Methotika : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika ISSN :2776-5792 Vol. 2, No. 1, April 2022, pp. 38-45 Pengenalan Pola Aksara Karo Berdasarkan Citra Pola Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Prananta Ginting1, Humuntal Rumapea2, Arina Prima Silalahi3, Posma Lumbanraja4, Mendarissan Aritonang5 1,2,3,4,5Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Methodist Indonesia Info Artikel Histori Artikel: Received, Okt 19, 2021 Revised, Nov 01, 2021 Accepted, Des 19, 2021 Keywords: Pengenalan Pola, Karo, Citra, K-NN. ABSTRAK Tidak dapat dipungkiri hanya sebagian generasi muda yang ingin dan tertarik dengan budaya dan suku Karo seperti tari-tarian, lagu daerah, dan bahasa daerah kuno Karo atau yang lebih di kenal dengan sebutan aksara Karo, sehingga untuk melestarikan kebudayaan daerah tersebut, perlu adanya media pembelajaran modern yang dapat digunakan sebagai alternatif untuk mengenali pola aksara Karo. Teknik yang dapat digunakan dalam pembuatan media adalah teknik pengenalan pola citra. Pada penelitian pengenalan pola dengan citra aksara Karo dilakukan dengan proses preprocessing dengan mengekstraksi citra aksara Karo menggunakan GLCM dan melakukan pengenalan pola citra aksara Karo menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN). Proses pengujian dengan identifikasi data uji sebanyak 42 citra pola aksara Karo berhasil mendapatkan nilai akurasi sebesar 95.23%, dimana nilai akurasi pengenalan pola dengan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) ini dapat dikatakan baik. This is an open access article under the CC BY-SA license. Penulis Koresponden: Prananta Ginting, Faculty of Computer Science, Universitas Methodist Indonesia, Medan, Jl. Hang Tua No.8, Medan - Sumatera Utara. Email: 1. PENDAHULUAN Perkembangan kemajuan teknologi saat ini sangat mempengaruhi dan memiliki dampak besar terhadap budaya dan suku yang ada di Indonesia, salah satunya suku Karo. Tidak dapat dipungkiri hanya sebagian generasi muda yang ingin dan tertarik dengan budaya dan suku Karo seperti tari- tarian, lagu daerah, dan bahasa daerah kuno Karo atau yang lebih di kenal dengan sebutan aksara Karo. Seiring dengan kemajuan teknologi tersebut maka kebudayaan tersebut juga harus beradaptasi dengan sifat dan prilaku manusia modern. Dalam melestarikan kebudayaan daerah tersebut, perlu adanya media pembelajaran modern yang dapat digunakan sebagai alternatif untuk mengenali pola aksara Karo. Teknik yang dapat digunakan dalam pembuatan media adalah teknik pengenalan pola citra. [1] Pengenalan pola citra merupakan salah satu tahapan dalam proses pengolahan citra digital dalam bidang komputer. Salah satunya adalah pengenalan pola huruf Aksara Karo. Aksara Karo adalah surat Karo yang digunakan untuk menuliskan bahasa-bahasa Karo. Secara umum penulisan Methotika : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Vol.2, No.1 April 2022 : 38-45 38
huruf aksara Karo sulit untuk digunakan dan dipelajari, hal ini karena sudah begitu banyaknya generasi yang tidak menggunakan dan hampir melupakan aksara Karo. Ditambah dengan perkembangan jaman, ilmu pengetahuan dan teknologi semakin berkembang yang juga berpengaruh kepada seluruh aspek kehidupan, termasuk dalam pengenalan pola huruf aksara Karo. Oleh karena itu penelitian ingin mempermudah pembelajaran terhadap Aksara Karo menggunakan sistem pengenalan pola huruf Aksara Karo, agar tidak sulit untuk memahami dan mempelajari huruf-huruf yang ada pada Aksara Karo yang dapat menambah keinginan generasi-generasi sekarang untuk mempelajari dan memahami aksara Karo. Sistem pengenalan pola ini bisa digunakan dengan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) sehingga dapat memudahkan pengguna dalam melakukan pengenalan pola huruf aksara dalam bahasa Karo. Jaringan Syaraf Tiruan (JST) merupakan suatu sistem pemrosesan informasi yang mempunyai karakteristik menyerupai jaringan syaraf biologis (JSB) [2][3][4]. Pada proses JST membutuhkan sebuah metode yang dapat memproses dan mengenali huruf aksara Karo. Salah satunya adalah metode K-Nearest Neighbor. K-Nearest Neighbor adalah metode sederhana yang menyimpan semua case yang tersedia dan mengklasifikasikan data atau case baru berdasarkan ukuran kesamaan. Itu sebagian besar digunakan untuk mengklasifikasikan titik data berdasarkan bagaimana tetangganya diklasifikasikan [5][6]. Untuk dapat dilakukanya klasifikasi berdasarkan metode K-NN maka dibutuhkanya metode yang dapat mengekstraksi citra huruf aksara Karo. Salah satu metode yang dapat diandalkan adalah Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) adalah teknik ekstraksi fitur yang paling cukup unggul dengan hasil akurasi klasifikasi 80% [7]. Sehingga pada penelitian ini pengenalan pola dengan citra aksara Karo dilakukan dengan proses preprocessing dengan mengekstraksi citra aksara Karo menggunakan GLCM dan melakukan pengenalan pola citra aksara Karo menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN). 2. METODE PENELITIAN Secara garis besar, langkah-langkah dalam penelitian ini meliputi perencanaan (planning), analisis data, pengujian metode dan mendapatkan hasil pengujian. Keempat langkah tersebut dapat dilihat dari bagan berikut ini: Perencanaan Analisis Data Hasil Pengujian Pengujian Metode Gambar 1. Tahap Penelitian 2.1 Pengujian Metode GLCM Data yang digunakan untuk keperluan hitungan manual adalah sampel citra pola aksara karo yang berukuran 3x3 pixel dalam pengenalan pola aksara karo berdasarkan citra pola yang di ekstraksi menggunakan metode GLCM. Hasil ekstraksi nilai GLCM kemudian dikenali mengggunakan metode KNN. Langkah pertama adalah menentukan dataset sebagai data latih yang diekstraksi menggunakan metode GLCM. Adapun dataset yang digunakan untuk keperluan hitungan manual adalah 3 jenis citra pola aksara karo yang dapat dilihat pada tabel 3.1. Sebanyak 3 citra yang akan menjadi sampel perhitungan manual adalah dengan jenis citra pola "ha (a)", citra pola "ba" dan citra pola "pa" yang digunakan sebagai variabel data latih dengan ukuran sampel yang diambil adalah 3x3 pixel. Berikut adalah dataset berupa citra pola aksara karo sampel seperti pada Gambar 2: Gambar 2. a. Pola Aksara "Ha (a)", b. Pola Aksara "Ba", c. Pola Aksara "Pa" Methotika : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Vol.2, No.1 April 2022 : 38-45 39
Berdasarkan pada gambar 1, diambil nilai pixel citra sebanyak 3x3 pixel untuk diproses menjadi dataset menggunakan metode GLCM. 1. Nilai Pixel 3x3 Citra Pola Aksara "Ha (a)" Adapun nilai pixel sampel 3x3 dari citra pola aksara "ha (a)" adalah sebagai Gambar 3 berikut: Gambar 3. Nilai Pixel 3x3 Citra Pola Aksara "Ha (a) Berdasarkan pada Gambar 3, selanjutnya adalah merubah citra kedalam bentuk grayscale agar didapatkan citra yang tersegementasi menggunakan GLCM. Perubahan grayscale dilakukan dengan menggunakan persamaan sebagai berikut: 𝐺(𝑥, 𝑦) = (0.2989× 𝑅) + ( 0.5870× 𝐺) + ( 0.1140× 𝐵) Dari persamaan diatas, maka perhitungan untuk matriks (0,0) sampai dengan matriks (2,2) adalah: G(x,y) = (0. 2989× 𝑅) + ( 0. 5870× 𝐺) + ( 0.1140× 𝐵) G(0,0) = (0. 2989× 135) + ( 0. 5870× 11) + (0.1140× 7) = 48 G(0,1) = (0. 2989× 147) + ( 0. 5870× 7) + (0.1140× 11) = 49 G(0,2) = (0. 2989× 149) + ( 0. 5870× 16) + (0.1140× 10) = 55 G(1,0) = (0. 2989× 132) + ( 0. 5870× 7) + (0.1140× 7) = 44 G(1,1) = (0. 2989× 138) + ( 0. 5870× 7) + (0.1140× 6) = 46 G(1,2) = (0. 2989× 146) + ( 0. 5870× 10) + (0.1140× 6) = 50 G(2,0) = (0. 2989× 136) + ( 0. 5870× 6) + (0.1140× 4) = 45 G(2,1) = (0. 2989× 138) + ( 0. 5870× 9) + (0.1140× 6) = 47 G(2,2) = (0. 2989× 142) + ( 0. 5870× 11) + (0.1140× 5) = 49 Dari perhitungan sebelumnya maka didapat hasil nilai pixel 3 x 3 tipe grayscale yang telah dibulatkan seperti pada Tabel 1. Tabel 1. Nilai Grayscale Citra Pola Aksara "Ha (a)" x\y 0 1 2 0 48 44 45 1 49 46 47 2 55 50 49 Proses yang sama dilalakukan untuk contoh citra aksara lainnya, sehingga didapatkan keseuluruhan citra grayscale pola aksara karo sample: Tabel 2. Data Nilai Graysacle Citra Pola Aksara Karo Sampel Kor Citra Pola "Ha" Kor Citra Pola "Ba" Kor Citra Pola "Pa" 2 x\y 0 1 2 x\y 0 1 x/y 0 1 0 48 49 55 0 166 160 157 0 238 238 236 1 44 46 50 1 165 162 161 1 236 235 236 2 45 47 49 2 163 162 160 2 235 233 235 Selanjutnya dilakukan ekstraksi menggunakan GLCM dengan mencari nilai energi dan entropy dari masing-masing dataset citra pola aksara karo dengan rumus di bawah ini: 1. Energi Adapun Energi dari citra pola aksara "Ha (a)" adalah sebagai berikut: ∑ 𝑝(𝑖, 𝑗)2 𝑖𝑗 = (482)+ (442)+ (452)+ (492) + (462)+ (472)+ (552)+ (502) + (492) = 2304 + 1963 + 2025 + 2401 + 2116 + 2209 + 2401 + 2116 + 2209 Methotika : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Vol.2, No.1 April 2022 : 38-45 40
= 19717 / 9 = 2190,7 Adapun Energi dari citra pola aksara "Ba" adalah sebagai berikut: ∑ 𝑝(𝑖, 𝑗)2 𝑖𝑗 = (1662)+ (1652)+ (1632)+ (1602) + (1622)+ (1622)+ (1572)+ (1612) + (1602) = 27556 + 27225 + 26569 + 25600 + 26244 + 26244 + 24649 + 25921 + 25600 = 235608 / 9 = 26178,6 Adapun Energi dari citra pola aksara "Pa" adalah sebagai berikut: ∑ 𝑝(𝑖, 𝑗)2 𝑖𝑗 = (2382)+ (2362)+ (2352)+ (2382) + (2352)+ (2332)+ (2362)+ (2362) + (2352) = 56644 + 55696 + 55225 + 56644 + 55225 + 54289 + 55696 + 55696 + 55225 = 500340 / 9 = 55593,3 2. Entropy Adapun entropy dari citra pola aksara "Ha (a)" adalah sebagai berikut: ∑ 𝑝(i, j)log(p(i, j)) 𝑖𝑗 = (48 log 48)+ (44 log 44)+ (45 log 45)+ (49 log 49) + (46 log 46)+ (47 log 47)+ (55 log 55)+ (50 log 50) + (49 log 49) = 80,6 + 72,3 + 74,3 + 82,8 + 76,4 + 78,5 + 95,7 + 84,9 + 82,8 = 728,7 Adapun entropy dari citra pola aksara "Ba" adalah sebagai berikut: ∑ 𝑝(i, j)log(p(i, j)) 𝑖𝑗 = (166 log 166)+ (165 log 165)+ (163 log 163)+ (160 log 160) + (162 log 162)+ (162 log 162)+ (157 log 157)+ (161 log 161) + (160 log 160) = 368,5 + 365,8 + 360,5 + 352,6 + 357,9 + 357,9 + 344,7 + 355,2 + 352,6 = 3216,2 Adapun entropy dari citra pola aksara "Pa" adalah sebagai berikut: ∑ 𝑝(i, j)log(p(i, j)) 𝑖𝑗 = (238 log 238)+ (236 log 236)+ (235 log 235)+ (238 log 238) + (235 log 235)+ (233 log 233)+ (236 log 236)+ (236 log 236) + (235 log 235) = 565,6 + 560 + 557,2 + 565,6 + 557,2 + 551,5 + 560 + 560 + 557,2 = 5034,4 Adapun grafik jarak nilai energi dan entropy dari setiap pola citra aksara sampel seperti ditunjukkan pada Gambar 4: Perbandingan 60000 40000 20000 0 Pola "Ha" Pola "Ba" Pola "Pa" Nilai Energi Nilai Entropy Gambar 4. Grafik Perbandingan Nilai Energi dan Entropy Berdasarkan pada gambar di atas, dapat dijelaskan ekstraksi seperti ditunjukkan pada Tabel 3 di bawah ini: Methotika : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Vol.2, No.1 April 2022 : 38-45 41
Tabel 3. Perbandingan Nilai Energi dan Entropy No 1 2 3 Nilai Energi (x) 2190.7 26178.6 55593.3 Nilai Entropy (x) 728.7 3216 5034 Kelas (y) 0 1 2 Keterangan Pola "Ha" Pola "Ba" Pola "Pa" 2.2 Pengujian Metode K-NN Proses pengujian adalah proses dimana akan dilakukanya pengenalan pola citra aksara karo yang diinputkan. Pada pengujian juga akan dilakukan seperti pada tahap pelatihan, diaman citra pola aksara akan dirubah kedalam citra grayscale, untuk mendapatkan nilai segmentasi yang akan diproses menggunakan GLCM, kemudian akan ditentukan citra pola uji berada pada kelas yang mana berdasarkan metode KNN. Berikut adalah contoh pengujian dengan citra pola aksara uji seperti pada Gambar 5 berikut: Gambar 5. Citra Pola Aksara Uji Berdasarkan pada gambar di atas, berikut didapat hasil nilai pixel 3 x 3 tipe grayscale yang telah dibulatkan seperti pada Tabel 4. Tabel 4. Nilai Grayscale Citra Pola Aksara Uji x\y 0 1 2 0 55 55 60 1 48 48 51 2 61 65 54 Selanjutnya dilakukan ekstraksi menggunakan GLCM dengan mencari nilai energi dan entropy dari citra pola aksara uji dengan rumus di bawah ini: 1. Energi Adapun Energi dari citra pola aksara uji adalah sebagai berikut: ∑ 𝑝(𝑖, 𝑗)2 𝑖𝑗 = (552)+ (552)+ (602)+ (482)+ (482)+ (512)+ (612) + (652) + (542) = 3025 + 3025 + 3600 + 2304 + 2304 + 2601 + 3721 + 4225 + 2916 = 27721 / 9 = 3080,1 2. Entropy Adapun entropy dari citra pola aksara uji adalah sebagai berikut: ∑ 𝑝(i, j)log(p(i, j)) 𝑖𝑗 = (55 log 55)+ (55 log 55)+ (60 log 61)+ (48 log 48)+ (48 log 48)+ (51 log 51)+ (61 log 61) + (65 log 65) + (54 log 54) = 95,7 + 95,7 + 106,6 + 80,6 + 80,6+ 87 + 108 + 117,8 + 93,5 = 866,9 Setelah didapatkan nilai energi dan entropy citra pola aksara uji, selanjutnya adalah melakukan pengenalan pola citra aksara uji dengan membandingkan jarak terdekat dari dataset nilai engeri dan entropi pola aksara latih yang tersedia pada tabel 3.6 untuk melihat apakah citra uji lebih dekat pada kelas 0, kelas 1 atau kelas 2. Adapun prosesya sebagai berikut: Kelas 0 (Ha)= √(3080,1 − 2190,7)2 + (866,9 − 728,7)2 = 900 Kelas 1 (Ba)= √(3080,1 − 26178,6)2 + (866,9 − 3216,2)2 = 23217,6 Methotika : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Vol.2, No.1 April 2022 : 38-45 42
Kelas 2 (Pa)= √(3080,1 − 55593,3)2 + (866,9 − 5034,4)2 = 52678,3 Berdasarkan hitungan euclidean distance, kemudian dirangkum dengan jarak paling dekat, maka menghasilkan pengenalan pola berdasarkan citra aksara uji seperti pada Tabel 5: Tabel 5. Data Jarak Terdekat Berdasarkan Citra Pola Aksara Uji Jarak Dengan Data Baru 900 23217,6 52678,3 Data Kelas 0 Kelas 1 Kelas 2 Jenis Pola Ha (a) Ba Pa Berdasarkan dari hasil klasifikasi tetangga dengan jarak yang paling terdekat yaitu citra kelas 0 dengan pengenalan citra pola aksara "Ha (a)", sehingga data citra pola aksara uji yang diproses masuk kedalam jenis pola dengan pengertian "Ha (a)". 3. HASIL DAN PEMBAHASAN Pada pembahasan ini dilakukan pengujian sistem yang telah diterapkan dengan berbasis dekstop menggunakan Matlab. Adapun tahapan pengujian dan hasil pengujian sebagai berikut: 3.1. Pengujian Sistem Pengujian dengan citra aksara karo simbol Ha dengan hasil sebagai berikut: Gambar 6. Hasil Pengenalan Pola Aksara Karo Ha Berdasarkan pada Gambar 6 di atas, sistem berhasil melalukan pengenalan pola aksara Karo ke-1 dengan arti pola "Ha" sehingga dapat disimpulkan proses pengenalan pola benar. 3.2. Hasil Pengujian Sistem Berdasarkan dari hasil pengujian pengenalan pola dengan 42 citra pola aksara Karo uji yang terdiri dari 21 jenis pola, maka didapati hasil akurasi pengujian yang dapat dilihat seperti ditunjukkan pada Tabel 6: Tabel 6. Hasil Pengujian Citra Pola Keseluruhan No 1 2 3 4 5 6 7 8 Arti Pola Pola Karo Ha Pola Karo Ha Pola Karo Ka Pola Karo Ka Pola Karo Ba Pola Karo Ba Pola Karo Pa Pola Karo Pa Hasil Pengenalan Ha Ha Ka Ka Ba Ba Pa Pa Keterangan Benar Benar Benar Benar Benar Benar Benar Benar Methotika : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Vol.2, No.1 April 2022 : 38-45 43
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 Pola Karo Na Pola Karo Na Pola Karo Wa Pola Karo Wa Pola Karo Ga Pola Karo Ga Pola Karo Ja Pola Karo Ja Pola Karo Da Pola Karo Da Pola Karo Ra Pola Karo Ra Pola Karo Ma Pola Karo Ma Pola Karo Ta Pola Karo Ta Pola Karo Sa Pola Karo Sa Pola Karo Ya Pola Karo Ya Pola Karo Nga Pola Karo Nga Pola Karo La Pola Karo La Pola Karo I Pola Karo I Pola Karo U Pola Karo U Pola Karo Mba Pola Karo Mba Pola Karo Nda Pola Karo Nda Pola Karo Ca Pola Karo Ca Na Na Wa Wa Ga Ga Ja Ja Da Da Ra Ra Ma Ma Ta Ta Sa Sa Ya Ya Nga Nga Nga Nga I I U U Mba Mba Nda Nda Ca Ca Benar Benar Benar Benar Benar Benar Benar Benar Benar Benar Benar Benar Benar Benar Benar Benar Benar Benar Benar Benar Benar Benar Salah Salah Benar Benar Benar Benar Benar Benar Benar Benar Benar Benar Berdasarkan pada Tabel 6, Adapun selanjutnya menghitung tingkat akurasi berdasarkan hasil pengujian pola. Adapun rumusnya adalah sebagi berikut: 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 40 𝑥 100% 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑃𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑃𝑜𝑙𝑎 = 42 𝑥 100% = 95,23% Methotika : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Vol.2, No.1 April 2022 : 38-45 44
45 Berdasarkan dari hasil uji akurasi, didapatkan nilai akurasi sebesar 95.23% untuk proses pengenalan citra aksara Karo dengan 42 data pengujian. 4. KESIMPULAN Berdasarkan dari hasil pengujian, adapun kesimpulan yang dapat diberikan pada penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Proses identifikasi dengan data uji sebanyak 42 citra pola aksara Karo berhasil mendapatkan nilai akurasi sebesar 95.23 %, dimana nilai akurasi ini dapat dikatakan baik. 2. Metode KNN dapat melakukan identifikasi dengan mencari nilai terdekat citra uji hasil transformasi dengan citra latih yang disimpan. 3. Aplikasi pengenalan pola aksara Karo dapat digunakan sebagai media pembelajaran dini dalam pengenalan dan pelestarian budaya Karo pada masyarakat Karo. REFERENSI [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] D. P. Pamungkas, "Ekstraksi Citra menggunakan Metode GLCM dan KNN untuk Identifikasi Jenis Anggrek (Orchidaceae)," Innov. Res. Informatics, vol. 1, no. 2, pp. 51-56, 2019, doi: 10.37058/innovatics.v1i2.872. Y. Pangaribuan and M. Sagala, "Menerapkan Jaringan Saraf Tiruan untuk Mengenali Pola Huruf Menggunakan Metode Perceptron," Tek. Inform. Unika St. Thomas, vol. 02, no. 479, pp. 53-59, 2017. R. A. Surya, A. Fadlil, and A. Yudhana, "Ekstraksi Ciri Metode Gray Level Co-Occurrence Matrix ( GLCM ) dan Filter Gabor untuk Klasifikasi Citra Batik Pekalongan," J. Inform. Pengemb. IT (JPIT , Vol. 02, No. 02, Juli 2017, vol. 02, no. 02, pp. 23-26, 2017. R. Reyhan Achmad, G. Suardin, S. Octavriana Della C., N. Ardi Bernandustahi Miduk, G. Amsal Yusuf, and S. Taripar Jonibet, "ANALISIS GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX (GLCM) DALAM MENGENALI CITRA EKSPRESI WAJAH," vol. 3, no. 2, 2020, pp. 31-38. R. Enggar Pawening, W. Ja, and far Shudiq, "KLASIFIKASI KUALITAS JERUK LOKAL BERDASARKAN TEKSTUR DAN BENTUK MENGGUNAKAN METODE k- NEAREST NEIGHBOR (k-NN)," Ejournal.Unuja.Ac.Id, vol. 1, no. 1, pp. 10-17, 2020, [Online]. Available: C. Jatmoko and D. Sinaga, "Ektraksi Fitur Glcm Pada K-Nn Dalam Mengklasifikasi Motif Batik," pp. 978-979, 2019. Johan Wahyudi and Ihdahubbi Maulida, "Pengenalan Pola Citra Kain Tradisional Menggunakan Glcm Dan Knn," J. Teknol. Inf. Univ. Lambung Mangkurat, vol. 4, no. 2, pp. 43-48, 2019, doi: 10.20527/jtiulm.v4i2.37. Methotika : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Vol.2, No.1 April 2022 : 38-45