## Pengenalan Karakter Tulisan Menggunakan Metode Learning Vector Quantization
Dinda Izmya Nurpadillah 1 , Haviluddin 2 , Herman Santoso Pakpahan 3 , Islamiyah 4 , Hario Jati Setyadi 5
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Mulawarman izmydinda@gmail.com; haviluddin@unmul.ac.id ; herman.pakpahan@fkti.unmul.ac.id; islamiyah@fkti.unmul.ac.id; hario.setyadi@fkti.unmul.ac.id

## I. Pendahuluan
Negara Kesatuan Republik Indonesia (NKRI) merupakan Negara yang memiliki banyak sekali kebudayaan, mulai  dari  seni  tari,  seni  musik,  seni  pahat  tak  terkecuali  dalam  hal  seni  tulisan  atau  aksara.  Dalam  upaya memperkenalkan  kebudayaan  nusantara  agar  masyarakat  mengenal  seni  aksara  daerah,  maka  pendekatan melalui  teknologi  dirasa  cukup  tepat,  mengingat  kemajuan  teknologi  sudah  sangat  pesat  saat  ini.  Salah  satu teknologi yang dapat digunakan adalah pengenalan pola yang merupakan salah satu cabang ilmu  kecerdasan buatan. Secara umum pengenalan pola (pattern recognition) adalah suatu ilmu untuk mengklasifikasikan atau menggambarkan sesuatu berdasarkan pengukuran kuantitatif fitur (ciri) atau sifat utama dari suatu obyek (Putra, 2010).
Salah satu metode pengenalan pola seperti LVQ. Peneliti (Sambani, Uryani, & Putra, 2016) menggunakan metode  LVQ  untuk  mengenal  barcode  buku  di  perpustakaan  Universitas  Galuh  Ciamis.  Pada  penelitian  ini didapatkan hasil akurasi sebesar 100% dari jumlah data yang berhasil dikenali sebanyak 30 data (total seluruh data uji) dan dengan MSE 0, hasil ini didapatkan dari learning rate sebesar 0.05. Peneliti (Afrianto & Priatama, 2013) menggunakan metode LVQ untuk membangun aplikasi mobile.  Data yang digunakan pada penelitian ini berupa gambar beberapa tempat bersejarah. Dari hasil pengujian data maka diperoleh rata-rata akurasi akurasi pengenalan  sebesar 78% dengan parameter pembelajaran  terbaik  yaitu  epoch  = 50,  learning  rate  = 0.05,  dan pengurangan pembelajaran = 0.1. Sistem ini juga telah mampu mengirimkan data berupa citra dari smartphone ke  server  dengan  baik.  Sementara  servermampu  mengolah  data  gambar,  melakukan  pengenalan  objek  dan memberikan  jawaban.  Peneliti  (Ramadhan,  Djamal,  &  Darmanto,  2016)  menggunakan  metode  LVQ  yang dikombinasikan dengan deteksi tepi metode Canny untuk klasifikasi identitas wajah. Hasil analisis parameter untuk pelatihan metode LVQ, dengan menggunakan MaxEpoch 1000, learning rate 0,01, pengurangan α 0,1 dan err 0.001 dari 25 data uji yang tidak dilatih memperoleh akurasi sebesar 88% dengan hasil pengenalan 3 data uji tidak  dikenali  dan  22 data  uji  yang  berhasil  dikenali.  Sedangkan  hasil  klasifikasi dari 25 data  uji  yang  telah dilatih memperoleh akurasi sebesar 92% dengan hasil pengenalan 2 data uji tidek berhasil dikenali dan 23 data uji berhasil dikenali. Peneliti (Lestari, Hidayat, & Andini, 2015) menggunakan metode LVQ untuk merancang pengenal kata dalam aksara Sunda berbasis android. Dari hasil pengujian terhadap 10 kata dalam aksara Sunda pada citra tanpa cropping background diperoleh akurasi terbesar sistem bernilai 60.90% dengan jumlah data

## INFORMASI ARTIKEL

## A B S T R A K
Histori Artikel Diterima : 2 Juni 2019 Direvisi : 17 Juli 2019 Diterbitkan  : 30 Agustus 2019
Artikel  ini  mengimplementasikan  metode Learning  Vector  Quantization (LVQ)  dalam  mengenali  pola  aksara  Sunda.  Berdasarkan  hasil  eksperimen dengan  berbagai  parameter  seperti learning  rate dan  jumlah hidden  layer maka metode LVQ cukup akurat dalam mengenali pola aksara Sunda dengan nilai akurasi sebesar 6.66% dari data yang berhasil dikenali sebanyak 28 data dengan total data uji sebanyak 42 data dengan  variasi learning rate sebesar 0.01  dan  jumlah hidden  layer sebanyak  90 layer .  Hasil  akurasi  tersebut didapatkan  dengan  waktu  pembelajaran  yaitu  selama  17  menit  22  detik. Adapun mean square error (MSE) yang dihasilkan sebesar 0.0408. Dari hasil akurasi, MSE dan waktu pembelajaran yang didapatkan maka dapat dikatakan metode  LVQ  belum  optimal  dalam  memecahkan  masalah  pengenalan  pola terutama aksara Sunda. Teknik optimalisasi kepada proses pembelajaran LVQ dengan  algoritma-algoritma  optimasi  merupakan  rencana  penelitian selanjutnya.
2019 SAKTI – Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi.
Hak Cipta . Kata Kunci: Aksara Sunda
Pengenalan Pola
LVQ MSE
training 9 buah. Sedangkan pada citra yang dilakukan cropping background diperoleh tingkat akurasi tertinggi sebesar 61.53% dengan nilai learning rate 0.01 dan nilai epoch 100. Dan untuk mendeteksi 30kata dalam aksara Sunda didapatka nilai akurasi tertinggi sebesar 17.78% dengan nilai learning rate dan epoch yang sama. Peneliti (Lukman, 2015) menggunakan metode LVQ untuk pengenalan pola buku. Uji coba aplikasi menggunakan 12 buku yang terdiri dari 2 judul buku. 2 untuk w1 dan w2, 4 untuk data pelatihan dan 6 untuk data uji. Inisialisasi LVQ menggunakan MaxEpoch = 10, eps = 0.001 dan learning rate = 0.05. Hasilnya, aplikasi dapat mengenali semua  buku  yang  diujikan.  Dan  peneliti  (Utomo  &  Cahyono,  2014)  menggunakan  metode  LVQ  untuk mendeteksi  pra  panen  padi  berdasarkan  warna  daun.  Sistem  ini  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  55%  untuk pengujian data training dan 50% untuk  pengujian data testing. Hasil ini didapatkan dari learning rate sebesar 0.0005. Dimana jumlah pola data yang dikenali dengan benar pada data training yang dikenali sebagai data siap panen sebanyak 30 data, dan data yang dikenali sebagai data belum siap panen sebanyak 3 data. Untuk jumlah pola data yang berhasil dikenali pada data testing yang dikenali sebagai data siap panen sebanyak 10 data, dan tidak ada data belum siap panen dikenali sebagai data belum siap panen.
Oleh karena itu, artikel ini menerapkan metode Learning Vector Quantization (LVQ) untuk mengenali pola aksara Sunda khususnya aksara Swara (vokal). Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat mengenalkan kembali aksara Sunda dengan menggunakan pendekatan teknologi. Paper ini terdiri dari empat bagian. Bagian pertama adalah motivasi penelitian ini. Bagian kedua adalah menjelaskan metodologi dan teknik yang digunakan. Bagian ketiga adalah menerangkan hasil pengujian dengan metode LVQ. Dan, bagian terakhir adalah kesimpulan dan saran yang diperoleh setelah pengujian, serta rencana penelitian selanjutnya.

## II. Metodologi
Pada  bagian  ini,  akan  dijelaskan  secara  singkat  tentang  aksara  Sunda,  metode  pengolahan  citra  yang digunakan, dan metode LVQ.

## A. Aksara Sunda
Aksara  Ngalagena  sudah  digunakan  dari  abad  ke-14  masehi  oleh  orang  Sunda.  Prasasti  Kawali  (Prasasti Astaga  Gede)  adalah  salah  satu  peninggalan  aksara  Sunda.  Prasasti  tersebut  dibuat  untuk  mengenang  Prabu Niskala Wastukancana yang pada saat itu memerintah Kawali, Ciamis pada tahun 1271-1475 (Saleh, 2006s). Aksara Sunda dibagi menjadi 2 bagian yaitu aksara Sunda Swara (vokal mandiri) dan aksara Sunda Ngalagena (huruf konsonan)(Riansyah, Nurhasanah, & Dewi, 2017; Sundari, 2016).

## B. Pengolahan Citra
Pengolahan  gambar  atau  pengolahan  citra  yang  serig  disebut image  processing ,  merupakan  suatu  proses yang mengubah sebuah gambar menjadi gambar lain yang memiliki kualitas lebih baik untuk tujuan tertentu. Pengolahan citra mempunyai 2 tujuan utama, yaitu (Dani, Sugiharto, & Winara, 2015; Pratiarso et al., 2011) : (1)  Memperbaiki  kualitas citra, dimana  citra   yang  dihasilkan dapat  menampilkan informasi  secara jelas; (2) mengekstraksi informasi ciri yang menonjol pada suatu citra, hasilnya adalah informasi citra dimana manusia mendapatkan  informasi  ciri  dan  citra  secara  numerik.  Berikut  adalah  tahapan  proses  pengolahan  citra  dapat dilihat pada Gambar 1.

## C. Metode Learning Vector Quantization (LVQ)
Learning  Vector  Quantization  (LVQ)  merupakan  suatu  metode  neural  network  untuk  melakukan pembelajaran pada lapisan kompetitif yang terawasi. Suatu lapisan kompetitif akan secara otomatis belajar untuk mengklasifikasikan vektor – vektor input. Kelas – kelas yang didapatkan sebagai hasil dari lapisan kompetitif ini hanya tergantung pada jarak antara vektor – vektor input. Jika dua vektor input memiliki nilai yang mendekati atau hampir sama, maka dalam lapisan kompetitif akan mengenali kedua vektor input tersebut dalam kelas yang sama (Ananggadipa, Hidayatno, & Zahra, 2014; Aprillia, 2018; Kusumadewi, 2003). Algoritma LVQ bertujuan akhir mencari nilai bobot yang sesuai untuk mengelompokkan vektor – vektor input ke dalam kelas tujuan yang telah  di  inisialisasi  pada  saat  pembentukkan  jaringan  LVQ.  Sedangkan  algoritma  pengujiannya  adalah menghitung nilai output (kelas vektor) yang terdekat dengan vektor input, atau dapat disamakan dengan proses pengklasifikasian (pengelompokkan). Algoritma pembelajaran jaringan LVQ dapat dijabarkan sebagai berikut (Fausett, 1994):
 Inisialisasi vektor referensi.
 Insialisasi laju pelatihan (α) = 0.
 Selama kondisi berhenti belum terpenuhi, lakukan langkah 3 – 7.
 Untuk setiap pasangan data latih beserta targetnya (xi : ti) lakukan langkah 4 – 5.
 Carilah J sehingga minimum ||x – wj||
 Perbaharui bobot wj sebagai berikut :
 Jika T = Cj  maka w_j (baru)= w_j (lama)+ α |x- w_j |
 Jika T ≠ Cj  maka w_j (baru)= w_j (lama)- α |x- w_j |
 Kurangi laju pelatihan (α= α-Dec α ; α= α*Dec α)
 Uji syarat berhenti (cacah iterasi atau laju pelatihan).
Inisialisasi bobot awal biasanya  menggunakan bilangan acak atau menggunakan sebagian data latih yang mewakili setiap kelas yang ada. Adapun, flowchart metode LVQ dapat dilihat pada Gambar 2.
D. Performa Akurasi
Pengukuran performa akurasi yang akan digunakan pada penelitian ini yaitu menggunakan metode Mean Square Error (MSE). Adapun, MSE menggunakan persamaan (1).
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑀 ∑(𝑥 𝑡 𝑀 𝑡=1 − 𝑥̂ 𝑡 ) 2 (1)
Dimana, 𝑥 𝑡 adalah nilai data; 𝑥 𝑡 − 𝑥̂ 𝑡 adalah nilai hasil; 𝑀 adalah nilai pola..

## E. Sampel Pola Karakter
Dalam  penelitian  ini,  data  yang  digunakan  adalah  data  primer.  Data  diperoleh  dengan  cara  mengambil gambar yang berupa tulisan tangan 15 orang dimana masing-masing menuliskan 7 huruf vokal aksara Sunda. Selain itu data tersebut akan digunakan untuk melakukan pelatihan program dan sebagai data uji sistem. Berikut adalah sampel data huruf vokal aksara Sunda dapat dilihat pada Gambar 3.

## III. Hasil dan Pembahasan
Bagian  ini  adalah  menerangkan  hasil  pengolahan  citra,  ekstraksi  ciri  yang  dilanjutkan  dengan  pengujian menggunakan metode Learning Vector Quantization (LVQ).

## A. Hasil Pengolahan Citra
Pengolahan citra merupakan suatu proses untuk mengubah suatu gambar menjadi gambar lain yang memiliki kualitas  yang  lebih baik  untuk  proses pengenalan  pola  selanjutnya  .  Berdasarkan  tahapan  proses  pengolahan citra  (Gambar  1),  Tahap  Pertama  adalah  akuisisi  citra  yaitu  setelah  data  melewati  proses scanning maka selanjutnya dilakukan proses cropping untuk memotong citra pada area yang dibutuhkan. Tahap kedua, proses normalisasi ukuran dengan dikalikan skala sebesar 0.2, citra awal berukuran 226 x 195 piksel dan ukuran setelah normalisasi menjadi 46 x 39 piksel. Tahap ketiga yaitu proses mengubah citra RGB ke citra grayscale . Tahap ke-4 yaitu tahap penajamn citra yang bertujuan untuk memperjelas citra. Tahap ke-5 yaitu segmentasi untuk mendapatkan citra biner dengan menggunakan metode tresholding . Dan yang terakhir yaitu penipisan citra untuk mengambil informasi penting dari sebuah citra. Adapun, hasil proses pengolahan citra dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 2. Flowchart metode LVQ
Gambar 3. Aksara Sunda Swara (Vokal mandiri)
Gambar 4. Hasil proses pengolahan citra
Selanjutnya  yaitu  masuk  ke  tahap  ekstraksi  ciri.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  intensitas karakter dan tanda arah. Intensitas karakter digunakan untuk menghitung nilai piksel hitam pada sebuah citra. Tanda arah digunakan untuk menghitung berapa banyak piksel yang memenuhi masking horizontal, vertical, diagonal  kiri dan diagonal  kanan  pada  semua  citra.  Sebelum  melakukan  pencirian,  citra dibagi  ke 9  segmen berukuran 14x14 piksel. Pembaguan segmen tersebut menggunakan metode Chessboard yang  membagi citra menjadi objek-objek seperti papan catur. Contohnya dapat dilihat pada gambar 5.

## Gambar 5. Hasil pembagian 9 segmen
Selanjutnya yaitu mencirikan citra pada setiap segmen menggunakan tanda arah untuk menghitung masking vertical, horizontal, diagonal kiri, dan diagonal kanan. Lalu mencirikan intensitas karakter untuk menghitung nilai hitam pada tiap segmen. Setelah itu maka selanjutnya membuat 6 kombinasi ciri, yaitu sebagai berikut:
 Ciri 1 berisi variabel black
 Ciri 2 berisi diagonal 1
 Ciri 3 berisi variabel black dan diagonal 1
 Ciri 4 berisi variabel black dan diagonal 2
 Ciri 5 berisi variabel diagonal 1 dan diagonal 2
 Ciri 6 berisi variabel black, diagonal 1, diagonal 2, horizontal dan vertical.
Hasil ini kemudian disalin ke Excel untuk menjadikannya sebuah data set yang akan menjadi input di sistem pengenalan  pola  selanjutnya.  Data  set  yang  berjumlah  112  data  dibagi  menjadi  2  yaitu  data training yang berjumlah 70 data dan data testing yang berjumlah 42 data.
B. Perhitungan Citra dengan Metode Learning Vector Quantization(LVQ)
Parameter pengujian metode LVQ dalam penelitian ini akan menggunakan 6 variasi arsitektur jaringan yang berisi 6 variasi nilai α ( learning rate ) dan 10 variasi jumlah neuron hidden layer , maka di setiap variasi nilai α akan diujikan ke 2 jumlah neuron hidden layer yang berbeda, kemudian juga menggunakan fungsi pembelajaran trainlm, dan fungsi aktivasi logsig dan tansig. Untuk setiap variasi akan diberikan 1000 epoch . Variasi yang akan dilakukan terhadap learning rate dan jumlah neuron hidden layer dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Variasi learning rate dan hidden layer metode LVQ Learning rate (α) Jumlah hidden layer
Fungsi pembelajaran 0,01
90
Learnlv1
100 0,02 90
100 0,05 90 100 0,1 90 100 0,5 90 100 1 90 100
Pada  penelitian  ini  akan  menganalisis  pengaruh  perubahan learning  rate (α)  dan  jumlah hidden  layer terhadap MSE, lama waktu yang dibutuhkan, jumlah data yang berhasil dikenali dan tingkat keakurasiaannya. Hasil pengujian dengan metode LVQ dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil pengujian metode LVQ
α Jumlah hidden layer Hasil Best Epoch MSE Waktu Data Benar Akurasi 0,01 90 241 0.0408 17 menit 22 detik 28 66,66% 100 643 0.0449 18 menit 34 detik 24 57,14% 0,02 90 161 0.0490 18 menit 25 detik 25 59,52% 100 26 0.0490 18 menit 42 detik 23 54,76% 0,05 90 422 0.0449 18 menit 43 detik 27 64,28% 100 206 0.0449 18 menit 14 detik 17 40,47% 0,1 90 881 0.367 17 menit 43 detik 19 45,28% 100 98 0.0490 16 menit 56 detik 22 52,38% 0,5 90 77 0.143 18 menit 11 detik 6 14,28% 100 127 0.143 18 menit 8 detik 6 14,28% 1 90 2 0.176 16 menit 59 detik 6 14,28% 100 109 0.143 20 menit 6 14,28%

## IV. Kesimpulan
Dari Tabel 2 yang berisi hasil pengujian, didapatkan bahwa variasi arsitektur jaringan yang optimal dalam proses pengenalan citra aksara Sunda dengan menggunakan metode LVQ adalah dengan learning rate sebesar 0.01 dan jumlah hidden layer sebanyak 90 layer. Diperoleh best epoch sebesar 241, besar MSE yaitu 0.0408 dan tingkat  akurasi  sebesar  66.66%  dengan  waktu  pembelajaran  selama  17  menit  22  detik.  Data  yang  berhasil dikenali sebanyak 28 data dari keseluruhan 42 data .

## Daftar Pustaka
Afrianto, I., & Priatama, D. (2013). APLIKASI MOBILE PENGENALAN CITRA MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR . 39–44.
Ananggadipa,  G.,  Hidayatno,  A.,  &  Zahra,  A.  A.  (2014).  PENGENALAN  HURUF  ALFABET MENGGUNAKAN  TUJUH  INVARIAN  MOMEN  HU  DAN  JARINGAN  SARAF  TIRUAN  LVQ  ( LEARNING VECTOR QUANTIZATION ). TRANSIENT .
Aprillia, E. M. (2018). Aplikasi Pengolahan Citra untuk Klasifikasi Jenis Buah Mangga. Simki-Techsain .
Dani, R., Sugiharto, A., & Winara, G. A. (2015). Aplikasi Pengolahan Citra Dalam Pengenalan Pola Huruf Ngalagena Menggunakan MATLAB. Konferensi Nasional Sistem & Informatika .
Fausett, L. (1994). Fundamentals of Neural Network : architectures, algorithms, and applications . Melbourne: Florida Institute of Technology.
Kusumadewi, S. (2003). Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya) (1st ed.). Yogyakarta: Graha Ilmu.
Lestari,  D.  D.,  Hidayat,  B.,  &  Andini,  N.  (2015). Perancangan  Pengenal  Kata  Dalam  Aksara  Sunda Menggunakan  Metode  Deteksi  Tepi  dan  LVQ  Berbasis  Pengolahan  Citra  Pada  Android . 2 (2),  3111– 3119.
Lukman, A. (2015). Implementasi Pengolahan Citra dan Algoritma LVQ Untuk Pengenalan Pola Buku . (20).
Pratiarso, A., Hadi, M. Z. S., Sulthon, A., Endah, S. U., Elektronika, P., & Surabaya, N. (2011). Perbandingan Metode  POC,  Backpropagation,  Coding  pada  Pembacaan  Plat  Nomor  Kendaraan  Berbasis  Image Processing .
Putra, D. (2010). Pengolahan Citra Digital (Westriningsih, ed.). Yogyakarta: ANDI OFFSET.
Ramadhan,  G.,  Djamal,  E.  C.,  &  Darmanto,  T.  (2016).  Klasifikasi  Identitas  Wajah  Untuk  Otorisasi Menggunakan  Deteksi  Tepi  dan  LVQ. Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi  (SNATi)  2016 Yogyakarta , 37–41.
Riansyah, R.  R., Nurhasanah, Y. I., & Dewi, I. A. (2017). Sistem Pengenalan  Aksara Sunda Menggunakan Metode Modified Direction Feature dan Learning Vector Quantization. Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi . https://doi.org/10.28932/jutisi.v3i1.563
Saleh,  D.  (2006). Mencari  Gerbang  Pakuan  dan  Kajian  Lainnya  Mengenai  Budaya  Sunda (Sundalana). Bandung: Pusat Studi Sunda.
Sambani,  E.  B.,  Uryani,  N.  S.,  &  Putra,  R.  A.  K.  (2016). Algoritma  Learning  Vector  Quantization  Untuk Pengenalan Barcode Buku Di Perpustakaan Universitas Galuh Ciamis . 6–7.
Sundari, J. (2016). Melestarikan Aksara Sunda Dengan Aplikasi Multimedia. EVOLUSI - Jurnal Sains Dan Manajemen AMIK BSI Purwokerto .
Utomo,  P.,  &  Cahyono,  S.  D.  (2014).  Sistem  Deteksi  Pra  Panen  Padi  Berdasarkan  Warna  Daun  Dengan Menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ). Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XX , 1–6.