## KLASIFIKASI AKASARA JAWA DENGAN CNN
Edo Prasetyo N.A. Wijaya 1 , Hendrawan Armanto 2 ,Lukman Zaman 3 1,2,3 Teknologi Informasi, Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya (iSTTS) Jl. Ngagel Jaya Tengah No.73-77, Baratajaya, Kec. Gubeng, Kota SBY, Jawa Timur 60284
085732329074
E-mail: 1 prasejaya@gmail.com

## ABSTRACT
It  is  common  knowledge  that  CNN  is  a  significant  method  in  image  classification.  This  is  because  CNN  can classify Latin letters with a high degree of accuracy. Lenet5 in CNN is tasked with converting 2D features from an image into a convolutional network continuously. CNN architecture consists of several layers, including the Convolution  Layer,  Relu  layer,  Subsampling  layer,  Fully  Connected  Layer.  In  this  research,  CNN  is  used  to classify Javanese script images into 20 classes. These classes include ha, na, ca, ra, ka, da, ta, wa, la, pa, dha, ja, yes, nya, ma, ga, ba, tha, nga. Javanese script used in this research is Ngalena Javanese script. The precision values for each class range from 0.5 to 0.6.

## Keywords: Classification, Convolution Neural Network, Javanesse Letter

## 1. PENDAHULUAN
CNN adalah sebuah jaringan saraf tiruan yang dapat  mengekstraksi  fitur  topologis  dari  sebuah gambar[2][3][4][5][6][9].  Pada  metode  pengenalan gambar  seperti  HMM  sebelum  melakukan  proses pengenalan  diperlukan  proses  segmentasi.  Proses segmentasi  sebuah  karakter  dalam  sebuah  gambar merupakan proses yang rumit.. Hal ini dikarenakan untuk melakukan  proses  tersebut  diperlukan  pola-pola  tertentu sehingga  karakter  tersebut  dapat  dipisahkan  dengan karakter  lain  dalam  sebuah  gambar  dan  CNN  dapat melakukan proses tersebut dengan baik [1][2][4]. Dalam melakukan proses pengenalan sebuah gambar CNN tidak memperlukan proses segmentasi[1]. Hal ini dikarenekan di  dalam  CNN  terdapat  arsitektur  Lenet  yang  mampu mengenali  sebuah  karakter  secara  mandiri[5].  Di  dalam [3],  CNN  digunakan  untuk  mendeteksi  angka  latin  dari sebuah gambar. Selain itu pada [5] menunjukkan bahwa CNN  dapat  menunjukkan  hasil  yang  positif  saat digunakan untuk mengenali angka jawa. Pada penelitian lain  CNN  juga  menunjukan  hasil  yang  positif  ketika digunakan  untuk  aksara  non  latin  seperti  huruf  thailand [6]    dan  huruf  india[2][8].  Penelitian  ini  berfokus  pada klasifikasi  gambar  aksara  jawa  ngelena  yang  dicetak tanpa  sandhangan  maupun  pasangan.  Penelitian  ini bertujuan  agar  aksara  jawa  ngalena  (hanacaraka)  tidak hilang  tergerus  zaman.  Sekaligus  dapat  menjadi  bukti bahwa  kemajuan  teknologi  dapat  tumbuh  beriringan dengan kebudayaan.
1.1 Penelitian Sebelumnya
Penelitian  yang  sejenis  pernah  dilakukan sebelumnya [1] menggunakan metode HMM. Hasil yang didapat pada penilitian ini sebesar 85.7%. Pada penelitian ini  dataset  yang  digunakan  tulisan  tangan  aksara  jawa dengan jumlah dataset sebesar 1000, dengan rincian 800 sebagai datatraining dan 200 sebagai data testing. Jumlah aksara yang digunakan sebanyak 20 kata.
Penggunaan  Convolution  Neural  Network  dan untuk  proses  recoknisi  untuk  aksara  jawa  [9] menunjukkan hasil yang cukup meyakinkan. Hasil yang
didapat nilai sebesar   70.22% and 64.65% for CNN and DNN. Dataset yang digunakan tulisan tangan aksara jawa sejumlah 2470 untuk 20 kelas. Di setiap kelasnya terdapat 123.  Ukuran  gambar  yang  digunakan  sebesar  32  x  32 piksel
Dengan  berbekal  kelebihan  tersebut  penulis mencoba  untuk  menggunakan  CNN  dalam  proses klasifikasi  aksara  hanacaraka.  Aksara  hanacaraka  terdiri dari 20 huruf dimana huruf ini akan menjadi kelas yang nantinya.

## 2. METODE

## 2.1. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  gambar  aksara  jawa ngalena.  Gambar  aksara jawa  terdiri  dari  20  kelas,  masing-masing  kelas mempunyai 300 gambar. Dataset ini dibuat dari dua font  Microsoft  Word.  Font  yang  digunakan  adalah font  Hanacaraka  dan  Tuladha  Jejeg.  Ukuran  font hanacaraka  sebesar  48  pt  dan  ukuran  font  untuk tuladha  jejeg  sebesar  64  pt.  Kedua  Font  tersebut dicetak  kemudian  hasil  cetak  tadi  di scan kemudian dipotong  tiap  aksara.  Untuk  contoh  gambar  dataset bisa dilihat pada gambar 1 dan gambar 2.
Gambar 1. Contoh Dataset Font Hanacaraka

## Gambar 2. Contoh Dataset Font Tuladha Jejeg

## 2.2. CNN
CNN secara sederhana merupakan sebuah jaringan saraf tiruan yang menggunakan matriks perkalian konvolusi di dalam arsitekturnya. Fungsi konvolusi di dalam CNN digunakan untuk ekstraksi fitur, dan dari proses ini nantinya akan menghasilkan fitur-fitur tertentu yang akan diproses multilayer perceptron untuk menghasilkan sebuah output dari inputan. Ada tiga proses utama yang ada di dalam layer konvolusi, yaitu konvolusi, subsampling / pooling, dan activation ReLu [6]. Di  dalam  CNN, Pooling  Layer merupakan arraydengan ukuran 2x2 dan  array ini akan berjalan ke  setiap  element  pixel  dari  feature  map  ketika proses  pengolahan  citra  sedang  berlangsung.  Di dalam  penelitian  ini  Max  Pooling  digunakan  untuk mengamnbil  nilai  tertinggi  dari  tiap  element  pixel yang  mengalami  proses  konvolusi. Max  Pooling digunakan dengan tujuan untuk mengurangi dimensi gambar  sehingga  proses  training  lebih  cepat  dan mengurangi overfitting [8]. Di dalam arsitektur CNN terdapat model yang disebut Lenet.
Lenet digunakan sebagai model yang dapat melakukan  proses  pengenalan  sebuah  gambar dengan
proses
ekstraksi
fitur
secara otomatis[2][3][4][5][6][8].  Lenet  muncul  setelah proses training. Bila sebuah hasil testing mengalami overfit maupun underfit maka  dipastikan  ada kesalahan  pada  proses training tersebut.  Struktur lenet dapat digambarkan sebagai berikut
Gambar 3. Alur Lenet
Dalam penelitian ini, menggunakan
dataset sebanyak  6000  gambar  aksara  jawa.
Dataset tersebut  dibagi  menjadi  dua  yaitu  sebagai trainingset dan testingset seperti  pada  gambar  1 . Untuk trainingset berjumlah  4000  dan testingset berjumlah  2000.Dataset  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  merupakan  akasara  jawa  ngalena seperti  sampel  dalam  Gambar  1.  Dataset mempunyai dimensi 32x32 pixel.
Dataset  terdiri  dari  20  kelas,  yaitu  kelas ha,na,ca,ra,ka,da,ta,sa,wa,la,pa,dha,ja,ya,nya,ma,ga ,ba,tha,nga.  Dataset  ini  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  tersedia  dalam  Lampiran.  Arsitektur model  yang  digunakan  untuk  rekognisi  karakter dari  citra  dataset  adalah  LeNet.  Diagram  blok model  LeNet  ini  ditunjukkan  dalam  Gambar  2. Lenet  digunakan  menggunakan  ukuran  masukan sebesar  32x32x1  dengan  menggunakan  filter  5x5, 1  strides  dan  0  pool.  Dari  ukuran  matriks  32x32 dilakukan pembentukan matriks konvolusi menggunakan  Persamaan  1  dan  Persamaan  2. Matriks  konvolusi  mempunyai  ukuran  28x28. Proses  diskretisasi  dilakukan  berdasarkan  sampel menggunakan  maxpooling2D  menggunakan  filter 2x2 seperti ditunjukkan dalam Gambar 2.
Setelah traningset diproses  melalui  CNN maka  muncul  sebuah  model.  Model  yang dihasilkan inilah yang digunakan untuk melakukan proses  pada testingset. Sehingga  pada  tahap prediksi  bagus  atau  tidaknya  hasil  dikarenakan pada model yang dihasilkan. Apabila menghasilkan  model  yang  baik,  maka  hasil  akan baik.  Proses  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada gambar 4.

## Gambar 4. Alur Aplikasi

## 3. PEMBAHASAN
Pada  tahap  ini  percobaan  yang  direncanakan pada bab sebelumnya dilakukan. Percobaan berfokus pada kemampuan CNN dalam melakukan klasifikasi gambar  menjadi  20  kelas  yaitu  ha,na  ca,  ra,  ka,  da, ta, sa, wa, la, pa, dha, ja, ya, nya,ma, ga, bha, tha dan nga.  Seluruh  tahapan  pada  penelitian  ini  dijalankan pada notebook yang menggunakan processor core i5 dan  Ram  4GB  dengan  menggunakan environment Anaconda , framework keras dan library tensorflow . Pada  penelitian  ini  epoch  yang  digunakan  untuk membuat  sebanyak  100.  Untuk  nilai  ukuran pool
yang  digunakan  sebesar  32  x  32  dan  64  x  64. Sementara  fitur  matrix  konvolusi  yang  digunakan adalah  32  x  32,  64  x  64  dan  128  x  128.      Hasil penelitian ini dapat dilihat pada tabel 1.

## Tabel 1 Hasil Pengenalan Aksara Jawa Menggunakan CNN
Ha  Na  Ca  Ra Ka  Da  Ta  Sa Ha 65 2 2 2 0 2 2 2 Na 4 60 4 2 0 2 2 2 Ca 4 0 61 2 2 6 2 2 Ra 1 4 2 55 2 3 2 4 Ka 2 4 2 2 56 2 2 4 Da 2 2
5 4 2 53 2
2 Ta 1 2 3 5 4 2  53 2 Sa 2 2 2 2 2 4 2 60
Wa 4 2 2 2 6 2 2 6 La 3 5 2 4 0 2 4 2 Pa 4 2 2 5 2 2 3 2 Dha 2 2 2 7 2 2 0 2 Tabel 1 Hasil Pengenalan Aksara Jawa Menggunakan CNN (Lanjutan)
Ha  Na Ca Ra Ka  Da  Ta Sa Ja 5 2 2 0 2 2 2 4
Ya 2 2 2 0 2 4 2 2 Nya 3 6 2 5 4 5 0 0
Ma 2 2 2 0 8 0 2 4
Ga 2 2 2 2 2 2 2 2
Ba 2 2 2 2 2 2 2 2 Tha 2 2 4 2 2 2 4 2 Nga 1 2 4 3 4 2 4 2 Tabel 1 Hasil Pengenalan Aksara Jawa Menggunakan CNN (Lanjutan) Wa  La Pa Dha  Ja Ya  Nya  Ma  Ga Ha 2 2 2 2 2 2 1 0 2 Na 2 3 2 2 2 4 2 2 4 Ca 8 2 2 0 0 2 2 4 2 Ra 2 4 2 2 3 2 4 0 0 Ka 2 4 2 2 2 2 2 2 2 Da 2 2 2 6 2 2 2 2 2 Ta 2 2 0 0
0 8 4 2 4 Sa
2 2 2 2 2 2 2 2
2 Wa
50 5 2 0 0 0
2 2 6 La 2 55 3 4 6 1 4 3 5 Pa 2 2 53
2 0 0 4 2 2
Dha
2
4 2
57 2 2 2 2 2

## Tabel 1 Hasil Pengenalan Aksara Jawa
Menggunakan CNN (Lanjutan) Wa  La Pa Dha  Ja Ya  Nya  Ma  Ga Ja 5 2 6 2 53 0 4 7 4 Ya 2 2 2 2 2 62 2 2 2 Nya 7 2 6 2 2 4 60 2 2 Ma 7 2 2 2 2 5 2 58 2 Ga 2 1 2 2 4 2 2 2 61 Ba 6 4 2 2 2 2 2 2 2 Tha 6 2 2 2 2 2 2 2 2 Nga 4 2 3 3 2 0 0 2 6

## Tabel 1 Hasil Pengenalan Aksara Jawa Menggunakan CNN (Lanjutan)
Ba  Tha  Nga Ha 2 4 4 Na 2 2 2
Ca 4 2 4
Ra 2 2 4 Ka 2 2 2 Da 2 2 2 Ta 5 0 6 Sa 2 2 2 Wa 2 8 2 La 3 0 7 Pa 7 2 2 Dha 2 2 2 Ja 6 2 2 Ya 2 2 2 Nya 2 4 2 Ma 2 2 2 Ga 2 2 2 Ba 67 2 2 Tha 2 58 2 Nga 2 3 59
Dari  hasil  percobaan  pada  tabel  1  bisa diketahui  bahwa  hasil  yang  didapatkan  tiap  kelas berkisar  dari  48  hingga  60.  Dari  tabel  1  dicari  nilai presisi, recall dan f-measure .  Untuk  rumus  presisi bisa dilihat pada (1), untuk rumus recall bisa dilihat pada  (2)  sedangkan  untuk  rumus f-measure bisa dilihat pada (3).
(1)
(2)

## (3)
Presisi  merupakan  rasio  prediksi  benar  positif dibandingkan  dengan  keseluruhan  hasil  yang diprediksi  positif. Recall merupakan  rasio  prediksi benar positif dibandingkan dengan keseluruhan data yang benar positif. Sedangkan f-measure merupakan perbandingan  rata-rata  presisi  dan  recall  yang dibobotkan.  Untuk  mengetahui  nilai  presisi, recall dan f-measure dari tabel 1 bisa dilihat pada tabel 2.
Tabel 2 Hasil Presisi, Recall dan F-measure
Presisi Recall F-measure Ha 0,58 0,64 0,61 Na 0,57 0,59 0,58 Ca 0,56 0,6 0,58 Ra 0,52 0,54 0,53 Ka 0,54 0,55 0,55 Da 0,53 0,52 0,53 Ta 0,57 0,52 0,55 Sa 0,56 0,59 0,58 Wa 0,43 0,5 0,47 La 0,53 0,54 0,54 Pa 0,54 0,52 0,53 Dha 0,6 0,56 0,58 Ja 0,59 0,52 0,56 Ya 0,6 0,61 0,61 Nya 0,58 0,59 0,59 Ma 0,58 0,57 0,58 Ga 0,54 0,6 0,57 Ba 0,56 0,66 0,61 Tha 0,57 0,57 0,57 Nga 0,53 0,58 0,56 AVG 0,56 0,57 0,57
Dari  hasil  tabel  2  dapat  dilihat  bahwa  dari 20  kelas  yang  diklasifikasikan  didapatkan  sebagai berikut  nilai  rata-rata presisi , recall dan F-measure sebesar 0.53.

## 4. KESIMPULAN
Klasifikasi  huruf  cetak  aksara  jawa  yang dilakukan dengan
menggunakan
metode Convolution  Nueral  Network dan  menggunakan 6000  dataset  mendapatkan  nilai  rata-rata  presisi sebesar 0.56, untuk nilai rata-rata recall sebesar 0.56 dan untuk nilai rata-rata F-measure sebesar 0.57.
Dengan  hasil  yang  didapat,  dapat  disimpulkan bahwa metode CNN cukup handal.
Pada penelitian ini tentu masih banyak memiliki kekurangan.  Kedepan  akan  perlu  perbaikan  dalam penelitian    selanjutnya.  Pada  penelitia  berikutnya dapat  ditambahkan  metode  preprocessing  sehingga diharapkan mendapatkan nilai yang lebih tinggi dari penelitian ini.

## PUSTAKA
A.  Rita  Widiarti  and  P.  Nari  Wastu,  "Javanese Character  Recognition  Using  Hidden  Markov Model,"  International  Science  Index,  Computer and Information Engineering Vol:3, No:9, 2009.
Bishwajit  Purkaystha,  Tapos  Datta  and  Md  Saiful
Islam, “Bengali Handwritten Character Recognition  Using  Deep  Convolutional  Neural Network,” 2017 20th International Conference of Computer  and  Information  Technology.  ICCIT 2017.
Huiqun  Deng,  George  Stathopoulos,  and  Ching  Y.
Suen, "Applying Error-Correcting Output
Coding  to  Enhance  Convolutional  Neural Network  for  Target  Detection  and  Pattern Recognition",International Conference on Pattern Recognition. 2010.
Kietikul Jearanaitanakij and Ouen Pinngern “Hidden Unit  Reduction  of  Artificial  Neural  Network  on English Capital Letter Recognition” IEEE , 2006, doi: 1-4244-0023-6/06/$20.00.
Kun  Guo,  Ning  Li,  “Research  on  Classification  of Architectural Style Image Based on Convolution Neural  Network,” 2017  IEEE ,  doi:  978-1-5090- 5363-6/17/$31.00.
Phatthanaphong Chomphuwiset “Printed  Thai Character  Segmentation  and  Recognition,” 2017 4th  IEEE  International  Conference  on  Soft Computing and Machine Intelligence . Rismiyati,  Khadijah,  and  A.  Nurhadiyatna,  “Deep learning  for  handwritten  Javanese  character recognition,” Proc.  -  2017  1st  Int.  Conf. Informatics  Comput.  Sci.  ICICoS  2017 ,  vol. 2018-January, pp. 59–63, 2018, doi: 10.1109/ICICOS.2017.8276338.
Roshan  Fernandes  and  Anisha  P  Rodrigues, “Kannada Handwritten Script Recognition using Machine Learning Techniques,” 2019 IEEE , doi: 978-1-7281-3735-3/19/$31.00.
T.  Septianto,  E.  Setyati,  and  J.  Santoso,  “Digit Classification  of  Majapahit  Relic  Inscription using  GLCM-SVM,”  vol.  1,  no.  2,  pp.  46–54, 2018.