Vol. 14, No. 1,  61-68,  Juli  2017
Penggunaan Jaringan Syaraf Tiruanuntuk Membaca Karakter pada Formulir Nilai Mata Kuliah
La Surimi, Hendra, Diaraya 

## Abstrak
Jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  telah  banyak  diaplikasikan    dalam  berbagai  bidang  terutama dalam  pengenalan  pola.  Kemampuan  JST  untuk  mentolerir  perbedaan  antara  data  pelatihan dan  data  yang  akan  diolah  diharapkan  dapat  diaplikasikan  untuk  mengenali  pola  karakter yang  ada  pada  lembar  formulir  nilai  matakuliah.  Pemrosesan  awal  citra  blanko  dibutuhkan sebelum  menggunakan  JST,  pemrosesan  yang  digunakan  adalah traceholding , noise eliminator,  thinning ,  segmentasi  dan  normalisasi  karakter.  Hasil  penelitian  menunjukkan penggunakaan128    node  layer  tersembunyi  pada  JST  memberikan  hasil  terbaik  dimana  4 buah formulir nilai dapat dikenali dengan baik tanpa kesalahan. Kesalahan pengenalan yang ada masih dapat dihilangkan dengan menambahkan data pembelajaran pada sistem.
Kata Kunci: Pengenalan karakter, Backpropagation, citra digital.

## 1.   Pendahuluan
Kemajuan  teknologi  membuat  sebuah  perangkat  komputer  memiliki  kemampuan komputasi  yang  tinggi  untuk  meningkatkan  kinerja  dalam  pengolahan  data    menjadi  informasi. Namun  hal  ini  tidak  diimbangi  dengan  kemampuan  manusia  dalam  memasukan  data  secara manual  ke dalam  komputer agar dapat diolah lebih lanjut. Proses penginputan nilai mata kuliah ke  dalam  database,  umumnya  masih  menerapkan  cara  manual,  sehingga  keakuratan  data  yang diinput  sangat  tergantung  pada  ketelitian  penginput.  Terbatasnya  kemampuan  penginput  dan banyaknya data yang harus dimasukan menyebabkan seringnya terjadi kesalahan penginputan.
Untuk  itu  dipandang  perlu  untuk  menemukan  solusi  yang  lebih  baik  sehingga  proses penginputan  data  tersebut  lebih  cepat  dan  lebih  akurat.  Solusi  yang  ditawarkan  untuk menyelesaikan masalah ini adalah membangun software khusus yang mampu membaca langsung data  pada  formulir  nilai  dan  data  tersebut  langsung  disimpan  kedalam  komputer  tanpa  campur tangan manusia lagi.
Untuk  membangun  sistem  seperti  itu  dibutuhkan  sistem  pengenalan  huruf  ( Character Recognition  System )  sehingga  mampu  mengenali  karakter  yang  terdapat  pada  formulir  nilai. Teknik yang sering digunakan untuk  membangun sistem pengenal huruf adalah Jaringan Syaraf Tiruan  atau  yang  sering  dikenal  dengan  JST  (Kamruzzaman  dkk.,  1998).  Teknik  ini menggunakan  pendekatan  cara  kerja  otak  manusia  dalam  menyelesaiankan  masalah.  Dalam  hal ini  pola  karakter  yang  terdapat    pada  suatu  formulir  nilai  matakuliah  akan  diberikan  pada  JST sebagai  data  pembelajaran.  Sehingga  diharapkan  JST  dapat  mengenali  karakter  yang  terdapat pada formulir nilai mata kuliah yang lain.
 Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam,
Universitas Hasanuddin

## 2.   Pengolahan Citra
Pengolahan  citra  meliputi  perbaikan  atau  memodifikasi  citra  yang  dilakukan  untuk meningkatkan  kualitas  penampakan  atau  untuk  menonjolkan  beberapa  aspek  informasi  yang terkandung  di  dalam  citra,  elemen  di  dalam  citra  perlu  dikelompokkan,  dicocokkan  atau  diukur dan sebagian citra perlu digabung dengan bagian citra yang lain (Lyanthi, 2003). Adapun metode pengolahan citra yang digunakan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:

## a. Greyscale
Dengan  menggunakan  model  warna  RGB,  gambar  yang  berwarna  dapat  diubah  menjadi gambar  yang  terdiri  dari  warna  putih  dan  gradiasi  warna  hitam  yang  biasa  disebut  citra grayscale . Untuk mengubah RGB menjadi grayscale dapat digunakan rumus sebagai berikut:
0.299 0.587 0.114 greyscale R G B    (1) atau 0.333 0.333 0.333 greyscale R G B    (2)
Persamaan yang umum digunakan adalah persamaan (2).
b. Thresholding
Thresholding adalah proses mengubah citra menjadi citra biner. Citra biner adalah citra  yang memiliki dua nilai tingkat keabuan yaitu hitam dan putih. Secara umum proses binersisasi citra grayscale untuk menghasilkan citra biner adalah
      T y x f T y x f y x g ) , ( jika , 0 ) , ( jika , 1 ) , ( (3)
dengan g ( x,y ) adalah  citra  biner  dari  citra grayscale  f ( x,y ) dan T menyatakan  nilai  ambang (Darmaputra,2003).
c. Filter Noise Eliminator
Filter  Noise  Eliminator adalah  proses  penghapusan  noise  yang  terdapat  pada  citra.  Untuk menghilangkan  nosie  pada  citra  digunakan  spatial  filter  3x3  (Gambar  1),  dengan  aturan sebagai berikut
      10 ) ( jika , 0 10 ) ( jika , 1 Pixel x f x f (4)
dimana f ( x ) adalah hasil perkalian secara konvolusi spatial filter di atas terhadap piksel yang ditinjau.
Gambar 1. Filter untuk Menghilangkan Noise.
d. Thining
2 2 2 2 5 2
2 2 2

## La Surimi, Hendra, Diaraya
Thinning digunakan  untuk  merapikan  hasil  dari  deteksi  sisi  dengan  menipiskan  semua  garis sampai  lebarnya  hanya  satu  piksel.  Algoritma Thining yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah algoritma Stentiford.
Gambar 2. Proses Thining Menggunakan Algoritma Stentiford .

## e. Segmentasi
Segmentasi  citra  pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk  memisahkan  huruf  per  huruf  yang  akan dikenali  dari  sebuah  citra  formulir  nilai.  Proses  segmentasi  menggunakan  bantuan  histogram citra. Histogram menyimpan  informasi  jumlah  piksel  menurut  derajat  keabuan.  Segmentasi dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  objek  dalam  citra  dengan  asumsi  beda  derajat keabuan maka objeknya juga berbeda (Wibowo dkk., 2004).

## f. JST Backpropagation
Seperti  halnya  model  JST  yang  lain, Backpropagation melatih  jaringan  untuk  mendapatkan keseimbangan  antara  kemampuan  jaringan  Untuk  mengenali  pola  yang  digunakan  selama pelatihan  serta  kemampuan  jaringan  untuk  memberikan  respon  yang  benar  terhadap  pola masukan yang serupa (tapi tidak sama) dengan pola yang dipakai selama pelatihan.
Gambar 3. Arsitektur JST Backpropagation.
Pada intinya, pelatihan dengan metode backpropagation terdiri dari tiga langkah, yaitu:
1. Data dimasukkan ke input jaringan ( feedforward )
La Surimi, Hendra, Diaraya
2. Perhitungan dan propagasi balik dari error yang bersangkutan
3. Pembaharuan ( adjustment ) bobot dan bias (Siang, 2005).

## 3.   Implementasi
Untuk membangun sistem pengenalan karakter dengan jaringan syaraf  tiruan dibutuhkan tiga  buah  sistem  yang  terdiri  dari  sistem  pendefinisian,  sistem  pembelajaran  dan  sistem implementasi. Ketiga sistem ini merupakan satu kesatuan dalam pengenalan karakter.

## 3.1. Sistem Pendefinisian
Sistem pendefinisian digunakan untuk mendefinisikan data belajar yang digunakan untuk memberikan  pengetahuan  kepada  sistem  tentang  ciri-ciri  karakter  yang  akan  digunakan.  Sistem ini memiliki struktur desain sebagai berikut.
Gambar 4. Struktur Kerja Sistem Pendefinisian.
Pada  sistem  pendefinisian    karakter  input  pembelajaran  yang  diberikan    adalah  contoh karakter,  yaitu  daftar  seluruh  karakter  yang  digunakan  dalam  mendefinisikan  semester,  kode matakuliah, program studi, dan nim  mahasiswa. Jadi tidak seluruh karakter yang ada digunakan sebagai bahan pembelajaran. Karakter-karakter yang digunakan adalah 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,K,L,M,  dan  N.  Pada  sistem  pendefinisian    karakter tulisan tangan, input pembelajaran yang diberikan adalah contoh  karakter yang digunakan untuk mendefinisikan nilai mata kuliah yaitu   A,B,C,D,E, dan T.
Pada  proses  normalisasi  karakter,  awalnya  citra  karakter  hasil  operasi  segmentasi memiliki ukuran yang berbeda-beda, sehingga hal ini akan  mempersulit penentuan jumlah node input jaringan  saraf  tiruan  yang  akan  digunakan  kelak.  Untuk  itu  perlu  dilakukan  normalisasi karakter  yaitu  dengan  menyeragamankan  ukuran  semua  karakter.  Dalam  penelitian  ini  ukuran dari semua karakter ditrasformasi ke ukuran 9x9 piksel.
Setelah  melalui  proses  normalisasi  maka  piksel  dari  masing-masing  karakter  tersebut akan dikonversi ke kode biner sebanyak  81 digit, yang selanjutnya akan menjadi data input pada node input jaringan saraf tiruan.
Untuk  memberikan pengetahuan pada sistem  bahwa kode biner karakter yang diberikan adalah karakter tertentu, maka sistem juga harus diberitahukan tentang karakter tersebut, dimana

## La Surimi, Hendra, Diaraya
karakter itu dinyatakan dalam  kode biner yang dalam hal ini untuk karakter komputer digunakan 5 bit untuk menyimpan informasi masing-masing karakter yang digunakan.

## 3.2.   Sistem Pembelajaran
Sistem  kedua  adalah  sistem  pembelajaran.  Sistem  pembangun  utama  dari  sistem pembelajaran ini adalah jaringan saraf Tiruan Backpropagation.
Gambar 5. Struktur Kerja Sistem Pembelajaran.
Data  pendefinisian  adalah  data  yang    diperoleh  dari  sistem  pendefinisian.  Node  input    diambil dari nilai piksel pada citra yang telah ditransformasi menjadi berukuran 9x9 piksel, yaitu 81 bit + 1 node bias. Sedangkan node output terdiri 5 node yang mewakili kode masing-masing karakter.
Dalam  penelitian  ini  jumlah  node  tersembunyi  dijadikan  variabel  yang  akan  diamati. Pemilihan jumlah node tersembunyi dapat dilakukan secara acak untuk mendapatkan hasil yang optimal. Dalam penelitian ini digunakan  20000 epoh/iterasi dalam proses pelatihan dengan nilai error  sebesar  0.00001.  Nilai  setiap neutron selanjutnya  disimpan  untuk  digunakan  pada  proses pendeteksian.

## La Surimi, Hendra, Diaraya
Gambar 6. Arsitektur JST pada Sistem Pembelajaran.

## 3.3. Sistem Pendeteksian
Sistem ketiga adalah sistem pendeteksian atau implementasi. Sistem ini dibangun dengan struktur  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  7.  Proses  yang  ada  dalam  sistem  ini  merupakan gabungan dari sistem pendefinisian dan sistem pembelajaran.
Gambar 7. Struktur Kerja Sistem Pendeteksian.

## La Surimi, Hendra, Diaraya
Pada sistem pendeteksian, bobot pada JST diperoleh dari data hasil training pada proses pembelajaran.  Pada  bagian  akhir  sistem  pendeteksian,  karakter  yang  ada  dikelompokkan berdasarkan jenisnya yaitu semester, kode matakuliah, program studi, nim  mahasiswa dan nilai. Informasi  pengelompokan  ini  didasarkan  pada  pengetahuan  yang  diberikan  kedalam  sistem tentang  lokasi  masing-masing  komponen  data tersebut.  Selanjutnya  hasil  ini disimpan  ke  dalam database.

## 4.   Pengujian Sistem
Dari hasil pengujian yang diberikan pada 4 buah formulir nilai seperti yang ditunjukkan pada  lampiran  dengan  beberapa  jumlah  node  layer  tersembunyi  diperoleh  hasil  seperti  yang ditunjukkan Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Hasil Pengujian.
Berdasarkan  hasil  pengujian  terlihat  bahwa  penggunaan  layer  tersembunyi  disekitar  angka  110- 128 memberikan hasil yang lebih baik. Berdasarkan hasil penelitian tersebut pada kondisi jumlah layer tersembunyi sebanyak 128 diperoleh hasil semua citra tanpa kesalahan pembacaan.

## 5.   Kesimpulan dan Saran

## 5.1. Kesimpulan
1. Penerapan  jaringan  syaraf  tiruan  pada  pembacaan  formulir  nilai  matakuliah  dilakukan dengan  mengenali  setiap  karakter  berdasarkan  struktur  tulangnya  yang  diperoleh  dari operasi thinning. Karakter yang diperoleh selanjutnya ditransformasi kedalam ukuran 9x9 piksel sebagai input node pada jaringan syaraf tiruan.
Jumlah Node Layer Tersembunyi Persentase Kesalahan Formulir Pertama Formulir Kedua Formulir Ketiga Formulir Keempat 5 1.78% 3.56% 1.78% 0.90% 20 1.34% 0.44% 0.44% 0.45% 30 1.34% 2.22% 1.78% 0.90% 40 1.34% 2.67% 1.33% 0.90% 50 1.34% 2.22% 1.78% 0.90% 80 1.34% 2.67% 1.33% 0.90% 100 11.61% 12.44% 11.56% 11.26% 110 0.89% 0.78% 0.44% 2.25% 120 0.89% 0.44% 0.44% 0.45% 128 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 140 0.89% 2.67% 0.89% 2.70% 150 1.34% 2.22% 0.89%. 0.9%
La Surimi, Hendra, Diaraya
2. Untuk  membatasi  output  yang  mungkin  dari  sistem  yang  dibangun,  node  output  pada jaringan menggunakan 5 node yang mewakili kode karakter yang digunakan.
3. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah node layer tersembunyi sangat menentukan akurasi pengenalan yang dilakukan oleh sistem.
4. Jumlah  node  tersembunyi  yang  sebaiknya  digunakan  untuk  sistem  ini  adalah  128  node karena menghasilkan persentasi terkecil dari keempat citra uji.

## 5.2. Saran
1. Untuk  meningkatkan  akurasi  pengenalan  karakter,  jumlah  karakter  pelatihan  harus ditingkatkan.
2. Untuk  mengurangi  kesalahan  akibat  berbedanya  ukuran  huruf,  maka  perlu  dipikirkan algoritma transformasi yang lebih baik.

## Daftar Pustaka
Darmaputra,  2003,  ”Binerisasi  citra  dengan  metode  Otsu”,  Website:  http://ejournal.unud.ac.id/ abstrak/darmaputra_3_.pdfs,  diakses  Agustus 2009.
Kamruzzaman ,  Joarder,  dan  Aziz,  S.M.,  1998.  “ A  neural  network  based  character  recognition system using double Backpropagation ”, Malaysian Journal of Computer Science, Vol. 11 No. 1.
Lyanthi , M., 2003. Pengolahan citra. Website: http://ifunpas.org/downloads/Handout/MateriDiKelasPC/Pertemuan1_Pendahuluan.pdf , diakses Agustus 2009 .
Siang , J.J., 2005. Jaringan Syaraf Tiruan dan Pemprogramanya Menggunakan Matlab. Penerbit Andi, Yogyakarta.
Wibowo , E. dan Kurniawan, E., 2004. Konvolusi. Sumber: http://www2.ukdw.ac.id/kuliah/si/erickblog/MatakuliahKomputerGrafis_10E92/ 06Konvolusi.pdf , diakses November 2009.