## Pengenalan Karakter Tulisan Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network
Ni’mah Moham 1 , Felix Andika Dwiyanto 2 , Herman Santoso Pakpahan 3 , Islamiyah 4 , Hario Jati Setyadi 5
1,3,4,5 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Mulawarman
2 Pascasarjana Universitas Negeri Malang nimahmoham@gmail.com; ayikgugun@gmail.com ; herman.pakpahan@fkti.unmul.ac.id; islamiyah@fkti.unmul.ac.id; hario.setyadi@fkti.unmul.ac.id

## I. Pendahuluan
Warisan  kekayaan  budaya  Indonesia  sangatlah  beragam  salah  satunya  adalah  sebuah  perwujudan  berupa bahasa  daerah  yang  memiliki  aksara  atau  tulisan  asli  di  wilayah  nusantara.  Aksara  Lontara  Bugis  Makassar merupakan bagian dari aksara nusantara yang berasal dari wilayah Sulawesi Selatan. aksara Lontara sebagai salah satu kebudayaan asli Bugis Makassar selayaknya  menjadi titik perhatian masyarakat umum khususnya suku Bugis di Sulawesi Selatan. Jika tidak diterapkan maka arus modernisasi dapat menyingkirkannya, untuk itu aksara Lontara pada saat ini perlu mendapat perhatian khusus karena berada pada posisi terancam akibat keterbatasan data dan informasi. Menurut Profesor Nurhayati Rahman (2008), ada tiga hal yang menyebabkan aksara  Lontara Bugis Makassar  mulai  ditinggalkan. Pertama,  masyarakat  merasa  rendah diri,  takut dianggap kolot kalau berbahasa daerah. Padahal, untuk tetap melestarikan aksara Lontara, masyarakat semestinya intens berbahasa  Bugis  Makassar.  Penyebab  kedua  adalah  masuknya  teknologi  industri  pop,  yang  membuat masyarakat  lebih  memilih  perkembangan  budaya  asing.  Yang  terakhir  adalah  pengaruh  globalisasi,  di  mana budaya luar begitu mudah masuk dan menggantikan budaya lokal. Masyarakat lebih condong menirukan gaya Barat dibanding bangga atas kearifan lokal tempat mereka menetap. Sebagai upaya pelestarian kembali aksara Lontara Bugis Makassar, penelitian tersebut menyarankan agar aksara Lontara Bugis Makassar dapat kembali diajarkan  dengan  semangat  yang  penuh  akan  antusias  di  sekolah-sekolah  dasar  hingga  sekolah  menegah pertama,  sehingga  dapat  memudahkan  pelajar  untuk  kembali  mengenal  lebih  dekat  dengan  aksara  Lontara Bugis Makassar (Abidin, 2006; Ahmad, 2014; Rahman, 2008).
Dalam  rangka  membantu  masyarakat  terutama  dalam  mengenali  pola  aksara  Lontara  Bugis  Makassar berbagai pendekatan telah dilakukan. Seiring perkembangan teknologi yang cukup pesat maka pendekatan saat ini  cenderung  memanfaatkan kemampuan  teknologi.  Salah satu pendekatan  teknologi pengenalan pola  dapat dilakukan dengan bidang keilmuan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) yang merupakan salah satu dari bagian  keilmuan  bertujuan  membuat  mesin  (Komputer)  dapat  melakukan  atau  menirukan  pekerjaan  seperti yang dilakukan manusia. Agar komputer bisa bertindak seperti manusia tersebut, maka komputer juga harus diberikan pengetahuan sehingga mempunyai kemampuan untuk meniru perilaku manusia.
Artikel  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  metode Backpropagation  Neural  Network (BPNN)  dalam mengenali  pola  aksara  Lontara  Bugis  Makassar  dengan  tulisan  tangan.  Hasil  penelitian  diharapkan  dapat membantu masyarakat dalam mempelajari aksara Lontara Bugis Makassar. Paper ini terdiri dari empat bagian.

## INFORMASI ARTIKEL

## A B S T R A K
Histori Artikel Diterima : 2 Juli 2019 Direvisi : 17 Juli 2019 Diterbitkan  : 30 Agustus 2019
Artikel  ini  bertujuan  untuk  menjelaskan  langkah-langkah  kerja  metode Backpropagation  Neural  Network (BPNN)  dalam  mengenali  pola  Aksara Lontara Bugis Makassar dan menjelaskan seberapa akurat dalam mengenali pola aksara Lontara Bugis Makassar.  Dari hasil pengujian, diperoleh tingkat akurasi sebesar 76.08%, dengan parameter learning rate sebesar 0,02, epoch maksimum  sebesar  50 epoch dan hidden  layer sebanyak  90 neuron berdasarkan  ciri  8.  Adapun,  performa mean  square  error (MSE)  sebesar 0.00424  telah  diperoleh.  Namun  demikian,  waktu  yang  dibutuhkan  saat proses  pembelajaran  terbilang  cukup  lama  yaitu  16  menit  56  detik. Berdasarkan  hasil  pengujian  metode  BPNN  dapat  direkomendasikan  untuk mengenali  pola  aksara  Lontara  Bugis  Makassar  dalam  rangka  menunjang pembelajaran kepada masyarakat.
2019 SAKTI – Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi.
Hak Cipta .
Kata Kunci: Aksara Lontara
Pengenalan Pola
BPNN
MSE
Bagian pertama adalah motivasi penelitian ini. Bagian kedua adalah menjelaskan metodologi dan teknik yang digunakan.  Bagian  ketiga  adalah  menerangkan  hasil  pengujian  dengan  metode  BPNN.  Dan,  bagian  terakhir adalah kesimpulan dan saran yang diperoleh setelah pengujian, serta rencana penelitian selanjutnya.

## II. Metodologi
Pada  bagian  ini,  akan  dijelaskan  secara  singkat  pola  aksara  lontara,  metode  BPNN  dan  pengolahan  citra yang digunakan dalam penelitian ini.

## A. Aksara Lontara
Lontara  adalah  aksara  tradisional  masyarakat  Bugis-Makassar.  Bentuk  aksara  berasal  dari  "sulapa  eppa wala  suji".  Wala  suji  berasal  dari  kata  wala  yang  artinya  pemisah/pagar/penjaga  dan  suji  yang  berarti  putri. Wala Suji adalah sejenis pagar bambu dalam acara ritual yang berbentuk belah ketupat. Sulapa eppa (empat sisi) adalah bentuk mistis kepercayaan Bugis-Makassar klasik yang menyimbolkan susunan semesta, api-air- angin-tanah.  Huruf  lontara  ini  pada  umumnya  dipakai  untuk  menulis  tata  aturan  pemerintahan  dan kemasyarakatan.  Naskah  ditulis  pada  daun  lontar  menggunakan  lidi  atau  kalam  yang  terbuat  dari  ijuk  kasar (kira-kira sebesar lidi)(Drs. Mattulada, 1974).

## B. Pengenalan Pola
Pengenalan  pola  adalah  suatu  cabang  keilmuan  kecerdasan  buatan.  Beberapa  penulis  (Fatta,  2009) mengutip beberapa definisi pengenalan pola dari beberapa peneliti sebelumnya, yaitu penentuan suatu objek fisik atau kejadian ke dalam salah satu atau beberapa kategori (Dua dan Hart, 1973), ilmu pengetahuan yang menitik-beratkan pada deskripsi dan klasifikasi (pengenalan) dari suatu pengukuran (Schalkoff, 1992).

## C. Pengenalan Tulisan Tangan
Menurut Plamondon dan Srihari (Wu dan Yu, 2008), pengenalan tulisan tangan adalah proses perubahan suatu  bahasa  yang  dihadirkan  dalam  bentuk  ruang  melalui  tulisan  menjadi  representasi  simbolik.  Tahapan umum yang dilakukan pada sistem pengenalan tulisan tangan dapat dilihat pada Gambar 1.(Fatta, 2009):
Gambar 1. Tahapan pengolahan tulisan tangan

## D. Pengolahan Citra
Pengolahan citra adalah pemrosesan citra yang bertujuan agar kualitas citra menjadi lebih baik dan sesuai dengan  keinginan  pemakai  sehingga  mudah  diinterpretasi  oleh  manusia  atau  mesin.  Pengolahan  citra  adalah proses  pengolahan  sinyal  yang input nya  adalah  citra. Output nya  dapat  berupa  citra  atau  sekumpulan karakteristik  atau  parameter  yang  berhubungan  dengan  citra.  Pengolahan  citra  pada  dasarnya  adalah  suatu sistem  yang  tujuannya  adalah  mengklasifikasikan  objek-objek  ke  dalam  kategori-kategori  atau  kelas-kelas berdasarkan baik pada apriori pengetahuan atau pada informasi statistik yang diambil dari pola.
1. Akuisisi Citra
Akuisisi  Citra  atau  Image Acquisition merupakan  proses  menangkap  ( capture )  atau  memindai  ( scan ) suatu  citra  analog  sehingga  diperoleh  sebuah  citra  digital.  Pada  tahap  ini  diawali  dengan  melakukan pengambilan  gambar  pada  objek  dengan  menggunakan  media scanner .  Objek  berupa  citra  aksara  Lontara Bugis Makassar yang diambil dari 16 responden yang berbeda dengan kertas berukuran A4.
2. Peningkatan Kualitas Citra
a. Croppin g
Cropping objek  sendiri  merupakan  proses  pemotongan  area  citra  sehingga  hanya  tersisa  area  citra yang  berisi  objek  saja.  Proses  ini  dilakukan  untuk  membuang  area  kosong  yang  tidak  berguna  di sekeliling  objek  dan  menghindari  kesalahan  pembelajaran  karena  letak  objek  (tulisan  huruf)  yang berbeda-beda  posisinya. Cropping yang  akan  dilakukan  adalah  dengan  memotong  23  titik  citra  secara bersamaan  dan  menghasilkan  23  citra  aksara  yang  siap  diolah  oleh  tahap  selanjutnya.  Pada  dasarnya mesin cropping ini akan dibuat terpisah dengan bagian-bagian lain pada proses pengolahan citra.
Akuisisi Data Pemrosesan Awal Ekstraksi fitur (ciri) Algoritma Pemilah klasifikasi
b. Konversi citra RGB ke citra grayscale Grayscale atau  skala  keabuan  merupakan  citra  yang  nilai  intensitas  pikselnya  berdasarkan  derajat keabuan.  Pada  tahap  ini  citra  RGB  akan  dikonversi  menjadi  citra grayscale sehingga  dihasilkan  hanya satu kanal warna.
3. Perbaikan Kualitas Citra
Penajaman  citra  atau  biasa  disebut  dengan  transformasi  ini  adalah  salah  bagian  dari  proses  perbaikan kualitas citra yang mana digunakan dalam meningkatkan kontras warna dan cahaya pada suatu citra. Proses ini  bertujuan  untuk  mempermudah  dalam  proses  interpretasi  dan  analisis  citra.  Penajaman  kontras  dalam citra  sendiri  merupakan  sebuah  cara  untuk  memperbaiki tampilan  dengan  memaksimumkan  kontras antara pencahayaan dan penggelapan suatu citra.
4. Segmentasi Citra
Thresholding merupakan salah satu metode segmentasi citra yang memisahkan objek dengan background dalam  suatu  citra  berdasarkan  tingkat  kecerahannya  atau  gelap  terangnya. Thresholding merupakan  proses mengubah  citra  berwarna  atau  citra  keabuan  menjadi  citra  biner  (hitam-putih).  Proses  ini  menggunakan konsep thresholding (pengambangan).  Proses  pengambangan  ini  mengambil  nilai  warna  pada  tiap  piksel citra  lalu  dibandingkan  dengan  nilai threshold (ambang  batas).  Tiap  piksel  citra  lalu  diubah  warnanya menjadi warna putih jika nilai warna atau keabuan nya diatas ambang batas. Sebaliknya jika nilai warna atau keabuan nya dibawah ambang batas maka akan diubah menjadi warna hitam.
5. Ekstraksi Ciri Ukuran
a. Resizing citra
Resizing citra  adalah  proses  pengecilan  ukuran  citra  berdasarkan  jumlah  piksel  nya.  Misalnya citra  dengan  ukuran  186  x  186  piksel  dan  dikecilkan  menjadi  42  x  42  piksel.  Proses resizing citra diperlukan untuk mengurangi jumlah piksel citra namun tetap dengan mempertimbangkan bentuk objek supaya  tidak  mengalami  perubahan  signifikan.  Jumlah  piksel  citra  dikurangi  agar  jumlah node atau neuron pada layer input jaringan  syaraf  tiruan  yang  digunakan  tidak  terlalu  banyak  sehingga mengakibatkan waktu pemrosesan terlalu lama.
b. Penipisan citra
Penipisan citra atau thinning menggunakan proses  interatif yang  menghilangkan piksel-piksel hitam (mengubahnya  menjadi  piksel  putih)  pada  tepi-tepi  pola.  Tujuan  penipisan  adalah  mengurangi  bagian yang tidak perlu ( redudant ) sehingga hanya dihasilkan informasi yang penting saja. Adapun, tahap proses pengolahan citra dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar. 1. Flowchart proses pengolahan citra

## E. Metode Backpropagation Neural Network (BPNN)
Metode BPNN pertama kali dirumuskan oleh Paul Werbos pada tahun 1974, kemudian dikembangkan oleh David  Parker  pada  tahun  1982.  Selanjutnya,  tahun  1986  dipopulerkan  lagi  oleh  Rumelhart  dan  McCelland (Dharwal & Kaur, 2016; Gaffar, Gani, Haviluddin, Gaffar, & Alfred, 2019). Metode BPNN banyak digunakan dalam memecahkan berbagai persoalan simulasi termasuk prediksi. Terdapat tiga tahapan dalam BPNN, yaitu Umpan maju (Feed forward), umpan mundur ( backrward ) dan pembaharuan bobot. Sebelum memasuki ketiga
tahapan  tersebut,  diperlukan  untuk  menginisialisasi  bobot  dengan  nilai  acak  dengan  interval  0  hingga  1. Kemudian  pola-pola  data  akan  dinormalisasi  dengan  tujuan  memperoleh  nilai  bobot  yang  diinginkan.  Nilai bobot akan terus mengalami  perubahan tiap putaran hingga  mencapai batas pelatihan setelah melalui umpan maju, umpan mundur dan pembaharuan bobot. Setelah bobot diperoleh, maka akan masuk ke tahapan akhir, yaitu  tahapan  pengujian.  Hasil  pengujian  yang  diperoleh  kemudian  akan  dibandingkan  dengan  data sesungguhnya (Graves, 2011; Hagan & Menhaj, 1994; Kurniawan, Pamungkas, Wibawa, & Haviluddin, 2016; Kurniawan et al., 2015; Lehtokangas, 1999; Rojas & Rojas, 2011).
Metode  BPNN  merupakan  algoritma  pelatihan  terbimbing  yang  mempunyai  banyak  lapisan.  BPNN menggunakan error output untuk  mengubah  nilai  bobot-bobotnya  dalam  arah  mundur  ( backrward ).  Untuk mendapatkan error ini,  tahap  perambatan  maju (forward )  harus  dikerjakan  terlebih  dahulu.  Syarat  fungsi aktivasi dalam BPNN adalah bersifat kontinu, terdifferensial dengan mudah, dan merupakan fungsi yang tidak turun. Fungsi aktivasi yang dapat memenuhi ketiga syarat tersebut adalah logsig, tansig, dan purelin. Tahapan BPNN dijelaskan sebagai berikut:
1.  Dimulai  dengan  memasukkan  data  latih,  data input yang  ada  merupakan  hasil  dari  proses  pengolahan citra,  jadi  data  latih  ini  sendiri  merupakan  sebuah  citra  digital  yang  sudah  siap  diproses  oleh  Sistem pengenalan pola dan menentukan target kesalahan yang akan dicapai.
2.  Tahap kedua adalah inisialisasi terhadap semua bobot dengan bilangan acak kecil.
3. Epoch = 0 berarti belum adanya proses yang terjadi atau dapat dikatakan awal pemrosesan. Epoch sendiri dapat disebut sebagai iterasi.
4.  Merupakan sebuah kondisi yang mana Jika error lebih kecil atau sama dengan target kesalahan dan atau epoch lebih besar atau sama dengan epoch maksimum maka bobot yang terbentuk disimpan dalam suatu file  bobot.  Namun  sebagai  awal  kondisi  yang  mana  belum  ada epoch yang  terjadi  dan  secara  otomatis nilai error juga  belum  dapat  ditentukan,  Jadi  kondisi  yang  ada  adalah  bersifat  benar.  Maka  akan dilanjutkan dengan tahap berikutya.
5.  Inisialisasi epoch = epoch + 1, error = 0 dan i =1. Inisialisasi ini menandakan akan dilakukannya sebuah epoch yang merupakan satu kesatuan dari kondisi yang berada diatasnya. Apabila telah dilakukan sebuah epoch dan  kondisi  yang  ada  bersifat  benar  maka epoch akan  kembali  berulang  dengan  kembali menginisialisasikan error = 0 dan i = 1 hingga nilai dari Epoch dan atau Mse sesuai dengan kondisi yang ditentukan yaitu “T” atau kondisi yang tidak sesuai pada flowchart tersebut.
6.  Setelah itu terdapat kondisi yang berisi i = jumlah pola yang memiliki dua kemungkinan apabila kondisi itu bersifat benar atau “Y” maka akan memulai proses BPNN yang di awali dengan tahap Umpan Maju ( feedforward ),  Umpan  Mundur  ( backrward )  kemudian  memperaruhi  bobot  dan  bias.  Apabila  tahap tersebut telah selesai dikerjakan maka akan terjadinya perulangan dengan i = i +1 yang digunakan sebagai acuan pada kondisi ini dan secara otomatis kondisi akan menjadi “T” karena nilai i sudah tidak lebih kecil sama dengan jumlah pola, kemudian Hitung error dengan rumus yang ada. Setelah error dihitung maka akan masuk kedalam kodisi pertama yaitu Epoch max < Epoch dan atau Target kesalahan > error .
7.  Tahap  Umpan  Maju  ( feedforward )  yang  bermula  pada  indentifikasi  Xi  yang  merupakan  unit  masukan yang  menerima  sinyal  dan  meneruskannya  ke  unit  tersembunyi  yang  berada  di  atasnya.  Setelah  itu menghitung  semua  keluaran  pada  unit  tersembunyi  yaitu  Zj  yang  dikalikan  dengan  bobotnya  dan dijumlahkan  serta  ditambahkan  dengan  biasnya.  Kemudian  hitung  fungsi  aktivasi  untuk  menghitung sinyal  keluaran,  zj  =  f(z_inj),  lalu  mengirimkan  sinyal  ini  kesemua  unit  pada layer diatasnya  (unit keluaran).  Selanjutnya menghitung semua keluaran jaringan di unit Yk yang dikalikan dengan bobotnya dan dijumlahkan serta ditambahkan dengan biasnya dan  hitung  fungsi aktivasi untuk  menghitung  sinyal keluaran,  Yk  =  f(Y_ink)  dan  mengirimkan  sinyal  tersebut  ke  semua  unit  di  lapisan  atasnya  (unit-unit output ).  Keluaran  dari  jari  jaringan  Yk  dibandingkan  dengan  target  yang  harus  dicapai,  lalu  selisihnya adalah kesalahan yang terjadi.
8.  Masuk  kedalam  tahap  Umpan  Mundur  ( backrward )  yang  diawali  dengan  menghitung  faktor  δ  unit keluaran  berdasarkan  kesalahan  disetiap  unit  keluaran  yaitu  Yk.  δk  merupakan  unit  kesalahan  yang nantinya  akan  digunakan  dalam  perubahan  bobot  layar  dibawahnya  (unit  Zj).  Hitung  suku  perubahan bobot  Wjk  (yang  akan  dipakai  nanti  untuk  merubah  bobot  Wjk)  dengan  laju  percepatan  α.  Hitung  juga koreksi bias (yang akan digunakan untuk memperbaiki nilai Wjk). Dan akhirnya δk dikirimkan ke unit- unit yang ada dilapisan bawahnya. Selanjutnya hitung faktor δunit tersembunyi Zj berdasarkan kesalahan di  setiap  unit.  Setelah  itu  hitung  informasi error ,  hitung  koreksi  bobot  (yang  nantinya  akan  digunakan untuk memperbaiki nilai V1j) dan juga hitung koreksi bias (digunakan untuk memperbaiki nilai V0j).
9.  Kemudian tahap terakhir dalam proses pelatihan ini adalah mempengaruhi bobot dan bias dimana Semua perubahan  bobot  akan  dihitung  termasuk  perubahan  bobot  garis  yang  menuju  ke  unit  keluaran  dan perubahan bobot garis yang menuju ke unit tersembunyi.
10. Apabila  tahap  BPNN  telah  selesai  dikerjakan  maka  akan  terjadinya  perulangan  dengan  i  =  i  +1  yang digunakan  sebagai  acuan  pada  kondisi  sebelumnya  dan  secara  otomatis  kondisi  i  <=  jumlahpola  akan menjadi  “T”  karena  nilai  i  sudah  tidak  lebih  kecil  sama  dengan  jumlahpola,  kemudian  hitung error
dengan  rumus  yang  ada.  Setelah error dihitung  maka  akan  masuk  kedalam  kodisi  pertama  yaitu Epoch max < Epoch dan Target kesalahan > error . Jika error lebih kecil atau sama dengan target kesalahan dan atau epoch lebih besar atau sama dengan epoch maksimum  maka bobot yang terbentuk disimpan  dalam suatu  file  bobot  dan  jika  sebaliknya  maka  akan  kembali  melakukan epoch hingga  kondisi  sesuai  sesuai dengan apa yang diinginkan. Adapun, flowchart BPNN dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar. 2. Flowchart BPNN

## F. Performa Akurasi
Beberapa  metode  dalam  statistik  untuk  melakukan  pengukuran  akurasi  suatu  algoritma  seperti mean absolute  error (MAE), mean  square  error (MSE ),  root  mean  squared  error (RMSE),  dan mean  absolute percentage error (MAPE).  Pengukuran  algoritma  bertujuan  untuk  mendapatkan  nilai  terbaik  (Haviluddin, Alfred, Obit, Hijazi, & Ibrahim, 2015; Rojas & Rojas, 2011; Susanti et al., 2018). Dalam penelitian ini, metode MSE dipilih untuk mengukur akurasi dengan menggunakan persamaan (1).
(1)
Dimana,   adalah nilai data; adalah nilai hasil;   adalah nilai pola.

## G. Sampel Pola Karakter
Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  primer.  Data  primer  merupakan  data  yang berasal  dari  sumber  asli  atau  pertama.  Data  ini  tidak  tersedia  dalam  bentuk  terkompilasi  ataupun  dalam bentuk file-file. Data ini harus dicari melalui narasumber atau dalam istilah teknisnya responden, yaitu orang yang kita jadikan objek penelitian atau orang yang kita jadikan sarana mendapatkan informasi ataupun data (Nurmila,  Sugiharto,  &  Sarwoko,  2016;  Widoretno,  Sarosa,  &  Muslim,  2013).  Sampel  data  dari  23  aksara Lontara Bugis Makassar dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1.
Sampel Pola Karakter Aksara Lontara Latin Aksara Lontara Latin Aksara Lontara Latin Ka Ta Ya Ga Da Ra Nga Na La Ngka Nra Wa Pa Ca Sa Ba Ja A Ma
Nya Ha Mpa
Nca

## III. Hasil dan Pembahasan
Bagian  ini  adalah  menerangkan  hasil  pengolahan  citra,  ekstraksi  ciri  yang  dilanjutkan  dengan  pengujian menggunakan metode Backpropagation Neural Network (BPNN).

## A. Hasil Pengolahan Citra
Pengolahan citra adalah pemrosesan citra yang bertujuan agar kualitas citra menjadi lebih baik dan sesuai dengan  keinginan  pemakai  sehingga  mudah  diinterpretasi  oleh  manusia  atau  mesin.  Berdasarkan  tahapan proses pengolahan citra (Gambar 1), Tahap Pertama adalah proses cropping seperti akuisisi citra ( convert citra asli  menjadi  citra grayscale ), peningkatan  kualitas  citra,  dan  perbaikan  kualitas  citra (penajaman  citra)  telah dilakukan.  Tahap  kedua,  proses  segmentasi  citra  dengan  mengubah  citra grayscale yang  telah  ditajamkan diubah menjadi citra biner menggunakan metode threshold . Setelah itu dilakukan ekstraksi ciri ukuran dengan resizing menjadi citra berukuran 42 x 42 dan penipisan citra. Tahap ketiga adalah proses ekstraksi ciri untuk mendapatkan data yang dibutuhkan. Adapun, hasil proses cropping dapat dilihat pada Gambar 3.
Selanjutnya,  Tahap  keempat  adalah  proses  segmentasi.  Pada  penelitian  ini,  metode Cheesboard yang membagi citra menjadi objek-objek seperti papan catur telah digunakan. Objek-objek yang terbentuk berupa persegi dengan ukuran tertentu. Pada penelitian ini citra dibagi menjadi 9 segmen yang mana akan digunakan IoC  untuk  menghitung  jumlah  nilai  piksel  hitam  ( black )  pada  masing-masing  segmen  atau  bagian.  Hasil segmentasi dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar. 4. Segmentasi dengan membagi Citra menjadi 9 segmen
Tahap  terakhir  adalah  ekstraksi  ciri  pada  masing-masing  segmen  dengan  menggunakan  Mark  Direction untuk  menghitung  beberapa  nilai  yang  mencakup  masking  vertikal  (vert),  horizontal  (horz),  diagonal  kiri (dig1)  dan  diagonal  kanan  (dig2).  Proses  ekstraksi  ciri  dilakukan  pada  data  sebanyak  16  x  23  huruf  yang kemudian terbentuk 8 variasi ciri pada masing-masing huruf aksara Lontara Bugis Makassar. Ciri inilah yang akan digunakan sebagai input pada jaringan. Untuk jumlah data yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2.
Ekstraksi Ciri Ciri Kombinasi Jumlah Data Ciri 1 [ Black ] 9 2 [dig1] 9 3 [dig2] 9 4 [ Black + dig1] 9 + 9 = 18 5 [ Black + dig2] 9 + 9 = 18 6 [horz + vert] 9 + 9 = 18 7 [dig1 + dig2] 9 + 9 = 18 8 [ Black + dig1 + dig2 + horz + vert] 9 + 18 + 18 = 45
Dalam percobaan ini, hasil dari proses ekstraksi ciri disimpan ke dalam dataset dengan ekstensi file yaitu .xlsx.  Sehingga,  kumpulan  data  ciri  dari  ciri  ke-1  hingga  ciri  ke-8  untuk  dianalisa  dengan  metode  BPNN sebagai data training dan testing telah digunakan.

## B. Perhitungan Citra dengan Metode Backpropagation Neural Network (BPNN)
Dalam percobaan ini, arsitektur jaringan BPNN yang digunakan terdiri dari input layer , hidden layer dan output layer .  Jumlah  dari hidden  layer dapat  diubah  sesuai  kebutuhan. Input  layer terdiri  dari  9,  18  dan  45 neuron yang  merupakan  kombinasi  ciri  terdiri  dari  8  ciri  berbeda  yang  telah  diperoleh  dari  proses  ekstraksi ciri. Sedangkan output layer terdiri dari 23 neuron karena target output yang akan dicapai merupakan jumlah dari huruf aksara Lontara yang terdiri dari 23 huruf. Pelatihan jaringan dengan metode BPNN menggunakan 230 data latih dan 138 data uji. Pada percobaan ini, pelatihan jaringan dengan metode BPNN dipengaruhi oleh learning rate , epoch dan jumlah neuron pada hidden layer . Simulasi dilakukan 6 kali dengan 3 parameter yang berbeda  yaitu  pengaruh learning  rate ,  kemudian  jumlah epoch dengan  batas  maksimum  dan hidden  layer . Variasi masing-masing parameter dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Parameter pengujian BPNN Parameter Nilai Learning rate 0.02; 0.03; 0.04 Epoch 10; 25; 50; 5000 Hidden layer 90; 120 Fungsi pembelajaran trainlm
Berdasarkan  simulasi  yang  dilakukan  sebanyak  6  kali,  simulasi  ke-4  merupakan  simulasi  terbaik  pada perhitungan  menggunakan  metode  BPNN  dengan  satu hidden  layer dengan neuron berjumlah 90  dengan fungsi  aktivasi tansig ,  jumlah epoch maksimum  adalah  50  dan  target  kesalahan  adalah  0.  Fungsi pembelajaran yang digunakan adalah trainlm dan jumlah lapisan keluaran terdapat 32 neuron . Learning rate
yang diberikan pada simulasi ini yaitu 0.02. Pola jaringan ini akan diterapkan pada kombinasi ciri 1 sampai 8. Hasil simulasi ke-3 dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 4. Hasil simulasi 3 pada jaringan
BPNN Kombinasi Ciri Hidden layer Data Uji Data Benar Akurasi Performa Best Epoch Waktu Ciri 1 90 138 88 63.76% 0,00478 50 03:53 Ciri 2 90 138 44 31.88% 0,00666 50 03:48 Ciri 3 90 138 65 47.10% 0,00522 50 03:52 Ciri 4 90 138 103 74.63% 0,00475 50 06:07 Ciri 5 90 138 101 73.18% 0,00478 50 06:07 Ciri 6 90 138 35 25.36% 0,00891 50 06:09 Ciri 7 90 138 66 47.82% 0,00488 50 05:26 Ciri 8 90 138 105 76.08% 0,00424 50 16:56
Tabel  4  dapat  dilihat  bahwa  dari  138  huruf  terdapat  pengenalan  huruf  paling  banyak  adalah  105  huruf yang  dapat  terbaca  dengan  baik  dan  tepat  dengan  akurasi  sebesar  76.08%  menggunakan  kombinasi  ciri  8. Adapun,  kombinasi  ciri  8  dihitung  menggunakan  MSE  yang  menghasilkan  nilai  terbaik  sebesar  0.00424. Pembelajaran berhenti pada best epoch 50 sesuai dengan penetapan jumlah epoch pada simulasi ini. Namun waktu pembelajaran yang dihabiskan dapat dikatakan cukup lama yaitu 16 menit 56 detik.

## C. Analisa metode BPNN
Variasi learning rate pada metode BPNN dengan menggunakan fungsi trainlm yang terdapat pada simulasi ke-1  dan  ke-2  tidak  berpengaruh  terhadap  perubahan  akurasi.  Secara  umum  hasil  MSE  yang  diperoleh  oleh kedua  simulasi  tersebut  tidak  berubah  terkecuali  pada  ciri  6  yang  dapat  dilihat  pada  simulasi  ke-1  memiliki MSE sebesar 0.075 dan pada simulasi ke-2 memiliki MSE sebesar 0.0108. Dan perubahan yang paling terlihat yaitu  pada  waktu  yang  dihabiskan  pada  proses  pembelajaran.  Berdasarkan  hasil  tersebut,  parameter  learing rate dapat dikatakan berpengaruh terhadap proses pembelajaran dalam penelitian ini meski perubahan hanya terlihat pada MSE dan waktu pembelajaran.
Pemberian epoch maksimum  pada  simulasi  ke-3  dan  ke-4  dapat  dikatakan berpengaruh  terhadap  akurasi yang didapatkan  karena kenaikan akurasi dapat dilihat dengan jelas pada ciri 2,3,4,5,6 dan ciri 8. Perubahan akurasi dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 5. Peningkatan akurasi terhadap pengaruh epoch maksimum
Kombinasi Ciri Akurasi Simulasi 3 Akurasi Simulasi 4 Ciri 1 64.49% 63.76% Ciri 2 28.98% 31.88% Ciri 3 44.20% 47.10% Ciri 4 68.11% 74.63% Ciri 5 71.01% 73.18% Ciri 6 23.91% 25.36% Ciri 7 47.82% 47.82% Ciri 8 71.01% 76.08%
Apabila  akurasi  meningkat  maka  juga  akan  berpengaruh  pada  MSE  yang  di  hasilkan.  Seluruh pembelajaran pada variasi ini berhenti pada best epoch sesuai dengan epoch maksimum yang diberikan yaitu 10 epoch dan  50 epoch .  Namun  waktu  yang  di  gunakan  pada  proses  pembelajaran  juga  meningkat  secara keseluruhan.  Semakin  besar epoch yang  diberikan  semakin  lama  waktu  yang  dihabiskan  untuk  proses pembelajaran.  Jadi epoch maksimum  pada  penelitian  ini  juga  berpengaruh  besar  terhadap  MSE  dan  waktu pembelajaran.  Namun  jumlah  perubahan  dari  unit neuron sendiri  tidak  memberi  peningkatan  yang  dapat melampaui  nilai  tertinggi  dari  nilai  default  atau  titik  acuan  yakni  simulasi  ke-5  dengan  akurasi  tertinggi 76.08%.
Dalam percobaan ini, hasil terbaik metode BPNN dalam mengenali suatu pola dapat dilihat pada Tabel 4, dengan  memperhatikan  banyaknya  huruf  yang  terbaca  diikuti  waktu  pembelajaran  tersingkat  terdapat  pada simulasi ke-4 sebanyak 105 huruf dari 138 huruf dengan akurasi sebesar 76.08%. MSE 0.00424, best epoch 50 dengan waktu pembelajaran 16 menit 56 detik.

## IV. Kesimpulan
Analisa  pengenalan  pola  aksara  Lontara  Bugis  Makassar  menggunakan  metode  BPNN  telah diimplementasikan.  Berdasarkan  hasil  percobaan,  metode  BPNN  memiliki  tingkat  akurasi  terbaik  sebesar 76.08% yang diperoleh dari simulasi ke-4 ciri 8 dengan data yang dapat dikenali sebanyak 105 data dari total
data input sebanyak 138 data. Sedangkan, waktu pengujian yang dibutuhkan adalah selama 16 menit 56 detik. Dapat  dikatakan  bahwa,  parameter  seperti learning  rate ,  jumlah neuron pada hidden  layer dan  banyaknya epoch maksimum, sangat mempengaruhi hasil data yang dapat dikenali dan tingkat akurasi hasil pengenalan. Dalam  penelitian  ini,  parameter  terbaik  dari  metode  BPNN  yaitu learning  rate =  0.02,  jumlah neuron pada hidden  layer =  90,  banyak epoch =  50  telah  digunakan  untuk  mendapatkan  akurasi  yang  baik.  Sehingga, metode BPNN telah menghasilkan tingkat akurasi pengenalan yang diukur dengan MSE sebesar 0.00424.
Daftar Pustaka
Abidin, A. Z. (2006). Notes on the Lontara’ as Historical Sources. Indonesia . https://doi.org/10.2307/3350664
Ahmad, A. A. (2014). MELESTARIKAN BUDAYA TULIS NUSANTARA: Kajian tentang Aksara Lontara. Jurnal Budaya Nusantara .
Dharwal,  R.,  &  Kaur,  L.  (2016).  Applications  of  Artificial  Neural  Networks :  A  Review. Indian  J.  Sci. Technol , 9 No. 47 , 1–8.
Drs. Mattulada. (1974). Bugis-Makassar Manusia dan Kebudayaan (Nomor 16). BERITA ANTROPOLOGI.
Fatta, H. al. (2009). Rekayasa Sistem Pengenalan Wajah . Yogyakarta: ANDI OFFSETYOGY.
Gaffar,  E.  U.  A.,  Gani,  I.,  Haviluddin,  Gaffar,  A.  F.  O.,  &  Alfred,  R.  (2019).  A  Heuristic  Network  for Predicting  the  Percentage  of  Gross  Domestic  Product  Distribution. Proceeding  -  2018  International Symposium  on  Advanced  Intelligent  Informatics:  Revolutionize  Intelligent  Informatics  Spectrum  for Humanity, SAIN 2018 . https://doi.org/10.1109/SAIN.2018.8673349
Graves,  A.  (2011).  Practical  Variational  Inference  for  Neural  Networks. Advances  in  Neural  Information Processing Systems , 2348–2356.
Hagan,  M.  T.,  &  Menhaj,  M.  B.  (1994).  Training  Feedforward  Networks  With  The  Marquardt  Algorithm. IEEE Transaction on Neural Networks , 5 (6), 989 – 993.
Haviluddin,  H.,  Alfred,  R.,  Obit,  J.  H.,  Hijazi,  M.  H.  A.,  &  Ibrahim,  A.  A.  A.  (2015).  A  Performance Comparison of Statistical and Machine Learning Techniques in Learning Time Series Data. Advanced Science Letters , Vol. 21 (Number 10, October 2015), 3037–3041. https://doi.org/10.1166/asl.2015.6490
Kurniawan,  F.,  Pamungkas,  Z.  S.,  Wibawa,  A.  P.,  &  Haviluddin.  (2016).  Peramalan  Forex  Syariah Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation. Seminar Nasional Riset Ilmu Komputer (SNRIK 2016) , 302–305.
Kurniawan, F., Pamungkas, Z. S., Wibawa, A. P., Haviluddin, H., Graves, A., Dharwal, R., … Pauzi, G. A. (2015). Pengenalan karakter sandi rumput pramuka menggunakan jaringan saraf tiruan dengan metode backpropagation. Jurnal Teknologi Informasi .
Lehtokangas, M. (1999). Modelling with constructive backpropagation. Neural Networks . https://doi.org/10.1016/S0893-6080(99)00018-0
Nurmila,  N.,  Sugiharto,  A.,  &  Sarwoko,  E.  A.  (2016).  ALGORITMA  BACK  PROPAGATION  NEURAL NETWORK UNTUK PENGENALAN POLA KARAKTER HURUF JAWA. JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA . https://doi.org/10.14710/jmasif.1.1.
Rahman, N. (2008). Agama, Tradisi dan Kesenian dalam Manuskrip La Galigo. Sari .
Rojas, R., & Rojas, R. (2011).  The Backpropagation Algorithm. In Neural Networks . https://doi.org/10.1007/978-3-642-61068-4_7
Susanti, A., Suhartono, Setyadi, H. J., Taruk, M., Haviluddin, & Widagdo, P. P. (2018). Forecasting Inflow and  Outflow  of  Money  Currency  in  East  Java  Using  a  Hybrid  Exponential  Smoothing  and  Calendar Variation  Model. Journal  of  Physics:  Conference  Series , 979 ,  012096.  https://doi.org/10.1088/1742- 6596/979/1/012096
Widoretno,  S.,  Sarosa,  M.,  &  Muslim,  M.  A.  (2013).  Implementasi  Pengenalan  Karakter  Seseorang Berdasarkan Pola Tulisan Tangan. Jurnal EECCIS .