  Beberapa  metode klasifikasi yang dikomparasi adalah naïve bayes, SVM, decision tree, random forest, dan KNN. Metode yang telah disebutkan berhasil melakukan klasifikasi data citra huruf vokal hiragana. Berdasarkan sisi akurasi urutan metode yang  memiliki  hasil  akurasi  dari  yang  paling  tinggi hingga  paling  rendah  adalah  sebagai  berikut,  SVM,  KNN, Random  Forest,  Decision  Tree,  dan  Naive  Bayes.  Sedangkan  berdasarkan error  rate urutan  metode  yang mendapatkan nilai error rate terendah hingga tertinggi adalah sebagai berikut, KNN, Decision Tree, Naive Bayes, Random Forest, dan SVM. Berdasarkan hasil tersebut maka dapat diambil kesimpulan bahwa KNN adalah metode yang paling tepat untuk mengklasifikasi citra huruf hiragana. Hal itu terlihat dari hasil akurasi dan nilai error yang didapat.  Pada  penelitian  selanjutkan  adalah memperluas  data  citra yang  diklasifikasi.  Data  citra yang  diperluas didapatkan  dari  jenis  huruf  hiragana  maupun  jenis  huruf  jepang  yang  lainnya  yakni  kanji  dan  katakana. Menggunakan  metode  KNN  yang  merupakan  hasil  terbaik  diantara  metode  lain,  diharapkan  mampu mengklasifikasi jenis huruf jepang yang lainnya.

## REFERENCES
[1] P.  UNIDA,  “Bahasa  Tersulit  di  Dunia,  Memang  ada  Bahasa  yang  Sulit?,”  2020.  [Online].  Available: http://pps.unida.gontor.ac.id/bahasa-tersulit-di-dunia-memang-ada-bahasa-yang-sulit/. [Accessed: 11-Jun-2021].
[2] R. Eriawan and M. A. Putri, “Faktor Penyebab Kesulitan Belajar Bahasa Jepang Mahasiswa Tahun Masuk 2018 Kelas International Program Strudi Pendidikan Bahasa Inggris UNP,” OMIYAGE , vol. 3, no. 2, pp. 20–32, 2020.
[3] S. Monoarfa, “Tingkat Kemampuan Membaca Teks Berbahasa Jepang Dalam Penguasaan Huruf Kanji Sebagai Dasar Terjemahan Yang Tepat,” Stud. Soc. Sci. , vol. 2, no. 1, p. 22, 2019.
[4] R. I. Arief, L. Wahyuni, and K. Puspita, “Penerapan Metode Linear Congruent Method ( Lcm ) Pada Perangkat Lunak Tebak Huruf Hiragana Berbasis Android,” IT J. , vol. 7, no. 1, pp. 63–72, 2019.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3083
[5] S.  Aulia  and  A.  Setiawan,  “Pengenalan  Tulisan  Tangan  Karakter  Hiragana  Menggunakan  Dct,  Dwt,  Dan  K-Nearest Neighbor,” J. Elektro dan Telekomun. Terap. , vol. 4, no. 1, p. 467, 2017.
[6] C.  Umam  and  L.  Budi  Handoko,  “Convolutional  Neural  Network  (CNN)  Untuk  Identifkasi  Karakter  Hiragana,”  in Prosiding Seminar Nasional Lppm Ump , 2020, vol. 0, no. 0, pp. 527–533.
[7] R. Umar, I. Riadi, and D. A. Faroek, “Komparasi Image Matching Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor ( KNN ) dan Metode Support Vector Machine ( SVM ),” J. Appl. Informatics Comput. , vol. 4, no. 2, pp. 124–131, 2020.
[8] K. Auliasari and M. Kertaningtyas, “Studi Komparasi Klasifikasi Pola Tekstur Citra Digital Menggunakan Metode K- Means Dan Naïve Bayes,” J. Inform. , vol. 18, no. 2, pp. 175–185, 2018.
[9] S.  Hartono,  H.  Sujaini,  and  A.  Perwitasari,  “Komparasi  Algoritma  Nonparametrik  untuk  Klasifikasi  Citra  Wajah Berdasarkan Suku di Indonesia,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 6, no. 3, pp. 338–343, 2020.
[10]  H. Sulaiman, D. Riana, and A. Rifai, “Perbandingan Algoritma Decision Tree C4 . 5 dan Naive Bayes pada Analisis Tekstur Gray Level Co - occurrence Matrix Menggunakan Citra Wajah,” vol. 10, pp. 470–479, 2021.
[11]  D. Abdullah and E. D. Putra, “Komparasi Perbaikan Kualitas Segmentasi Pada Citra Digital Metode Fuzzy C-Means Dan Otsu,” Pseudocode , vol. 4, no. 1, pp. 71–80, 2017.
[12]  D. S. Tobias and A. R. Widiarti, “Deteksi Glaukoma pada Citra Fundus Retina dengan Metode K-Nearest Neighbor,” in Seminar Nasional Ilmu Komputer(SNIK 2016) , 2016, pp. 92–99.
[13]  F. Muwardi and A. Fadlil, “Sistem Pengenalan Bunga Berbasis Pengolahan Citra dan Pengklasifikasi Jarak,” J. Ilm. Tek. Elektro Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 124–131, 2017.
[14]  D. Berrar, “Cross-validation,” Encycl. Bioinforma. Comput. Biol. ABC Bioinforma. , vol. 1, pp. 542–545, 2018.
[15]  M. Vadivukarassi, N. Puviarasan, and P. Aruna, “Sentimental Analysis of Tweets Using Naive Bayes Algorithm,” World Appl. Sci. J. , vol. 35, no. 1, pp. 54–59, 2017.
[16]  E. Ahishakiye, E. O. Omulo, D. Taremwa, and I. Niyonzima, “Crime prediction using Decision Tree (J48) classification algorithm,” Int. J. Comput. Inf. Technol. , vol. 06, no. 03, pp. 188–195, 2017.
[17]  T. B. Sasongko, “Komparasi dan Analisis Kinerja Model Algoritma SVM dan PSO-SVM (Studi Kasus Klasifikasi Jalur Minat SMA),” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 2, pp. 244–253, 2016.
[18]  F. Rahutomo, P. Y. Saputra, and M. A. Fidyawan, “IMPLEMENTASI TWITTER SENTIMENT ANALYSIS UNTUK REVIEW FILM MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE,” J. Inform. Polinema , vol. 4, no. 2, pp. 93–100, 2016.
[19]  Y. Xu, X. Zhao, Y. Chen, and Z. Yang, “Research on a mixed gas classification algorithm based on extreme random tree,” Appl. Sci. , vol. 9, no. 9, 2019.
[20]  Mustakim and G. Oktaviani F, “Algoritma K-Nearest Neighbor Classification Sebagai Sistem Prediksi Predikat Prestasi Mahasiswa,” vol. 13, no. 2, pp. 195–202, 2016.
[21]  A.  Pandey  and  A.  Jain,  “Comparative  Analysis  of  KNN  Algorithm  using  Various  Normalization Techniques,” Int.  J. Comput. Netw. Inf. Secur. , vol. 9, no. 11, pp. 36–42, 2017.