## JI FO T ECH (J OURNAL OF I NFORMATION T ECHNOLOGY ) Vol. 4, No. 1, Maret 2024

## Pengenalan Pola Aksara Dunging Kalbar menggunakan Metode Learning Vector Quantization (Lvq)
Maya Sari 1 , Azriel Christian Nurcahyo 2 , Christian Cahyaningtyas 3 , Eligia Monixa Salfarini 1,2,3 Teknologi Informasi, Institut Shanti Bhuana
4 Manajemen, Institut Shanti Bhuana
1 maya.sari@shantibhuana.ac.id, 2 azriel@shantibhuana.ac.id, 3 christi@shantibhuana.ac.id,
4 eligia1609@shantibhuana.ac.id
All publications by Journal Of Information Technology is licensed under a Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional . (CC BY 4.0 )
Abstract — This  article  implements  the  Learning  Vector Quantization  (LVQ)  method  in  recognizing  Dunging  character patterns. In this case, it is a system that groups dunging characters according  to  their  respective  classes.  By  applying  these  two theories,  the  system  will  identify  handwritten  dunging  script which has characteristics resembling human neural networks. The data  used  is  in  the  form  of  images  that  have  been  taken  using digital camera photos and smartphones.
The image is converted into numeric using image processing. The image processing stages include the process of cropping the RGB image  to  50  x  50  pixels,  and  image  binarization.  The  network training stage uses data of 10 images consisting of 10 characters of Dunging script. The results of testing the training image obtained a percentage of 88.66%. Using dunging child diacritics, using or adding some image processing functions, and implemented. From the accuracy results obtained, it can be said that the LVQ method is not optimal in solving pattern recognition problems, especially Dunging  characters.  Optimization  techniques  for  the  LVQ learning  process  with  optimization  algorithms  are  the  next research plan.
I ntisari — Artikel  ini  mengimplementasikan  metode Learning  Vector  Quantization  (LVQ)  dalam  mengenali  pola  aksara Dunging.  Dalam  hal  ini  sebagai  sistem  yang  melakukan pengelompokan  aksara  dunging  sesuai  kelasnya  masing-masing. Dengan  menerapkan  kedua  teori  ini  maka  sistem  akan  melakukan pengidentifikasian  tulisan  tangan  aksara  dunging  yang  mempunyai karakteristik  menyerupai  jaringan  syaraf  manusia.  Data  yang digunakan berupa citra yang telah diambil menggunakan foto kamera digital dan smartphone .
Citra diubah menjadi numerik dengan menggunakan image processing .  Tahapan image  processing antara  lain  proses crop citra RGB menjadi  50  x  50 pixel ,  dan  binerisasi  citra.  Tahap  pelatihan jaringan menggunakan data sebanyak 10 citra yang terdiri dari aksara dunging  yang  berjumlah  10  karakter.  Hasil  pengujian  citra  latih diperoleh  persentase  88,66  %.   Menggunakan  diakritik  anak  huruf dunging,  menggunakan  atau  menambahkan  beberapa  fungsi image processing ,  dan  diimplementasikan.  Dari  hasil  akurasi  yang didapatkan maka dapat dikatakan metode LVQ belum optimal dalam memecahkan  masalah  pengenalan  pola  terutama  aksara  Dunging. Teknik  optimalisasi  kepada  proses  pembelajaran  LVQ  dengan algoritma-algoritma optimasi merupakan rencana penelitian selanjutnya.
Kata Kunci— LVQ, Jaringan Syaraf Tiruan, Aksara Dunging.

## I. P ENDAHULUAN
Pengenalan  karakter  merupakan  salah  satu  studi  dalam bidang  pengenalan  pola  ( Pattern  Recognation )  dimana  hasil akhir  dari  proses  pengenalan  pola  dapat  dipergunakan  untuk berbagai  kebutuhan  seperti  melakukan  proses  automasi (pengenalan  flat  kendaraan),  proses  translasi  dengan  proses translasi  bahasa  dan  berbagai  hal  lainnya.  Salah  satu  teknik dalam melakukan pengenalan pola adalah dengan menggunakan  metode  statistik  dimana  metode  ini  akan dilakukan  proses  perhitungan  secara  matematik  terhadap  ciri (feature) yang dimiliki oleh suatu data.
Aksara  Dunging  merupakan  salah  satu  aksara  daerah  di Indonesia. Aksara ini sudah di gunakan masyarakat Kalimantan Barat khususnya Dayak Iban sejak tahun 1947 diciptakan oleh seorang iban jenius. Dr. Bromeley Philip, salah seorang cucu- keponakan  Dunging,  menggiatkan  kembali  pelestarian  aksara Dayak Iban dengan menulis buku serta mengajar mata kuliah mengenai aksara tersebut. Upaya pelestarian itu disambut baik oleh  pemerintah  Malaysia,  sebagian  besar  aksara  ciptaan Dunging  kemudian  diajarkan  juga  pada  orang-orang  non- Dayak  Iban  lewat  universitas,  sekolah-sekolah,  dan  beberapa komunitas berkaitan aksara.
Pengenalan  huruf  dan  tulisan  tangan  merupakan  salah  satu bidang pengenalan pola yang cukup kompleks, namun memberi kontribusi besar bagi kemajuan proses otomatisasi. Penelitian mengenai  pengenalan  pola  aksara  dunging  belum  banyak dilakukan.  Beberapa  penelitian  pengenalan  tulisan  tangan adalah  pengenalan  tulisan  Tamil  menggunakan Octal  Graph [1], pengenalan tulisan Arab [2], pengenalan tulisan China [3] dan masih banyak lagi. Akan tetapi masih sangat sedikit yang mengangkat konten lokal tulisan daerah, contohnya pengenalan huruf Bali [4] menggunakan MDF dan LVQ dengan akurasi di atas  80%,  pengenalan  tulisan  Jawa-Hanacaraka  [5]  yang mengembangkan  metode pre-processing ,  pengenalan  tulisan
aksara  Sunda  [6]  menggunakan Kohenen dengan  akurasi 75,36%, pengenalan huruf Lontara Bugis-Makassar menggunakan Backpropagation [7].
Penelitian ini akan membuat model pengenalan pola aksara dunging menggunakan metode pendekatan statistik. Data yang digunakan adalah aksara dunging yang tercetak. Metode yang diterapkan adalah Learning Vektor  Quantization (LVQ) adalah salah  satu  representasi  buatan   dari  otak  manusia  yang  selalu mencoba untuk mensimulasikan proses pembelajaran pada otak manusia tersebut.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Sejarah Aksara Dunging Kalbar atau Dayak Iban
Menurut legenda, suku Dayak Iban sejak dahulu kala telah memiliki  aksara  sendiri.  Alkisah Renggi ,  nenek  moyang mereka, melarikan diri dari banjir besar sambil membawa kulit kayu  berisi  aksara  Iban.  Namun  lantaran  terkena  air,  aksara yang  tercatat  pada  kulit  kayu  itu  kemudian  hilang.  Renggi lantas  menelan  kulit  kayu  itu  konon  sejak  saat  itulah  lahir tradisi  menuturkan  beberapa  cerita  silsilah  dan  adat  secara turun-temurun  berdasarkan  hafalan  pada  masyarakat  suku Dayak  Iban.Kabar baiknya, sekarang orang  Dayak  Iban tidak lagi  hanya  sekedar  bisa  menuturkan  beberapa  cerita  tradisi mereka,  namun  dapat  juga  menuliskannya  aksaranya  berkat temuan Dunging Anak Gunggu (1904-1985), sosok Iban jenius asal  Serawak,  Malaysia  Timur,  yang  menciptakan  aksara Dayak  Iban  pada  tahun  1947.  Berawal  dari  niat  untuk melestarikan  bahasa  Iban  melalui  aksara,  beliau  lantas menciptakan  77  simbol  yang  mewakili  bunyi-bunyi  dalam bahasa Iban dan selanjutnya menyederhanakannya menjadi 59 simbol. Karena jasanya, aksara Dayak Iban tersebut dinamakan "Aksara Dunging".
Dunging  Anak  Gunggu  awalnya  mengajarkan  beberapa simbol  itu  kepada  keponakannya.  Beberapa  orang  lain  dari sukunya hanya menaruh minat sedikit pada aksara ciptaannya. Pemerintah  kolonial  Inggris  pernah  memohon  Dunging mengajarkan  aksara  itu  pada  orang-orang  Iban  melalui  jalur pendidikan resmi. Tetapi, usaha ini berusia pendek saja lantaran beliau  tak  dapat  menyepakati  sebagian  prasyarat  dalam mengajarkan  aksara  ciptaannya.  Pengajaran  akhirnya  tak berlanjut  dan  aksara  Dayak  Iban  sempat  " tenggelam "  pada masa  itu.Kemunculan  kembali  aksara  Dayak  Iban  di  dunia barangkali  dapat  dikatakan  berawal  pada  tahun  1981,  ketika terbit  kamus  Iban-Inggris  susunan  Anthony  Richards  yang mengakui karya Dunging. Pada tahun 1990, Bagat Nunui, anak angkat  Dunging,  menghimpun  berbagai  hal  mengenai  aksara ini dalam sebuah buku yang tidak dipublikasikan. Pada tahun 2001,  Yayasan  Tun  Jugah  menerbitkan  ensiklopedia  Dayak Iban  yang  berisi  info  mengenai  aksara  buatan  Dunging.  Lalu sekarang Dr. Bromeley Philip, salah seorang cucu-keponakan Dunging, menggiatkan kembali pelestarian aksara Dayak Iban dengan  menulis  buku  serta  mengajar  mata  kuliah  mengenai aksara  tersebut.Upaya  pelestarian  itu  disambut  baik  oleh pemerintah  Malaysia,  sebagian  besar  aksara  ciptaan  Dunging kemudian  diajarkan  juga  pada  orang-orang  non-Dayak  Iban
lewat  universitas,  sekolah-sekolah,  dan  beberapa  komunitas berkaitan aksara. Hebatnya lagi, saat ini telah ada piranti lunak untuk menulis aksara Dayak Iban, yaitu Laser Iban. Pengguna aksara Dayak Iban memang sebagian besar tinggal di wilayah Malaysia dan sebagian lagi di  Indonesia. Jumlah keseluruhan suku Iban di Malaysia, Indonesia, serta Brunei adalah 700.000 jiwa, 15.000 jiwa ada di Indonesia. Namun, walau di Indonesia jumlah  tidak  sebanyak  di  wilayah  negara  tetangga,  mestinya tidak  mengurangi  semangat  untuk  mempelajari  aksara  Dayak Iban.  Mempunyai  aksara  saja  telah  jadikan  suku  Dayak  Iban istimewa,  lantaran  tak  semuanya  suku  Nusantara  mempunyai aksara. Berikut gambar iban alphabet dan aksara dunging.
Gambar 1. Iban Alphabet

## Gambar 2. Aksara Dunging

## B. Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan saraf tiruan (JST) adalah sistem pemroses informasi dengan  karakteristik  dan  performa  yang  mendekati  saraf biologis [8] Jaringan syaraf tiruan terdiri dari beberapa neuron dan  ada  hubungan  antar  neuron-neuron  seperti  pada  otak manusia.  Neuron/sel  saraf  adalah  sebuah  unit  pemroses informasi yang merupakan dasar operasi jaringan syaraf tiruan.
Gambar 3. Struktur dasar jaringan syaraf tiruan dan Struktur sederhana sebuah neuron
Struktur  pada  gambar  3  tersebut  merupakan  bentuk  umum satuan unit jaringan otak manusia yang telah disederhanakan. Jaringan  otak  manusia  tersusun  tidak  kurang  dari  1013  buah neuron yang masing-masing terhubung oleh sekitar 1015  buah dendrite. Fungsi dendrite adalah sebagai penyampai sinyal dari neuron tersebut ke neuron yang terhubung dengannya. Sebagai keluaran,  setiap  neuron  memiliki  axon,  sedangkan  bagian penerima sinyal disebut synapse. Secara umum jaringan syaraf tiruan terdiri atas beberapa elemen penghitung tak linier yang masing-masing  dihubungkan  melalui  suatu  pembobot  dan tersusun  secara  paralel.  Pembobot  inilah  yang  nantinya  akan berubah (beradaptasi) selama proses pelatihan. Pelatihan perlu dilakukan pada suatu jaringan syaraf tiruan sebelum digunakan untuk menyelesaikan masalah. Hasil pelatihan jaringan syaraf tiruan dapat diperoleh tanggapan yang benar (yang diinginkan) terhadap masukan yang diberikan. Jaringan syaraf tiruan dapat memberikan  tanggapan  yang  benar  walaupun  masukan  yang diberikan terkena derau atau berubah oleh suatu keadaan [9].

## C. Pengolahan Citra Digital
Pemugaran citra adalah suatu  teknik yang memperhatikan bagaimana  mengurangi  perubahan  bentuk  dan  penurunan kualitas citra yang diawali selama pembentukan citra tersebut [10].  Gonzales  dan  Wood  mendefinisikan  restorasi  citra sebagai proses yang berusaha merekonstruksi atau mengembalikan  suatu  citra  yang  mengalami  degradasi.  Jadi, restorasi merupakan teknik yang berorientasi pada pemodelan degradasi  dan  menerapkan  proses  invers  dalam  rangka merekonstruksi  pada  citra  yang  original  [11].  Contoh-contoh operasi pemugaran citra [12]:
1) Penghilangan kesamaran ( deblurring ).
2) Penghilangan derau ( noise ).

## D. Pengenalan Pola
Pola adalah entitas yang terdefinisi dan dapat didefinisikan melalui ciri-cirinya (feture) [2]. Feature  adalah descriptor yang menggabarkan  karakteristik  dari  suatu  obyek  [3].  Ciri  ini digunakan untuk membedakan suatu pola dengan pola lainnya. Ciri yang bagus adalah ciri yang memiliki daya pembeda yang tinggi,  sehingga  pengelompokan  pola  berdasarkan  ciri  yang dimiliki  dapat  dilakukan  dengan  keakuratan  yang  tinggi. Berikut contoh pola beserta ciri yang dimiliki sebagai pembeda.

## Tabel 1.  Contoh Pola dan Cirinya
Pola Ciri Huruf Tingi, tebal, titik sudut, lengkungan, garis, dll Suara Amplitude, frekuensi, nada, intonasi, warna, dll Tana tangan Panjang, kerumitan, tekanan, dll Sidik jari

## Lengkungan, jumlah garis, dll
Sedangkan  pengertian  pengenalan  pola  sendiri  adalah proses pengenalan suatu obyek dengan menggunakan berbagai metode dimana dalam proses pengenalannya memiliki tingkat akurasi yang tinggi [13]. Memiliki tingkat akurasi yang tinggi mengandung  pengertian  bahwa  suatu  obyek  yang  secara
manual  tidak  dapat  dikenali,  tetapi  bila  menggunakan  salah suatu  metode  pengenalan  pola  bertujuan  menentukan kelompok atau kategori pola berdasarkan ciri-ciri yang dimiliki oleh  pola  tersebut.  Dengan  kata  lain,  pengenalan  pola membedakan suatu obyek dengan obyek lain [8].

## E. Citra Digital
Citra digital merupakan representatif dari citra yang diambil oleh  mesin  dengan  bentuk  pendekatan  berdasarkan  sampling dan  kuantisasi.  Sampling  menyatakan  besarnya  kotak-kotak yang  disusun  dalam  baris  dan  kolom.  Dengan  kata  lain, sampling pada citra menyatakan besar kecilnya ukuran pixel (titik)  pada  citra,  dan  kuantisasi  menyatakan besarnya nilai  tingkat  kecerahan yang dinyatakan dalam nilai tingkat  keabuan  ( grayscale )  sesuai  dengan  jurnlah  bit  biner yang digunakan oleh mesin, dengan kata lain kuantisasi pada citra menyatakan jumlah warna yang ada pada citra [5].

## F. Segmentasi
Dalam  pengolahan  citra,  terkadang  kita  menginginkan pengolahan  hanya  pada  obyek  tertentu.  Oleh  sebab  itu,  perlu dilakukan  proses  segmentasi  citra  yang  bertujuan  untuk memisahkan  antara  objek ( foreground ) dengan background. Pada umumnya keluaran hasil segmentasi citra adalah berupa citra  biner  di  mana  objek ( foreground ) yangdikehendaki berwana  putih  (1),  sedangkan  background  yang  ingin dihilangkan  berwarna  hitam  (0).  Sama  halnya  pada  proses perbaikan  kualitas  citra,  proses  segmentasi  citra  juga  bersifat eksperimental,  subjektif,  dan  bergantung  pada  tujuan  yang hendak  dicapai.Segmentasi  citra  merupakan  tahapan  penting dalam  proses pengenalan  pola.  Setelah  objek  berhasil tersegmentasi, maka kita dapat melakukan proses ekstraksi ciri citra. Ekstraksi  cirimerupakan  tahapan  yang  bertujuan  untuk mengekstrak  ciri  dari  suatu  objek  di  mana  ciri  tersebut digunakan untuk membedakan antara objek satu dengan objek lainnya [7].

## G. Python
Bahasa pemrograman python adalah bahasa pemrograman tinggi yang dapat melakukan eksekusi sejumlah instruksi multi guna  secara  langsung  (interpretatif)  dengan  metode  orientasi objek  ( Object  Oriented  Programming )  serta  menggunakan semantik  dinamis  untuk  memberikan  tingkat  keterbacaan syntax.  Sebagai  bahasa  pemrograman  tinggi,  python  dapat dipelajari  dengan  mudah  karena  sudah  dilengkapi  dengan manajemen memori otomatis (pointer) [5].

## H. Vector Learning Quantization (LVQ)
Learning  Vector  Quantitation  (LVQ)  adalah  suatu  metode 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 2 vektor  input  mendekati sama,  maka  lapisan  kompetitif  akan meletakkan  kedua  vektor  input  tersebut  ke dalam  kelas  yang
sama.  Arsitektur  jaringan  saraf  tiruan  LVQ  adalah sebagai berikut [14]
Gambar 4. Arsitektur Jaringan LVQ
Algoritma yang digunakan pada jaringan saraf tiruan ini adalah: 1) Tetapkan : a. Bobot awal variabel input ke
i=1,2,...,K; dan j=1,2,...,m. b. Parameter c. Pengurangan d. Minimal learning rate
2) Masukkan:
a. Data input: X dengan i=1,2,...,n; dan j=1,2,...,m.
b. Target berupa kelas: T

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Pengumpulan Data
Field  Research adalah  mengumpulkan  data  dengan melakukan  Penelitian  secara  langsung  di  tempat  penelitian untuk  memperoleh  data  yang  dibutuhkan.  Dalam  hal  ini, metode yang digunakan yaitu observasi ( Observation ). Metode observasi  merupakan  penelitian  yang  dilakukan  dengan  cara mengadakan pengamatan terhadap objek baik secara langsung maupun  tidak  langsung,  menggunakan  teknik  yang  disebut dengan “pengamatan atau observation ” [14] Sedangkan Library Research adalah data yang diperolehmelalui  data  dan  informasi  dari  membaca  karyai lmiah,  literature  dan  dokumen-dokumen  lainnya  yang berhubungan dengan penelitian [14].
B. Perancangan Perancangan sistem yang dibangun untuk mengidentifikasi huruf  aksara  dunging  Analisis  sistem  akan  membahastentang identifikasi  dan  evaluasi,  permasalahan,  kesempatan  dan hambatan  yangterjadi  serta  kebutuhan-kebutuhan  yang diharapkan.  Perancangan  sistem  akan  membahas  tentang diagram  rancangan  aplikasi  yang  akan  dibangun,  kemudian perancangan dari aplikasi dan perancangan interface aplikasi.
C. Skema Sistem

## Gambar 5. Skema Sistem

## D. 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  [15].  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:
1. Inisialisasi vektor referensi.
2. Insialisasi laju pelatihan (α) = 0.
3. Selama  kondisi  berhenti  belum  terpenuhi,  lakukan langkah 3 – 7.
4. Untuk setiap pasangan data latih beserta targetnya (xi : ti) lakukan langkah 4 – 5.
5. Carilah J sehingga minimum ||x – wj||
6. Perbaharui bobot wj sebagai berikut :
7. Jika T = Cj maka w_j (baru)= w_j (lama)+ α |x- w_j |
8. Jika T ≠ Cj maka w_j (baru)= w_j (lama)- α |x- w_j |
9. Kurangi laju pelatihan (α= α-Dec α ; α= α*Dec α)
10. 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.
E. 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
Dimana, 𝑥 𝑡 adalah nilai data; 𝑥 𝑡 − x̂ 𝑡 adalah nilai hasil; 𝑀 adalah nilai pola.
F. Sampel Pola Karakter
Dalam  penelitian  ini,  data  yang  digunakan  adalah  data primer.  Data  diperoleh  dengan  cara  mengambil  gambar  yang berupa  tulisan  tangan  1  orang  dimana  masing-masing menuliskan 10 huruf  aksara dunging. Selain itu data tersebut akan  digunakan  untuk  melakukan  pelatihan  program  dan sebagai data uji sistem.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Flowchart Metode LVQ
Gambar 6. Flowchart Metode LVQ
B. Pengujian Citra Latih
Pengujian  citra  latih  bertujuan  untuk  mengetahui  atau mengukur  tingkatkeakuratan  dari  jaringan  syaraf  tiruan learning vector quantization . Citra yang akan diuji terdiri dari 10  citra  tulisan  tangan.  Berikut  adalah  10  citra  sampel perwakilan yang terdiri dari 1 citra tiap kelas:
Tabel 2. Pengujian Citra Latih No Huruf Target Hasil Ket 1 Ah Ah
Akurat 2
Ai Ai Akurat
3 A A Akurat 4
Am Am Akurat
5
Ang Ang Akurat
6
An An Akurat
7
Ap Ap Akurat 8 As As Akurat
9 Cha Cha Akurat 10 Eng Eng Tidak Akurat Tabel 3. Target Hasil Pengujian Citra Latih No Huruf Target Hasil Max epoch Deca Akurasi Ket 1 Ah Ah 0.1 350 88.571428 57142857 % Akurat 2 Ah Ah
0.11 360 88.571428 57142857 % Akurat 3 Ah Ah
0.2 88.571428 57142857 % Akurat 4 Ai Ai
0.15 200 87.619047 61904762 % Akurat 5 Ai Ai
0.12 210
87.619047 61904762 %
Akurat 6 Ai Ai
0.11 100 86.666666 66666666 % Akurat 7 A A
-0.10 100
86.666666
66666666 % Akurat 8 A A
-0.09 110 84.761904 76190476 % Akurat 9 A A
-0.08 120 86.666666 66666666 % Akurat 10 Am Am -0.07 150 86.666666 66666666 % Akurat 11 Am Am
0.1 400 88.571428 57142857
%
Akurat
12 Am Am
0.2 400 88.571428
57142857 % Akurat
13 Ang Ang -0.2 300 87.619047 61904762
% Akurat
14 Ang Ang
-0.1 300 87.619047 61904762 % Akurat
15 Ang Ang
-0.3 300 87.619047 61904762
% Akurat
16 An An 0.10 100
86.666666 66666666 %
Akurat
17
An An
0.8 100 86.666666
66666666 %
Akurat
18
An An
-0.8 100
86.666666 66666666 % Akurat 19 Ap Ap
0.5 250
88.571428 57142857 % Akurat 20 Ap Ap
-0.5 250 88.571428 57142857 %
Akurat
21 Ap Ap
0.4 250
88.571428 57142857 %. Akurat 22 As As 0.3 100
86.666666 66666666 % Akurat 23 As As 0.3 150 87.619047
61904762 % Akurat 24 As As
0.3 200
87.619047 61904762 %
Akurat
25 Cha Cha 0.2 450 88.571428 57142857 % Akurat 26 Cha Cha 0.2 420
88.571428 57142857 % Akurat 27 Cha Cha 0.2 410 88.571428 57142857 %. Akurat 28 Eng Eng 0.12 125 56.666666 66666666 % Tidak Akurat 29 Eng Eng 0.12 130 56.666666 66666666 % Tidak Akurat 30 Eng Eng 0.12 140 56.666666 66666666 % Tidak Akurat Tabel 3. Tingkat Keberhasilan Pengujian
No Max epoch Deca Akurasi 1 98 0.1 87.61904761904762% 2 100 -0.01 86.66666666666666% 3 120 0.2 86.66666666666666% 4 130 0.3 86.66666666666666% 5 150 -0.2 98.09523809523809% 6 155 0.5 87.61904761904762% 7 240 0.6 87.61904761904762% 8 300 -0.6 87.61904761904762% 9 350 0.7 88.57142857142857% 10 455 0.1 88.57142857142857%
Tingkat  keberhasilan  pengujian  citra  latih  pada  455  Max epoch pada pelatihan citra pada Tabel 3 menyimpulkan aplikasi memiliki  tingkat  keakuratan  88,66  %  dalam  mengenali  citra latih.
C. Pengidentifikasian Citra Baru
Pengidentifikasian citra baru yang akan diproses terdiri dari tulisan tangan huruf dunging yang berjumlah 10 karakter. Tahap  pengidentifikasian  citra  baru  ini,  untuk  memastikan seberapa  akurat  jaringan  syaraf  tiruan learning  vector quantization mampu  mengidentifikasi  citra  baru.  Citra  baru yang menghasilkan pola dengan benar sesuai dengan kelasnya diberi  keterangan  akurat.  Sedangkan,  Citra  baru  yang  tidak menghasilkan  pola  sesuai  dengan  kelasnya  diberi  keterangan diluar pola.
D. Kelebihan dan Kekurangan aplikasi yang dirancang Adapun  kelebihan  dan  kekurangan  pada  aplikasi  yang dirancang sebagai berikut.
1) Kelebihan Berikut ini kelebihan aplikasi yang dirancang yaitu :
a. Tampilan  mudah  dipahami  oleh  orang  yang  akan menggunkannya.
b. Sistem  dapat  membaca  code  atau  ciri  aksara dunging meskipun ada kerusakannya.
2) Kekurangan
Berikut  ini  kekurangan  yang  ada  pada  sistem  yang dirancang yaitu:
a. Perbaikan  pada  aksara  dunging  belum  terlalu sempurna  dikarenakan  metode  yang  digunakan hanya  dapat  mengisi  piksel  yang  kurang  maupun tambah  sehingga  tidak  sesuai  dengan  tepi  yang diinginkan.
b. Sistem  masih  ada  kekurangan  pada  mendeteksi kesalahan jika menggunakan inputan foto sehingga kerusakan tidak dapat dideteksi.

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
A. Kesimpulan Metode Learning  Vector  Quantization pada  Jaringan Saraf   Tiruan  untuk  Mengidentifikasi  Tulisan  Tangan  Huruf Aksara  Dunging  adalah  salah  satu  solusi  untuk  lebih mengefisienkan  dan  membantu  dalam  mengidentifikasi  huruf
aksara Dunging Kalimantan Barat yang ditulis dengan tangan manusia. Adapun kesimpulan yang dapat  ditarik berdasarkan dari  uraian  penulisan  adalah  :  semakin  banyak  citra  dilatih, maka  semakin  jelas  ciri  citra  yang  diperoleh,  semakin  tinggi nilai epoch dan semakin rendah nilai goal, maka semakin tinggi tingkat  akurat  jaringan  syaraf  tiruan learning  vector quantization ,  data  jaringan  syaraf  tiruan learning  vector quantization bisa diganti (di- update ), jika ada tambahan sampel huruf,  dan  aplikasi  ini  memiliki  tingkat  keakuratan  88,66  % dalam pengujian citra latih.
B. Saran
Sistem cerdas memiliki beberapa kekurangan, oleh karena itu penulis  memberikan beberapa saran, untuk kesempurnaan pada peneliti yang ingin mengembangkan. Berikut adalah saran yang  dapat  dikemukakan  :  citra  yang  diambil  tidak  perlu dengan scanner, sehingga citra tidak perlu lagi di-crop 50 x 50 pixel , menggunakan atau menambahkan beberapa fungsi image processing , menggunakan neural network dengan metode lain atau  dua  metode,  dan  diimplementasikan  dalam  bentuk perangkat portable .

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  untuk  tim  Shanti  Bhuana  yang  telah menyediakan  template  dan  untuk  teman-teman  yang  telah mendukung saya selama ini.

## R EFERENSI
[1] H. Masrani, I. Ruslianto, and Ilhamsyah, “Aplikasi Pengenalan Pola Pada  Huruf  Tulisan  Tangan  Menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan Dengan  Metode  Ekstraksi  Fitur  Geometri,” Coding,  Sist.  Komput. Untan ,  vol.  06,  no.  02,  pp.  69–78,  2020,  [Online].  Available: http://jurnal.untan.ac.id/index.php/jcskommipa/article/view/26674 [2] B. Yanto, B. -, J. -, and B. H. Hayadi, “Indentifikasi Pola Aksara Arab Melayu  Dengan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Convolutional  Neural Network (Cnn),” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 3, no. 3, pp. 106–114, 2020, doi: 10.36085/jsai.v3i3.1151.
[3] N. Moham, F. A. Dwiyanto, H. S. Pakpahan, I. Islamiyah, and H. J. Setyadi,  “Pengenalan  Karakter  Tulisan  Menggunakan  Metode Backpropagation  Neural  Network,” Sains,  Apl.  Komputasi  dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 2, p. 14, 2020, doi: 10.30872/jsakti.v1i2.2601.
[4] S.  Prihatiningsih,  N.  S.  M,  F.  Andriani,  and  N.  Nugraha, “Analisa Performa  Pengenalan  Tulisan  Tangan  Angka  Berdasarkan  Jumlah Iterasi Menggunakan Metode Convolutional Neural Network,” J. Ilm. Teknol.  dan  Rekayasa ,  vol.  24,  no.  1,  pp.  58–66,  2020,  doi: 10.35760/tr.2019.v24i1.1934.
[5] S.  Winardi  and  H.  Hamzah,  “Penerapan  Metode  Jaringan  Syaraf Tiruan Backpropagation Dalam Pengenalan Pola Aksara Hanacaraka,” Respati , vol. 9, no. 27, 2020, doi: 10.35842/jtir.v9i27.80.
[6] N.  Amalia,  E.  W.  Hidayat,  and  A.  P.  Aldya,  “Pengenalan  Aksara
Sunda Menggunakan Metode Jaringan Saraf Tiruan
Backpropagation Dan Deteksi Tepi Canny,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 5, no. 1, p. 19, 2020, doi: 10.24114/cess.v5i1.14839.
[7] P. . ALWI, Aslan, Drs. Retantyo Wardoyo, M.Sc., “Pengenalan pola huruf-huruf lontara Bugis-Makassar dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan metode backpropagation,” pp. 22–24, 2020.
[8] A. P. Windarto et al. , Jaringan Saraf Tiruan: Algoritma Prediksi dan Implementasi , vol. 53, no. 9. 2020.
[9] M.  U.  Musthofa,  Z.  K.  Umma,  and  A.  N.  Handayani,  “Analisis Jaringan Saraf Tiruan Model Perceptron Pada Pengenalan Pola Pulau di Indonesia,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia , vol. 11, no. 1, p. 89, 2021, doi: 10.32815/jitika.v11i1.56.
[10] A.  Rachmad,  “Pengolahan  Citra  Digital  Menggunakan  Teknik Filtering  Adaptive  Noise  Removal  pada  Gambar  Bernoise,” Pros.
Semin. Nas. Teknoin, Inst. Teknol. Adhi Tama Surabaya. , pp. 7–11, 2020.
[11] T.  A.  Atika,  “Implementasi  Metode  Geometric  Mean  Filter  Untuk Mereduksi Noise Pada Citra Ultrasonografi ( Usg ),” Maj. Ilm. INTI , vol. 18, no. April, pp. 260–262, 2020.
[12] D.  T.  dkk.  Susetianigtias,  “Pengolahan  citra  fundus  diabetik retinopati,” Penerbit Gunadarma , vol. 1, no. February, p. 104, 2020,
[Online].
Available: https://www.google.com/search?q=Susetianigtias%2C+D.+T.+dkk. +(2017).+Pengolahan+citra+fundus+diabetik+retinopati.+Penerbit+
Gunadarma%2C+1(February)%2C+104.&rlz=1C1KNTJ_enID982I D982&oq=Susetianigtias%2C+D.+T.+dkk.+(2017).+Pengolahan+ci tra+fundus+diabetik+r
[13] E.  Sediyono,  Y.  Nataliani,  and  C.  M.  Rorimpandey,  “Klasifikasi Sidik  Jari  Dengan  Menggunakan  Metode  Wavelet  Symlet,” J. Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 16–35, 2021.
[14] S.  Ramzini,  D.  E.  Ratnawati,  and  S.  Anam,  “Penerapan  Metode Learning  Vector  Quantization  (LVQ)  untuk  Klasifikasi  Fungsi Senyawa  Aktif  Menggunakan  Notasi  Simplified  Molecular  Input Line System (SMILES),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol.  2,  no.  12,  pp.  6160–6168,  2018,  [Online].  Available:  http://j- ptiik.ub.ac.id
[15] D. I. Nurpadillah, H. Haviluddin, H. S. Pakpahan, I. Islamiyah, and H. J. Setyadi, “Pengenalan Karakter Tulisan Menggunakan Metode Learning Vector Quantization,” Sains, Apl. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 2, p. 23, 2019, doi: 10.30872/jsakti.v1i2.2602.