Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi STI&K (SeNTIK) Volume 2, 26 Juli 2018, ISSN : 2581-2327 Perceptron Dengan Input Citra Untuk Pengenalan Huruf Rusia Zulfian Azmi, Muhammad Zarlis dan Verdi Yasin Program Pasca Sarjana Doktoral Ilmu Komputer, Universitas Sumatera Utara, Jl. Abdul Hakim No.1, Padang Bulan, Baru, Kota Medan, Sumatera Utara ABSTRAK Bahasa Rusia dinilai sulit karena menggunakan huruf Cyrillic atau aksara Kiril yang hanya memiliki sedikit huruf dengan bentuk dan cara baca yang sama dengan huruf Latin. Dengan input citra system dapat mengenal pola alfabet bahasa Rusia untuk membantu proses pembelajaran pengenalan huruf ф (baca:ef) atau bukan ф (baca:ef) dengan beberapa pola masukan. Dengan input citra, pengenalan pola dengan membandingkan output dengan target yang telah ditentukan dalam pengenalan huruf dengan metode Perceptron. Kata Kunci: Citra, Huruf Rusia,Perceptron 1. PENDAHULUAN Rusia Bahasa dengan menggunakan alfabet Cyrillic ditemukan oleh St. Cyril & St. Methodius berdasarkan alfabet Yunani pada abad kesembilan. Saat ini Cyrillic yang dipakai di Rusia sudah dimodifikasi sedemikian rupa dan terdiri atas 11 huruf vokal, 20 huruf konsonan, dan 2 huruf yang tidak berbunyi namun membuat suatu kata lebih halus dan keras. Sehingga total keseluruhanya ada 33 huruf. Dikarenakan banyaknya bunyi huruf pada bahasa Rusia, menjadikan bahasa Rusia sangat melodis, disinilah keunikan bila dibandingkan dengan bahasa-bahasa lainnya. Kasus-kasus dalam bahasa Rusia dianggap sangat sulit khususnya bagi yang bahasa ibunya tidak memiliki kasus atau yang kasus dalam bahasa ibunya tidak memengaruhi struktur kata. Hal lain yang kerap menjadi masalah dalam mempelajari tata bahasa Rusia adalah memahami bagaimana menggunakan kata kerja perfektif dan imperfektif. Kata kerja perfektif menandai aspek verba yang menggambarkan perbuatan selesai, imperfektif sedangkan kata menandai aspek (belum selesai atau berorientasi pada proses). 2/02/kenapa-bahasa-rusiabegitu- sulit_wyx693843). untuk Sehingga pengenalan huruf Rusia diperlukan metode Neural Network salah satunya ditulis bahasa Rusia kerja inkompletif dengan Perceptron dengan mengambil dari salah satu citra huruf. 2. METODE PENELITIAN 2.1 Perceptron Algoritma Perceptron, yaitu: Inisialisasi semua bobot dan bias. Menentukan nilai threshold. Menentukan aktivasi input, Menghitung respons untuk unit keluaran dan masukkan ke fungsi aktivasi. Kemudian membandingkan nilai output jaringan dengan target. Jika tidak sama lakukan output dengan perubahan bobot dan bias. Selanjutnya lakukan iterasi terus menerus sampai output memiliki pola yang sama dengan target (T.Sutojo.2010) target maka 2.2 Huruf Rusia Pada bahasa Rusia terdapat dua cara penulisan yakni menggunakan huruf cetak yang digunakan pada buku-buku terbitan, koran, majalah, petunjuk jalan, dan juga digunakan saat mengetik di komputer, serta huruf tulis (handwriting script) yang digunakan saat menulis tangan. Kedua bentuk menggunakan tulisan ini harus dikuasai jika ingin dengan mempelajari sempurna. 2.1 berikutmemperlihatkanalfabet Cyrillic (aksara kiril) yang digunakan pada bahasa Rusia : bahasa rusia Gambar 111
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi STI&K (SeNTIK) Volume 2, 26 Juli 2018, ISSN : 2581-2327 Tabel.1 Huruf Rusia dan pola Gambar 1 Huruf Cetak dan Tulis bahasa Rusia Bahasa Rusia memiliki keunikan tersendiri salah satunya adalah unsur yang disebut dalam bahasa Rusia deepricastie, adverbia Indonesia. Pada verba dalam Bahasa verba masih kenyataannya, adverbia memiliki makna-makna lain. Davidescu Cristiana(2008). Sistem yang dibuat akan dilatih untuk 2.3 Citra Citra adalah kombinasi antara titik, garis, bidang, dan warna untuk menciptakan fisik suatu atau manusia. Citra bisa berwujud gambar (picture) dua dimensi, seperti lukisan, foto, dan berwujud tiga dimensi, seperti patung. Aplikasi pengolahan citra telah memberikan sumbangan yang berarti dalam berbagai aspek. Citra memiliki sebuah karakteristik tersendiri dibandingkan dengan teks, salah satunya yaitu citra mampu memberikan banyak informasi dibandingkan dalam bentuk teks. Citra dapat diartikan sebagai gambar 2D. 6539301_Pemrosesan_Citra_Berwarna_Apli kasi_dengan_Java.[accessed Jun 29 2018]. imitasi dari suatu objek pada bidang (baca:eF) atau bukan mengenali pola (baca:eF) dari beberapa inputan pola (baca:eF) dengan beberapa pola huruf lain yang diberikan selama proses pelatihan jaringan. 3.1. Proses Pengolahan Citra Agar nantinya dapat digunakan sebagai data input, citra huruf bahasa Rusia yang akan dijadikan data latih terlebih dahulu harus melalui proses pengolahan citra, dengan menggunakan bahasa pemrograman Matlab, berikut ini merupakan langkah- langkah yang diperlukan : 1. Membuka gambar huruf Rusiacoding yang harus diketikkan pada command window Matlab adalah : f1=imread('f1.jpg') 3. HASIL PEMBAHASAN Berikut ini adalah tabel yang berisikan gambar alfabet Cyrillic (aksara Kiril) bahasa Rusia, beserta gambar yang telah dipolakan kedalam ukuran 7x9 piksel 3 dengan masing- masing memiliki 2 pola yang berbeda yang nantinya akan diolah menggunakan Matlab. 2. Setelah gambar berhasil dibuka oleh Matlab, coding selanjutnya adalah untuk menampilkan matrik dari gambar 'f1.jpg' F1=rgb2gray(f1) maka akan muncul tampilan sebagai berikut pada command window Matlab : 112
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi STI&K (SeNTIK) Volume 2, 26 Juli 2018, ISSN : 2581-2327 Gambar 2 Tampilan Matrik pada Matlab Gambar 3 Matriks Biner 3. Langkah selanjutnya adalah mengubah matrik gambar di atas kedalam bentuk biner (tresholding). Yang berarti jika matrik berwarna putih atau kosong akan diberi nilai 0, dan jika matrik berwarna hitam atau penuh akan diberi nilai 1, coding yang harus diketikkan pada command window Matlab adalah sebagai berikut : [baris,kolom,layer]=size(f1); f1=double(f1); for i= 1:baris; for j= 1:kolom; for k= 1:layer; if f1 (i,j,k)<120; f1thresholding(i,j,k)=1; else f1thresholding(i,j,k)=0; end end end end Gambar 4 MatriksBiner (tresholding) Gambar 'f1.jpg' pada Variabel Editor 'f1.jpg' dipindahkan matrik alfabet kedalam Microsoft Excel 2010, serta diberi sedikit perbedaan warna pada matrik yang bernilai 1 agar pola gambar alfabet dapat dilihat lebih jelas. Langkah terakhir adalah untuk menampilkan hasil pengolahan citra gambar alfabet 'f1.jpg' menjadi matrik biner (tresholding), dengan coding sebagai berikut : biner=(f1thresholding) maka akan tampil bentuk matrik seperti pada gambar di bawah ini : 113
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi STI&K (SeNTIK) Volume 2, 26 Juli 2018, ISSN : 2581-2327 Tabel 2 Pola Input 3 alfabet Rusia beserta bentuk matriknya. Gambar 5 Matrik pada MS Excel Langkah-langkah di atas memperlihatkan proses pengolahan citra yang dilakukan menggunakan untuk mempersiapkan gambar input huruf Rusia proses yang pengenalan pola hurufRusia. Gambar pola dari huruf diubah ke dalam bentuk matrixbiner agar dapat dikenali oleh sistem, hal ini akan mempermudah sistem dalam mengenali pola matrix yang terbentuk dari setiap gambar. Langkah-langkah di atas diterapkan ke semua gambar huruf Rusia yang akan di jadikan data input, Sehingga dapat menemukan perbedaan maupun kesamaan pada setiap pola huruf Rusia yang di inputkan sebagai data latih, Sebelum memasuki tahap pengujian terlebih dahulu sistem harus melalui proses pelatihan dan penyesuaian bobot hingga output yang dihasilkan sesuai dengan target yang telah tersebut ditentukan, hasil dari pelatihan nantinya akan menjadi acuan bagi sistem pada saat tahap pengujian.Masing-masing dari ketiga huruf disediakan 4 jenis gambar pola yang berbeda, dimana 2 dari 4 gambar pola dari masing-masing alfabet digunakan sebagai data latih dan 2 gambar pola lainnya akan digunakan pada saat pengujian, dengan total keseluruhan pola dari 3 huruf berjumlah 12 yang terbagi 2 menjadi 6 gambar pola sebagai data latih dan 6 gambar pola sebagai data uji. program Matlab akan digunakan dalam Berikut ini merupakan tabel dari 3 jenis huruf alfabet Rusia (Cyrillic) yang digunakan dalam pengenalan huruf (baca:eF) atau bukan dilakukan proses binerisasi : (baca:eF) setelah 3.3 Proses Pengenalan Pola Keseluruhan matriks yang terbentuk dari proses pengolahan citra alfabet Rusia menjadi bahan yang diberikan kepada JST dalam proses pelatihan pengenalan pola yang dilakukan secara berulang- fungsi aktivasi. dan ulang dengan ditentukan Learning ambang/threshold (θ) = 1, Bias = 1 dan f(net) = fungsi aktifasi rate (α) = 1, Nilai 3.4 Nilai Target Setiap gambar pola input huruf bahasa Rusia yang menyerupai alfabet (baca:eF) diberikan nilai target 1, sedangkan gambar pola input alfabet Rusia yang tidak menyerupai huruf (baca:eF) atau merupakan pola huruf (baca:eF) bahasa Rusia yang lain selain diberikan nilai target -1. Representasi data dalam proses pengenalan pola alfabet bahasa Rusia dengan metode input Perceptron berbentuk biner (0/1) dan output berbentuk bipolar(1/-1) dari total 3 jenis representasi data lainnya seperti yang menggunakan input dan output dalam bentuk biner maupun yang baik input dan output merupakan bentuk bipolar. ini menggunakan 3.5 Nilai Input Nilai input diberi nama variabel X dari pola matriks yang terbentuk dalam proses pengolahan gambar hurufRusia, dimulai dari Xi s/d Xn. Pola alfabet terdiri dari X1 s/d X63 yang citra pada 114
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi STI&K (SeNTIK) Volume 2, 26 Juli 2018, ISSN : 2581-2327 merupakan jumlah dari matriks inputan 7x9.Penyelesaian menggunakan algoritma pelatihan Perceptron : Bobot awal Bias awal Learning rate (α) Threshold (θ) Target menyerupai : w = 0 : b = 0 : 1 : 1 : Pola yang (baca:eF) = 1 Pola yang bukan Lain = -1 Menggunakan input biner dan target bipolar Pola 1 (f1) T =1 , Pola 2 (zh1) T = -1, Pola 3 (Yu1) T = -1 (baca:eF) atau Alfabet Data Pola 1 : 0, x3=0, x4=0, x5=0, x6=0, (x1=0, x2= x7=0, x8=0, x9=0, x10=0, x11=1, x12=0, x13=0, x14=0, x15=0, x16=0, x17=1, x18=1, x19=1, x20=0, x21=0, x22=0, x23=1, x24=0, x25=1, x26=0, x27=1, x28=0, x29=0, x30=1, x31=0, x32=1, x33=0, x34=1, x35=0, x36=0, x37=1, x38=0, x39=1, x40=0, x41=1, x42=0, x43=0, x44=0, x45=1, x46=1, x47=1, x48=0, x49=0, x50=0, x51=0, x52=0, x53=1, x54=0, x55=0, x56=0, x57=0, x58=0, x59=0, x60=0, x61=0, x62=0, x63=0, target= 1) net = b + ∑ 𝑥𝑖 𝑤𝑖 net = b + x1.w1 + x2.w2...+ x63.w6 𝑖 Pola 4 (f2) T = 1, Pola 5 (zh2) T = -1, Pola 6 (Yu2) T = -1 = 0 + 0.0 + 0.0 + 0.0 + 0.0 + 0.0 + 0.0 + 0.0 + 0.0 + 0.0 + 0.0 + 1.0 + 0.0 + 0.0 + 0.0 + 0.0 + 0.0 + 1.0 + 1.0 + 1.0 + 0.0 + 0.0 + 0.0 + 1.0 + 0.0 + 1.0 + 0.0 + 1.0 + 0.0 + 0.0 + 1.0 + 0.0 + 1.0 + 0.0 + 1.0 + 0.0 + 0.0 + 1.0 + 0.0 + 1.0 + 0.0 + 1.0 + 0.0 + 0.0 + 0.0 + 1.0 + 1.0 + 1.0 + 0.0 + 0.0 + 0.0 + 0.0 + 0.0 + 1.0 + 0.0 + 0.0 + 0.0 + 0.0 + 0.0 + 0.0 + 0.0 + 0.0 + 0.0 + 0.0 = 0 Jika net > 1 Jika - 1 ≤ net ≤ 1 Jika net <-1 Hasil Aktivasi y = 0 Tidak sama dengan target (T) = 1 115
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi STI&K (SeNTIK) Volume 2, 26 Juli 2018, ISSN : 2581-2327 Lakukan perubahan bobot (w) & bias (b) wi(baru) = wi(lama) + α * t * Xi atau ∆𝑤 w1= 0 w2=0 w3=0 Perceptron dengan melakukan pelatihan untuk mendapatkan bobot terbaik. Dan sistem diuji untuk dapat mengenali pola huruf F dan bukan F. w4=0 w6=0 w8=0 w10=0 w13=0 w15=0 w17=1 w20=0 w23=1 w5=0 w7=0 w9=0 w11=1 w12=0 w14=0 w16=0 w18=1 w19=1 w21=0 w22=0 w24=0 w25=1 w26=0 w27=1 w29=0 w28=0 w31=1 w30=0 w33=1 w32=0 w34=0 w35=0 w36=0 w37=1 w38=0 w40=0 w39=1 w42=0 w41=1 w46=1 w43=0 w44=0 w45=1 w47=1 w48=0 w49=0 w50=0 w51=0 w52=1 w53=0 w55=0 w56=0 w54=0 w59=0 w57=0 w58=0 w60=0 w61=0 w62=0 w63=1 b(baru) = b(lama) + α * t atau ∆𝑤 = 0 + 1.1 = 1 DAFTAR PUSTAKA [1] . Dani Rohpandi, Asep Sugiharto & Giri Aji Winara (Oktober 2015). Aplikasi Pengolahan Citra Dalam Pengenalan Pola Huruf Ngalagena Menggunakan MATLAB. Jurnal Konferensi Nasional Sistem & Informatika, 773 [2] . Fajar Astuti Hermawati. 2013. Pengolahan Citra Digital. Konsep & Teori, Yogyakarta: Andi finite size of Boolean perceptrons with genetic algori thms J.J.De Groote,D.M.L.Barbato, 2008, Neurocomputing, Volume 71, 2008, Pages Issues 3650-3655. 2013. Pengolahan Citra Digital. Konsep & Teori, Yogyakarta: Andi finite size of Boolean perceptrons with genetic algori thms J.J.De Groote,D.M.L.Barbato, 2008, Neurocomputing, Volume 71, 2008, Pages Issues 3650-3655. 16-18, October [4] . T.Sutojo, E.Mulyato dan V.Suhartono, 2010, Kecerdasan Buatan, Yogyakarta: Andi. [5] . Stephen Ashmore dan Michael Gashler, 2016, Perceptron Multi-Layer dengan Alignment Terusan. Bipartite Departemen Ilmu Komputer dan Teknik Komputer. UniversitasArkansas, Fayetteville, Arkansas. Selanjutnya dilakukan proses perhitungan dengan langkah yang sama terhadap data input dari pola 2, 3, 4, 5, dan 6. Dari keseluruhan Proses perhitungan input Citra menggunakan metodePerceptron pada ke 6 kelompok matriks berukuran 7x9=63, dapat dilihat jaringan Perceptron mengenali keseluruhan pola hurufRusia pada epoch ke 8 dimana semua output dari jaringan sudah sesuai dengan target yang diinginkanuntuk mengenali pola alfabet (baca:eF) dan bukan pola alfabet [6] . Davidescu 2008, Sosiohumaniora, Vol. 10, No. 1, Maret 2008 : 13-23 Cristiana, [7] . d Jun 29 2018]. [8] . d Jun 29 2018]. (baca:eF). 4. PENUTUP Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian Input Citra untuk Perceptron dalam Pengenalan Huruf Bahasa Rusia dapat mengkonversikan citra huruf kedalam bentuk matriks biner. Input citra yang dapat digunakan dengan metode 116