Pf,NGENALAN A(SARA JAWA
MENGGI'NA(AN MEIODE IIIDDEN MAXI(OV MODELS
SKRIPSI
Diajukfl utuk M@enuli Sslgh Sdt! Sy@t Mmp@leh Geld Sejda T€lo*
?rcgm studi Teknil Infomalila
N I M : 0 5 5 3 1 4 0 1 2
PROGRAM STUDI TEKMK INTORMATIKA JURUSAN TEKIM( TNIORMATTKA FAKT'LTAS SAINS DAN TDKNOLOGI
UNT}'ERSITAS SANATA DEARMA YOGYA(ARTA
?.009
f
THE JAVANESE CTIARACTER RECOGNITION
USING HTDITEN
MAR]<OV MODELS
A Tbsi3
PBented s Panial FdflLnent olde Requim€nts'fo OtnainltE WM Tehi*Deg.q
In Departm€ni of bforuriG Engin@firg
INFORMATICS ENGINEERJNG
STUDY PROGRAM
INFORMATICS ENGINEERTNG
I'EPARTMENT
TACULTY OF SCIENCE AND TECENOLOGY
SANATA DHARMA UNIYERSITY
YOGYATARTA
2009
p
E
e
sKRltSl
PENCENALAN A(SARA JAW.{
MFJNCGUNAKAN METODD HIT'Df,N MARKOV MODELS
N l n 4 : 0 5 5 3 1 4 0 1 2
/'N\'81t''
SKRIPSI
PENGENAI.AN
AKSIRA JAWA
MENCCUNAXAN
METOT'E
ETDDEN
MARXOY MODEI^S
Ydg dip.Fiapls dan
disllfu ol€h :
lhalioNan wastu
NIM :05531,|012
D
Fatultss SliG dd T.klologi uni16illr S@t Dnd@
flAI-AMAN PERIIEMBAI]AN
Tuiln memberl
Dalaid untlrr s€dap
m$olah,
schrum
ul|(lr sedop
llr iEtnl
ba*dt qDtur srdiP cobaanl
h&r lidah qnqrr sadaP
tElaEn
||oBt,
danjaonban
qndrt sedap
doa.
sknpd
lnl saya
p€Enbahkan
lntuk
> Yesus
Kd*rs,
' k€lua€a,
ehabat
- sahab€t
dan
kekasih.
PERNYATAAN KEASLIAN T(ARYA
s!r! bE yltakddenge sfugglhDJlt6hw sloipsiy&g $)a rrlis ini ridat t)Mut loltdbagie kaa6 o@g lai!, l@clali }Brg tela! di$bulk6
ddd hnip& du dqn! pu,{a&4 *bagrifM layahrya karF ilmian.
LDMBAR PERNYATAAN PERSETUJUAN
PUBLIIC{SI KARYA TLMTAH UNTUK KEPENTINGAN AI<ADEMIS
Yde berlanda tange dibaqEh ini. sys malAiswa Univ€Gitas Smt Dham: Ngm : Phalila Ndi W4tu
NM : 055114012
Deni pdgenbdgd ilrnu pmgeialDo, eya menbenke kepad. Perlslal@ UnileBils Seara Dhma karya ilniah yas beduduli
PENGENALAN AKSARA JAWA
DENCAN MDTODE qTDDEN MAX{OV MODELS
B6eIl. lefucl€l ,&g dipoluld (bila ada). Denee demikie sya hdb@km kepada ?epuslat@ UnivesiLs Sdat Dhma nal utut noyinpe. meng.lihkd dald b.ntuk n dia lain, n€rg€lolmya dllm b.ntut pmgkald dala n€ndisiribusikan scm lerbalas, dm nenlublitdikdnya di lnr€het alau nedia lain utuk kepenlinern alodemh tanpa perlu m€ninta ijin ddi eya mupu mmb€rike rcyalti kepada sr! selda tcfag n.ncetxntm lrlm ey€
Denikie penyalld inj yeg sa}? bu1 d€.ga seb€nmy5.
ABSTR4.K
S€buan aht bantu dibutuhte utuk nenp€lajei kirab_kilab y&g nenyinpd k€kaym budaya Jaw. AI6t bdtu ini dibual mtuk dengenali d& me erjenahko alsa Jawa denjadi balAa yme lebib dikenal ndyarrlral lE Hidden Mdkov Models (Blv$4) nenjadi pendekata. yms diaj!!d. fensinsat keberhsilamya meng€Mli bdyal jenis hulinaupu pada pe.goland sinyar'
HMM nerupatan meiod€ siokslik. HMM meDptuses dara diskEl okm JaRa yus tel6! dipindai dd nengalmi pru-rrocest g. n€"jadi $buah Mgkaid mld Mdkov, Relai ini r€rdiri d&i bay5.k tore, d€hge trmisi prcbabilitas ydg neielDbuClo ra,? satu densn ydg lain, Pemodelm rulai Mekov ekn€6 kiri-km merupakm model dri d4ra diskrcl 6Lem Jaw i.i.
Tddapat 20 jmis atsm y&B insi. dikenali, sehinega unrk seliap ak@ dibuar satu mod€l dai 50 supel als{a tesebut dengm algorinna Bam-\velch y$s mocdi rda,s dd vdis ddi data sp€l yag did.pal. Di sinilal fe pelatihe HMM
dilalsdaie-F* pdeljid dilakuLd doge algoritma Vilerbi. Anela ken'ripm €rbesd dicdi ddge nenbddiigte dala ban dense nodel nodel ymg a.la. Setela! lrq slun]]1 data pogujim ini dievaluGi dengd melode ,lol.! tas rol,Tari@ utul nencdi nilai allEi ddi 1000 dari ydg dibelikm.
Penelitie ditujula utul bencni dlai aludi dm benp€lajdi cad HMM n€ngehali dala slsda Jam. Pdeljid 8 loh]k pengolahm/€,turc do sjmhn dok jusa dilaln*s. t{al iri ditujutd mtuh nocei bentu& /adrrre t€rbaik densa. julnan rrare rcrkeil, Aiurai yeg baik hms didapad(m ddi nodel ymg neniliki kodpletsi&r wal(fu ptling sedikit.
ABSTRACT
A tool is needed lo lem ftom the boots whicn lr€sue the Javeese culrue. This rool is mde lo rccoenie 1ne Java€sc chmctcB to bc a betier loom lbglage by hmo wi€ry. Hiddo Mdkov Models (HMlvo is the proposed 4prcach io ecogdze Jdvmes chmd€r, consider liom ils su*eed to Ecognize @y kind of chmctes ad si8lal processing.
HMM is a siocbastic n€dFd. Il pN€ss the sm€d md pr€-proces*d di$rcie Javmes cha&tes, to be a sequence ofchain called Mekov chain. This Sercnled chain consisls of a Ndber of sraEs wilh hidden ptueld dd aho tramilion piobabilities which nEle dese st t€s re omected to others. Len-nght sequeme Mdkov chain willbe the nodel ro the discr€re Javdes ch&acteN
TbeE m 20 ch.furea to be docnized, * one rodel is genedted lor e&h checter jion 50 smple dala uing Bam-Welch aleorjln, Meos md voiece @ eoehled to rep6ent th€ chmctd fiom the dlla suples Tnis is de
Vitqbi algontbn G u*d al th€ testing phase. Meimm similrity fobd by mmparing nodels to t\e siva chdacls. An€r l}le iesliry tud trairilg phs de conpleted, s-fold cross yalidation perfomed b find Mt@y trom 1000
The min goal of riis s$dy is to 6rd acc!r&y. The s@ndary goal is to laoa how HMM @ogdze th€ JaldeF chdacleB, As tne study is held, qe also expenoced 8 fatres to b€ hmdled qlh a nubq of slale. This .xpdinmt is to ffnd the b€st featue €xtzclion wirn l@t srale. Good accwcy sbould be gain€d witn a nodel which h6 Ies tine conpb*y.
Puji sy{u kep.da Yesu Kristus yee t€l.n nemberikm kmia dd kcshpElln shinsaa Fnulis &pat noyel*iks sklipsi d.ngm jud'n .Pmgoald Aksda JaM dengd Metode ltidden Mdlov Models".
Tdima ksih ymg Fbsd-besuya kepada sedu pih* yog !@t nmbeike dlkuee, Mmgal dd bdt@ hjngga elosainya skipsi ini :
L lbn A. tuta Widirni,S.Si, M.Kom selalu dosn penbinbing aiA kesbdd, binbirser MRu dd sd ydg dib6iko.
2. Dn. C- Kutm Adi S.J., M.A, M.S., Ph.D yds telab n.njadi pembimbingdan Rme diskN. t€ne q&r mrpiE i1
3. Bapak Bmbeg Sodisrijmto, S.r, M.Sc., sbagai dosn poguji alas s!fu d.! Iaitite yms dibflike.
4. Labord LaboErorim Kompulei alas bmtm k€pada p..ulis ketika nebrsaPro ujid akhn.
5. K€du omg tr4 yaitu baprt Abdg Rahino dfl i€rotua ibu Sdarti ydg nenduku.s dm nenserti sep€nuhnya
ini-7. Margaftb Rahs K,, Trs SNtltyo, frtui KrisMti, de l<Etom seltitu t Ee stl,sd '68 b€i@g !.tL biddg skilsi Ydg l.m
8. s€luIh civib atadenit Teknik I'fon lik del4tan 2005 de librk-libst lsitr r:Dg tebh rd.i!&g bds.m de saliry bdldi salgat dai srl tt@ ldlulial!4 !@6 tcbjd, Dr.a peNliso tugs o$ir hilgsd sr6t {i5uda lib& TqiM tTsih .ta! sj$a ialiEi befilrga, dd t lah ndSlspB air mta ssr! doe@ rebardd lolid Mu !td. lai-hai kchlu y&g ldl.eari
12
2-4. Metode Hidde. Marko! Models ...,...-...,.-,. ...-.11
2.4.1.AlgonmuPe@odeldHidd€nM&kov...,..,,... ... - .- 18
2,,1.2, Aleoritna l/aBi"g d€nga BaM-lelch .,,,,..,,....,...,..,.,,, 20
2,4.3. Algorirra Tdrri,g deng& Vir€rbi-....,,.,...,....,,...-...-...-... 24
2,5. Merod€ EvalDsi J-aold C/,s s valklation.,...,,....,...-...-....-,...,25
2,6. PerhiMgm KomplelGiras Aleonl'na ....-...,...,,....,...-... 28
2.7. Matlab.. ...-...-...--... ....-...-...,...,,. 30
2 . 8 . J a v a . . - . - . . . - . . . - . . . - . . . - - ' ' ' ' - - - . - , , , . 3 1 2.9. NerBm...-....-,. ..,..---.32
2.10. JMatlinl ...-... ...-''---'.-.. 33
IrI. AN{ISA DAN PERANCANGAN SISTEM...,...,,....,,....,,... 34
3.l,ler&cdgm Sislen Se@a Uhm...-...,...,,,...,,,...34
3,1.1,[email protected],.dri,g,...,,...,,,....,... .. . .- - .- 36
3.1.2. Pemceear Fe &$i,g IuLaa...-...-...,t+ l.l .1. Pemceee !6e l/zitri,g Mod€I...,....,,,...,...-...-...,49
3.2- Kebullh& ?ermglat Luns& ,...,,...., ...- 54
3.3- Kebuiuhm Pemslat Ke6 ...,,,....,,...,... 54
3.4. Permcmstu A dM!ta,.. ...,.... .- .- 54
l.,l.l.Haldhl/o,?,,,..,,....,,...-...,..,,.,...,,...- .- . 55
3,4.2. Halme Peng€mld [email protected],..,..,,....,...-...-...56
3.4.3. Halm& P€neuji& IIMM ...--'---.'--- .57
1.4.4. Halmm Kosep Hidder Mdkov Modejs...-...-.,.----'.. 58
1.4.5.lialmmId€nlitasPogm.,.,.,..,,,.,...,...-...-..,..,..,..,,,... ..59
3.4.6. HalMBelum.-...-...,...,,...,,...,..,,....,,..., .. 59
rv. TMPLEMENTASI DAN ANALTSA AICORTAMA ...,,....,,....,...,. 61
4.1.3. Hdmm Pelgnjie HMM ...,,....,,....,,...-...-...-...-...-...65
4. L,|. I]dmm Konse! HMM .,,....,,...,...-... 6?
4.1.5. HalM ldc.tilN Pmerm...-...7l 4.1.6. HollljlmBetue.-...-....-...-...-...-....72
4,2, AlgorifiDyeg Disuale ,..,....,...,.,...,.,.73
4.1, l AkonftE tenbualan Da11r Mod€l ..-....-...-...-...-...-... 73
4,2.2, AlgoriEna Pembualan Kmus Alsm...-...,...,,.,...,, 75
4.2.3. Algoiina P€nbulan Dafte Lab€l Jenis Atsm...,...,...76
4.2.4. Algoriha ?enbuaian Dai6 Label SeliapAlsa,,....,....,,....,,.,..,....,,,77
4.2.5, Algoriha tenyinpM Info Piksel Gdbd..,.,,..,,,...,,,..,,,,...,,...,,,,.,,,78
4.2.6. Algoritma Pembut& Fddr,? HTK,,,,...,,,..,,,...,,....,,...,...,....,... 8?
4.2.7- AlgoribiD Pembutan Dand l/ai,i,a de lc$irg Model .,... 88
4.2.8. Algoritna Pars,,g ("nker de Label..,...-...-...-... 90
4.2.9. AkontnE Pelatihe Modcl denge Dam-Welch...-... 91
4.2,10. AsontnE Pen3ljim Model denge Viterbi ...-....-...-...-...-...92
4.2,I 1. AgontnE Penbut n Co,ridrb, Mat x....-...-...-... 92
4.1. Hail Pdelitid ..-...-... ... 94
4.4. Kelebihd do Keklmgm Mebde-... 107
4.4. I K€lebihd ,,,...,....,,,...,.,,,....,...,..,,.,..,.,,..,,,...,,...,....,...,....,.... 107
,1.4.2. Kekl@ge...,,....,,...,,,..,,,,...,..,..,,.,.,,...,,,...,,...,,...,,...,,...,,...,.... 109
v, KESTMPULAN DAN SARAN,,,...,,...,,,....,,,...,,...,,,...,,,....,...,,...,..., l l0 5.1. Kesimpdm-...-..., -...-... 110
DAFTAR TABEL
Tabell. f Tab€l penbagi$ k€lompok*@\^ netode 5-fol.l cross rdli.l,tioks2 Tab€13.2. Tabel marriks c,,tst ...,....,,...,...s3
Tab€14.1. Dafa &1e16 !lu6iF attrc lH...--...,...,..,,,...,....,...-... 96
' 1 a b . 1 4 . 2 . C o n J u s j o n M a n n 6 t u k l a t ! / . I H i d b a i k - . . . - . . . , , . . . , , . . . 9 6 Tabel4.3. Dat! ecla atmir4rr/. ?H...--...97
T^lEl4A. Co"ltsio" l\tatlLt vn]&leaturc 2H tetha&.-....--...--.,,...,,...-...98
Tabel4.5, Data @gta atudi,& cttrc 4H...--...-...,,,,,..,,,..,,...,...-....-. 99
'1ab.14.6, Caalttiah Manit vn*leotw 4tl tubaik ...,,,,..,,,,..,... 99
Tabe14.7, Daia egka ar.rmilatus 1V...,-..,..,.,,..,,....,,...-...-... 100
T^&14.8. Corl'sion Matri' unrktar,/€ 1v teddit...-...-... l0l Tab€14.9. Dara agko al$itatare 2v ..,.,...,,.,...,.,... ---'-'-.,.,..,,.. 102
'1d814.70. Conlcion Manit vntkfedtoe 2\'/ t@tuoj}...-...,,,..,,,.,..,,,...,.,. \02
Tabel4.1 l. Data egka aku6i/e dttre 4y ..,,,...--...,,..,,,...,,,... 103
'l^lEl4-72- Conj6ion MaEn uln\*lsrrrc 4V terbaik....-...,....,,....,,....,... 104
Tabel4,I l. Data dgl<! atlsi14 ttre \'/-A.,...,.-..,...,,,...,,... 105
Tabel4.14. Co,j4,b, . -r'd# mnrklutuz v-H l€rba&... 105
Tabel4.l5. Dala eeka rrrdil aturc \-H....-...--...,..,,,..,,.,...-...-....-.... 106
DAFTAI GAMBAR
Cmbe2.l. Dehlaqy&jaya alsa Jasa...-...-... 8
Cmbr2.2. Sddnmgan swda als&a Jasa...-...-...-... Gdbr2.3. SmdhflBe lain dalm alsa Jaw ..-...,... l0 Cmbe2.4. Alsm muda dalm atsda Jawa...-... I l Cdbd2.5. AIsm sum dalm alsm Jawa l l Cdbd2.6. Atsda Ete dalm alsda Jawa...-... I I Ganbar2,7. Angka ddd aksm Jawa ...-...,..,..,..,....,,.. I I Cmbd2,8. Blok diaBan pengenalm cilra leks ...,,...,...,...,..,,,,.,,., l6 Gmba2.9. Conloh el$natsitaarr€ secaE vehod]...---.. I ? Gmbal2.l0. Contoh 3 rip. retai tlMM ...,.,....,...,...,,... I9 Gmbdz.r L llnstrasi ddi opmi BaM-\velch..,...22
Gdbd2.l2. Pe.wifl nilai t€rbaik dengu Viterbi...-...25
Cube2.l3. Penbagim tiap jais hmf k€ dalm 5 kelonpok d^^. -... --.... -...27
Gdbr2.14. Gmb&e n€tode 5-hld ctoss ,alidation ....-...24
Gdbd3.l. Alu p€ng€nalu Jawa sm@ mm...-...l5 Cmbo3,2. Blok diasm sistem ...,...,....,.,.. 16
Gmbd3,3. Alu diagm fserre-vocessinE ..--...,...,...,,....,...,.,...,... 36
Gmbd3.4. Alu diagm binerisdi...-..37
Cmbr3.5. Alu diaglm bjndissi lejdd...,,....,...,...-...38
Gmbrl.6. Alu diag@ nomalhdi ....,,....,,...,....,...-...-...40
Gmbe3.7. Alu diag@ nom.lhai lmjuirn Gyeai pedana) ...-...41
Cmbdl.8. Alu diasm nonalGdi lmjut rGyeatl€dua)...,...,,....,,....42
Cmbdl.9. Alur dkerm nomalhsi l&juta (sydat ketiga),....,...,,,....,,...,...,43
Cmbdl.l0, Alu diag@ notualissi ldjulln (sydatkeenpat....,...,,...43
[email protected] L Pela titik terangga padt thinnins Hildlrch ,,...-...44
Cmbdl.12. Bent*-benbl etstatsild!/c...,... ...-...47
Gub&3.13. Model alsm Jawa ha selelaila/,/e skuens ...-...-...48
Gmbe3.I6. HalM peneenala karak€r ...-...,.,.,..,,...,....,...,... s6
Gmbd3.i7. HslM pensujia ...5?
Gdbd3.l8. Halme kocep HMM...,,....,...58
Gebdl,19. Haldo identtas ptuglm ...--,.---',..'-...-...59
Gmbd3.20. Halme ben@ sisten peng€lat a15mJawa...59
Gebd4.l,Iialmd utlha sislen.,,,..,.,...,,.,..,,,...,,,...,,...-...62
Cmbar4.2. Haldm pengenalm alse Jawa... ...-.... 63
AMbt4.3.Konraktle ptectot utut nmedbil embe...-...63
Gmbd4.4. P€ringah jiLa tidat adarre l@C dililin ...63
cmbd4.5. tulmu pensujie alu6i HMM...-....--....-...-....-...6s Cmbd4.6. Peringar.! jika tedadi kesalan& inpul rrale ...-...,....,....,...,...,.,...,. 65
Cmbd4.7. HalM penjelNm konep iIMM'---'-'--...,...,. 68
cdbd4.8. Pdiigatan jika redodi ksalahm peibac@rle ba!t@ ... 68
Gmbd4,9. Halde penjelsd konsp Bam-Wejch..,...,...-...-...69
Gmba4.l0. Halmd penjelas kon*p vilerbi...-...-...-.69
Gmbe4.r L Hal@e penjelM knep 5-!old c/6! ntilati., 1a affibt4.\2. B^c8 ,IoLl ctoss ra|ida|ion...-... ?0
Gmbd4.l3. Halal]n abal.... ...,...-....,...,.7l Gdbar4.14. Ealme derail .... --....-....,-...,--..,..71
Gmb&4.15. Ealme bannm p€n8€nal& alsaJaw...,...,...,,,,.72
BAB I
PENDAIIULUAN
Als addah pgaldtz. Tapa alsat!. mduia tid.t dapal nemb&a Dm kamo tidal dagat mmbac!, pintu pdgeiahw pu lertutup bagi.ya. Atsm adala! jald m.nuju ke ilmu p€Ieebnuo. Aks@ sale adala! dal skaliclll ssle bagi lrhuia uruk naju dd be*mbars (sindhuaia
2008)-Jalo nmuju penserrlw ini tesinpd dald Klab kitab ydrs dimiliki oleh kebanyake btugsa di duid Bcgitu pda d68e Fng€ialM Jawa, yeg m€rulaln s.ld satu budaya t€rbsd di Indonesia Etsotisme. kekay@, identirls d6 alrsia budqp Jawa i€sinpe ralFt dalm kiEb-kitab kuo bertuliske aksm Jam. Saydgnya, hdya sedikjt o@g ydg ndpu ndalani a*ffi ydg Mit ini. Sehinegn unrt mmalani isi kitab J.M s€m €fisio, diFrlule sebu,n dar bmtu utu* nenterjetuhlo ak@ kwo t€sebur Denjadi behe Ja*a dened hrlisd Latit yeg lcbi! dapat din ng.di tua mu oleh
netode pendetsran Iv, .tr,s€ clasrf.art , utut d€ngeiali pola tulis langm Tmil (S. tlcwavilhal@ da H. C. Fnddo, 2002). de sebaCahrz.
Dei i€rba8si pen€lilid ydg tebn dilakuks. did.lEti €bua! netode ydg c&up baik de akEt utut mmmgmi iingeinya v&iabilit s atau teb€dsmd knunskinn ntis r.neaq yaitu merodc Hidden Mdkov Models. Pada p€nclitie nrlise iangd hmf Thai n€nili*i ak6i sebM 8l - 89.3olo (Dd Pov€y dm Roonsroj Nopsuwachai, 2003), ds &gla al.usi leMbut naik nojadi 96 9970 ketika dig.bugkd ddss ner.de N-cnn Mod.h pad. peelitid pogenald tulis tange huruf Tnai Oh€muto.g, wongtapd, d& Sintnupinyo, 200 D.
Sehineg dai datE di aks, melod€ Fidder Ma*ov Models ini *& d,bawa FNlis s&gai Detode pel{1ihDge ut na utd{ studi meng€mi pen8Enalfl pola atsm Jawa ini. Dd untuk nengdalisa n€bd€ pe itunern sena pmgsald alsa le$bul, baka p€ndis bogebil topit "P.ngelrlm Aklrn J.m dergm Metod. Eldd.b M&tro! Mod€b" disertai de.ge pembalsllM *b!.! sislm p.ngdal aL@ dalm *buan sislm konpuler.
1, BqsaimM belode Edden M&tov Models dapar Bengdali pola atw Jaw de notqjh,hr.lniya denjadi nliM Jaw docln hurlatin?
2. Apakan nebde Hidd6 Mtrkov Modeh culup baik da atMt ddM p€ngenale pola .l(s@ Jaw?
13 Brtr$r Mrshh
' Idbqhls drn poyeleeie dsalo! pada tug6 aLhir ini diba$si p!dz:
1, Peng€!.le dibdtasi pad! tulisd ra.gd s&sa tam nodm ydg €ldapal d.La tita! y&e didis oLh R Ng, YedipM I, dtls lsir M6.k Chi@ ll. de Mdak Sotuge sia tulis r.rge FMniohm dtri b.b@pa otug yes noekup aksa leeem derta@jaya ymg sudd di*gdentasi p€r otl@ de telal mdgdmi Iffi trc-prcc,sstrg.
2. AI@ dinaul*d dalm ,lat bdntu dald botul gmbd hsil pindai. 3. Uklfu dqril5 wtuk slia! ho.lel al3aD iala! ??xt2 liksel.
4. Algo.irma yeg dipotri d,lm m.@gei rls@ J.*! iat h trlodc rlirucn Mdkov Models.
5. Tingtlt allsi diulT deaea Nto& qaiwi s-fold qo$ wlidation. 6, Alir botu dibut dogo Java, Mdtla!, JMailinl.
1.4 Tuju.n dd M$fatt
Adlpu! tuj@ ddi penulism ini adalah:
1. Untuk nqedalha do nenee&hi kekuid sqta k€leDale melode perhirugM Eiddd Mdkov Mod€h dald nenmgmi dala bmla aks@ J.M, 2. Dapal mogeknui kealuElan metode gidden Mdlov Models drlm penempm
p€lgemle polo alsm Jawa.
Adapu mdfalr ddipada penulisa ini 6da.1at; l. Manfet bagi p€ncliti:
. Dalm jagka pendek bngba sebagd d@ p€n'tsue iug4 aknir dan implemenlasi sistein !e!i dap.r n€npercleh data y&g al@t dm terb@,
. D6ld jagkr pmjn& hail sfudi de implcd{tffi dapat digu.loi sbagai alal bantu udtuk dmFmudah studi mosenai k€budiy@ Ja*a, dd juga sbagaj rc6 pqhilueo ddm snrdi nene€dj p€ngenaie pola luliw
3. Bagi Malatwa Laimya
Untui mabedlan p6degd ymg positif baei ndyastat nengenai sislen konputer yos dapat berp€re ebagai alat betu unrk beng&elor
1.5 M€todologi Pe&llliib
M€todologi penelnie yflg dilskul4 dalm neny€lesaikd pen€l'tid D.rhitug$ Hiddd Mdtov Models, dd pelecmsd alat batu yeg berupa pemglat lunak Fng.ml a*sM J.wa adala!:
1 Studi puslaka dmgd nempelajdi lilsatur dlri buku p€donu, jmd ilmian, naupu infomsi laimya dei inteoet ydg b{kalian dengd riset nengod pagaalm pola als@ ini.
Pada lalap ili ydrg dilakukni ialah Deng&rlis dm nogmpdkan kebutlhm ydg terkait d€ngd isct otara lain m.nempulkd aksM,alse Jas4 pdilinm dgontna ds p€Eiapan pengkal k€E serla p€tuekal lurr.
Tanap pelatslr)@ deliputi tahop Fmbu.te alat bfltu bmps suatu
4. Posrjio de ealie aleorittrE
lebahdild algorid! ini d.le neny€leeikm nasalal Jawa Vnod. Fngqid ysg dipalli ialen m.rod. J-ldld
dlahr,r jues aalie algoriund yrg dihpkn dalan
Pedb!.ta k€sinpula ddj h6il d; eaiiq teg didapat pada lfl8|n kedlat, Dai talap ini rld dihailke kginpulu yqg dlpat dipakai seba$i pedohd u'tul n€njalo tr nsd ldnrya yeg bdhDbmed dengio riset
ini-1,6 SLt€Miil, Peruliln BAB 1 PI]NDAIII'LUAN
P6dr bab ini dibshG n ne€@j latar belalane, iderlitkdi n lalah, tujlm dm bmfal stldi m.dgdi FnseMl& akse Jasa d& inplencnt siny4 P!d. a$n bab dibdito gdis b€s isi iue6 athi! d,l@ sisLmatika Fmbanas. BAB 2 LAIIDASAN TTORI
BAB 3 ANAIJSA DAN PERANCANCAN STSTEM
Pada bab ini dibqike eli$ dm pdmcds@ sislen y6g ald dibmgu, yainr ebual pemgkal lbal ydg d!ta1 nene€n li aksm Jswa da ndtcdmablffya n{jadi tdis b€lhmf Lain.
BAB 4 IMPI-EMI]NTASi DAN EVAI-UASI
Pada bab ini di!€rlihate Detode - n€lode enalisis Hidden Mdkov Models ymg dilalake elds studi, $rrd h$il ddi p.tucdgd sist m yeg telah dibut ebelnmya. ?ada bab iii dijeldltr jusa eralusi aku8i aho.itua Eiddd Mdkov Mo.leh d.laa nsmsdi letiatsd J.M.
BAB 5 KESIMPT'LAN DAN SARAN
BA.B
II
LANDASAN
IEOII
1.1.1. ALlth UttEr Jr*t
Ielafalm (yada) balu dale bal,aa Jam o@iido u{ran bnhq rdg divstili ohh 20 wddo dlsG. sdisp.lsd ullm ini Ging ming mdilikj prsdatu (Mun rb, 2008). Al5@ l€ebur dapar dilihar pada dzrtovv.jdta a!^ wtt^ di bNrb ili:
ffiil
- ka]fflflr
rln /
|l"l
m_____
flil
__-- 1Ir
* .-fr1|
--;--ir
nn
^4
[(
---F
ru_
ft61
-* 1r
fl$ __
tul
---_-.r
L_
rm,
[Jt .Jl
Iul
-M.C
IIJILJN
1l
;-lr
Pelafale etu a&s@ tuw re$dili stu sula loia datm bale Ja@ yare 6a penboc.dyr leasN, ym8 arli.tr b€ld dihqi radora apapur de dibaca denge s'@ vok l a eja s'@ vocal lojmya dis€kli dmse eiu
Ea
?elafdm sstu atsa Jam newakili satu sutu klta dalm bane Jaw ysg @ penb@ya l€a.ra yms aninya b€lw dibsi radd"g a!a!u. dd dibacs dense $m vokal a saja. Su@ vocal lajnnya diwatjli dagm etu a&@ 'dg dinmakm sadra,gz, sara. S€de*e eugu kon$ne dalm a*ffi Jam didarElfl etutuangm wWJm @etu6,
199t.,
x
?
3
CrDbrrz.2. Sddl,4ep. swm als JcM (Behm I aet,
..
e) (cakn)
= -
n Guel's
kosone t
IO
rO@sbl) =.,... Gueus
tonso@ denea y)
S.ldtr.lctr P.trggsd l(onond
'-'3 (wiFyd {ijah) p@gseri ko@@ h (
,.:,, (lays) p@gsadi kon@. (
-- (Gsk, posemri
rolrso@
De
(
ILT
l
a
G.nb.r23 9aD!e Saldege lain dalan al6&!Jaw(B.l!.a 195)
113. AlcDMudr
Atg@ Mdd! id.h 7 gugu nr!tr JM ,ug p@ggE d!t! s€Fni hdla'ilal dal@ p@ulis nantr Ixli4 teg biMya dip'iLai p.d! !$rl blin ljudul ndpeFned!tiLb.
l l
Lf',.
0{lI
Ka
NI
fi
Grnb.r.4. Jenis - jeris aks!dud! dald aks@ JM (Muhnto,2008)
2.1.4. Aldrn Surn (vokrl)
C.nbr2.s. Jenis i€nis alld sl@ dald.lsda JaM (Md'arto.2008)
Crobrr2.6, At@ rckd daim ats@ JaE (Mubdo, 2008). Ats@ Rekm n€alpal@ at@ utut suku krts smpu bah@ Afrb.
a. i . I " ' *
0m ljl
ll,t m m
Kha I Dza lFrrya Za Gha
2+
)pl
46
50
Ero
12
2.r.7. P.dr (Imdr B.c!)
tt .... = ades'adee, b€rfiDesi sebasai a*?.le k limt atau alinB. -. \ - IEda Ii4s, b€rtungsi sebaeri tlrda koma
.... \ = pada lussi, berturgsi *bagai tanda tiuk. 2. Pada Tengal&
l[-ll -paa.
s.ru
\\O \\ = padaldcak : - pad. panskal
Q+l+- Pudu
luh*
i rllll = pada madya
rl ll [ = uda adblD
4. Pada Cedhe dalm Tenbdg
(Qj.*(gp
=
"**tn
-*oar@ at<@, Mdsajapa
b.cik/
(Hj}3(ES
= v,ay"p"a,, -*pdkm 'I@: Mmdlaqd
jaun
(@tn (fl$ = w*-"p"0,, mmpake atsa: Iti/ tan51
l l
maklluk hidup. diposd dald ou!, kenudia ne.$nbil keputusn tefiadap hal ydg dijmplinya itu. Kelile sebnan mesin ne6ge6ali pola, nala ia nenindai pola leNbnt dengm sen$r dengsn k€haditu d@u (,oru) dm dislo6i
Pens€nalar pola n€rupakfl iinda&m ne.smbil d!l! aclt dd neEbuai sebuan kepulso alau aksi beddarkan kstegon dri pola leeb . S€mu hal
ydg 5da di duia id nerupalm dala ydg bie dikategonkm nenjadi k€lonpok pola renenq'contohrya pola meja. plai nonor, binaiss melah, dau, mjah. suM aht musik, randa lmgm, dd $bagajnya.
Pogoare pola tulism merupaks psgemlm pol. citrE. Pada pocqalm pola cita tulism tordapat du j.ois p.ngenalm, taitu pengdalm
lin rMC ah-line d^n afl-lin ?. ?eng€nald lulisn lansd o,-lid diterapkd sepedi pa& PDA atau digitizer Pengenale ini lmesug dilokultu k€lika subyek nehuliskd ses@t! pad. bidms F6o!.
?engenalm tDlism idgu ,l/i,? f,eolako loivesi rets dtri cirra ke d,lm kode kode ytug &pat disuakm dm dik€dli komput€r tuup6 aplikdi pms6 leks. Dara yog dip€llutm ddm p€ngedald ini iabn data dism tmem yeg dibngkap oleh kmeE alau senso. Iainnya yans biddya betula
l6elalt - ldek! pengenalm pola ialah sbasai beilui (\vitto, 2005): l Dara n6ulm bmpa reks disiapko.
t 4
lel$, Teks ini ndih b€ruta cilra berisi kupuld pikel yee n€milili dala wa RCB (n€d Crue, t/,e).
l. Serebn cit6 dit ngkap doge sensr, naka cirra teBebut ditenai ldekahleel!! pte-ptacessina, yal1u rana!€n yflg dilalui utu* n nisalke obyek ddi bqbaeai denu de menjadikfl ob'€k ini sirp 6tuk dikl6ifikasikan. Sep€ni kelikd h6uia nogjndeFtd ses@tu, nal@ ia 6l& beftonsent4i pada obyek utama. P/.-proce$i,g n€liputi:
. . Konve6i ddi cisa betrlllm (Xrd-Gru,,-rlzel RGB) nenjadi cilra hiilh pltih ydng neniliti nafiiks irtumai wma 0 dd I (lin€r) sja tlal ini disebut dilge prcses bi.eisi cifta.
. Pada tanap koNl$i k nidngaq cita bihd dibut mfljadi lLm sejajd dense sumbu x. Hal ini dilakuke lntul nenpe'bestr al.Mi de nendinddi keeagals pengenalm kena citra yes
! Pada ranap nomalhsi, citra dibul nmjadi ript. ciiB dilipGkd dengm nelode ,rr'nirg arau rkeletonization mtuk ftendap tl6 edis ketugt ddi tilp kankd, Nomalisi id dapal jusa dil€ngkapi dengo pro*s pen8]lilmgd d@q yaltu bnap neiClildgld pitslpilsel y&g lidak diFrlukm ketika 6\ap pelgemla!. Selain mjlik obyek ut!trla pfisel biony! dihilmgle. . Kemldid citra dikenai $en@rsi. yaitr hstah penisaltd citb
15
7, 6. 5 ,
lkslElsi larue n@pEkd lmgkal penilihe cid yds insrn di deDtifikai dtri ci@ .l$d ymg .hn dikmi pro*spp-pld?\ri,g Tdia! idGinksi cira m€rupakm lahap utdM ddd lengerald pola, KlsifikAi iri bie b..ddarke udrre$ed ntutpv s"penik l leminE. Unepeni9d lminq bewn L.regori teEipt dcnse sndiriryd sMi denea /edtrd ydg dit ngkap, sed^*6 slae4ied ledniry bq?'lj. $tLeI ada bar&bat6 Fagdan@ unrk n€notuIan kels ddi obyek yds dirlrgkap. Pldr t&ap iai, featur. dibedingkd kdidpmya denge Dodel yee sndan ditetahui oleh md'n.
Pott proc$sing ndp3ld talap a)alis terhdap hdil kl6inl@], B€b.Epa pms dalu onap ini elaE lair F.8lilusm juDra! ksalaltm stuk nenentubn dkurdi. poditbcd Giko. oalie knftrt& dn nu|iple clats,net.
l 6
G.nbrr2.8 Blo& d ia€ro pe0senale ( itd rets
l?aturc nerupetfr suah nal yee d'eun km utuk m€njadi nodel ddm Hiddeh Mdtov. F?a,ft ini yang lcmudi& diekstrrk cidnya ur'* diohn d,lm pdhiDrsu ketitn tatntg maupu tesi,g.
17
Eksu"lsi yang dapat dilakuktr ialah den8e Dengobn i.fomNi pik*l see diskEl. P€ngohn& disks dapat dilakuko dcnge hmbagi stu akseq ke .l,lo bebeapa dna yflg mcniliti ukum yeg sma (Theffunkong Wonglapsn. Si hupinyo, 2004). S€l€lah itu. infomdi piksel ddi ti5p zom id dimb'l utul nenjadi d.i. input kerika neiciptal@ nod€1.
Eksftzksi larre untuk dab berupa aksa Jawa b€lM meniliki !l@ yee lasli k@na b€lui ada caratar t€@bae metode Hidden Mdkov Models ddm m€msei atsda Jdwa. Ektrlksi diskEr ini jug. tida{ mmilild rolok ulr Mln kaMa setiap dala meniliki ka€tieistir Mdin+6din.
l ] )
i : : b : i r , i ! , ! c
q
Canb.r2.9 Contoh ekshlsi/earrE srs, diskret vekrobl dalm pengenrlo tulis b8u Tiai bsd6ai!6 smbtr x de y. G) $tu conloh rds sunbu x; (b) s mrtoh
rtds sumbu y ( nsdnnnldn8, won8t8po, Sinrhupinyq 2004).
zn.M.tod. Ilidd$ Mrrkov Mod.ls
l 8
Eidden Mdkov Mod€l (IIMM) adalah sebual nodel sradsiik dei sbuah sislen yms disLmikm dui lelai Mdkov d.!em pameler yms tak diketalui. dan t niangunya adrlan mehmtukm pmeteFp€Eneter te$nbunl (ridde,) ddi p.meierpdmeld ,eg d.!at didrri (lzylyck4 2005). Pdmds-pmeter ymg dilentukd kimudid dapat diguate ufi* @lisis yde l€bin jaun dolm pengenalm pola. Dhebnl statistik kstra HMM mencdi nearo, rarptu dd oobabiliias ddi nodel yee dinaDklan.
HMM diguatm utul pdbualan nod€l yes dieruate k€tika poses tai,i,& haupu. poes ter!;,& Pmodeld ini dapat b€rups iodel kontin! u.tut dala yflg b€rlejul $nine jalmya waklu epeni dala snm. Bebenpa data laimya nengeualm pcmoddo Hidden Mdkov dhlt! rpeni dala berupa cilra alsam ymg selmjubya diteEpke d.lm penelitie ini.
iael€hldgkh d.lm Dennodelm Hiddo Mdkov n€ncalap ldglc! .kstJakilatue hi.gga r€rtt g, )mg dij€laskm sdda knnologis pada sub bab
2.!.1. Algo.itb. Permod€htr llidd€n M!.kot
l 9
Grnbn2.10 Conroh tiSa tiF lelli HMM (a) nodel 4-rlat . (b) mod.l4{tat?-kni-Lale (c) bodd parallel 6{rak
Alsoriha ltiddm Mekov Mo.lels dib&elitle dal bebeala ldrmeld,
l , = ( A , 8 , , ) ( l )
P€modelft ddgm pdmeter dj atas dapal dijelaskd *boeai bdikut:
1, Tcrdltat s.bud Fdnctd N, y6itu baryatrya rrzre unrk modcl. Setiap rtute dinotaxikd sebagai S - { Sr, S:, Sj, ..., S. } dd $4re pada wldu r
M, banyshrya simhol obsflsi tiap t4te. Sinbol individual di@tadk4 ebagai v = { Vr, Vr, Vr, ..,, Vn l.
Msrrils lrsrsGi prcbobilits A - {st, 2.
' 2 0
ar - P(q+r - sj lq,= $ ),I :i,j SN(2)
D e d e n l m s v M ! , > 0 d . D : , , = 1
4. Simbol dlstnbue prcbobnitas pldarrdej. E = { bj{k) } di IMa h ( k ) - P ( v t p ! d . 1 l q , = s j ), 1 : j : N ( 3 )
1 5 r t M .
5. I s sli*i distibui rrare r = { rq } di '!r@
' q , P ( q - s j ) l : i : N ( 4 )
Dengd nilai-nilsi t@g tepar Dtuk v&idbel N. M, A, B d.n 4 traka HMM dapal dig:r.akE reblsai sel@lor 6tuk !@haits sekMs .hsmi:
o=01oro3..-o. (5)
di bda Mtu& stia! obsmi Oi idah sl! ddi simbol tns ada peda V, de T addah bmyrloJa obs6a yMg ada pad, skxeN k*bu'.
2.4,2. tJglitmt tmining deng,a tdubv.lch
21
Pe:J]nn"s fNod-bacb"ard ini dicuakm uh* nencdi nilai nximsn likelih@d, alau dgka kdinptu maksidm yag bie dikar9te sebaeai satu nod€l t@8 nwakili satu kelonpoh mpel data.
Vdiab€l&&afd djdefinisike $basai obed6i pdsial ddi Prcbsbilitas J4le sel@ ymg dilsmba.gtd dmgo Ol , O? , ..., Ot (hrngga wartu r) dd $dre st parL e€ktu r, deng& nodel l" do a sebaai (r. seddgl& vdiabet ,.cit'dd djdctnhikm ebaeai obw@ F$ial dei pobabilitas sr4re skuo.lei 1+l ke rrak seb€lllmy4 di Iw t€rdlpat $ore S, pada waklu t, d€trsm nodcl I de o ebaea d). Obsefld' dd prcbabilis rds sekuen i.i dihjtus doee mus:
P(oll) = li-4.(i)p(i) = tl!'d.(i)
(6)
?ob€liiiLs p&L slat bqada pad! !t41e Si pad4 *!kt'r I da dibeitm eras obsmi 4 dtu mo.l€l ! ialll :
22
ptt
Grbb.r2.l1 Ilushsi dei operasi pada Baun-velch. (a) wiabelr#ed a,+1O. &)!ari.b€l d.tva'd P.(i) .
Untut( menghitug rodel HMM dei kelas yfls dibdikd, nalQ kita akfl smbunrhlm bmyal smFl data dei kcla ini untul dinodelkd. Kdakteristil ddi setiap @ntoh inl kenudio dietsrral dm disimpan dalm eburn pam€l€r vekor skue6 rr Pdmeler ini yog dipelntu sebagai ehival€nsi ddi Or.
Psda Conlinuous HMM (CHMM), fiDssi dishiblsi prcbabilits nmpake culue ddi Gaussim multivsid da jnea nntuk pmeter rFOr. sedogld pada Di$rele HMM (DHMM), pddetemya ytug disinpo &lam rr dihinng dd ditusAko ke sbuah label (jusa dhcbur sbagai kara kuci) t 1, dd b€eitu jue! utuk Or y&g ha doge skus ind€k yag bdhubmge dengm * v pada bulo kode. Kira ne.gatu pm€ter ,1= (/,8,u) utuk nmat inalkm prcbabililas dd rckno obs($i.
23
cm kdja m€bde Bau'welch,
1. Eslimsikm seb$h dodel HMM sah^gri 1 = (A, B,ft),
2. Dosln nilai I dd sku.E ob*Fsi 4 hiteg eburh model baru
tr = (A,E,fr>.
epetl
P(o | 1) > P(o I x).
L Jila men€laiu,m aa;#<.^r,sbld. malj hetu(d lseloh ini- Jika lidak, nala leta}ld njlai t unrk Eaggelitd ?, do uterr
Pada kNs CHMM, aleoritbd Bam-Welch n@beriko €stindi ,.4r5 de raa@ ddi Cau$im: '
) l:
I
I
)I
-
ti=it,\t 'k
"'= rI=I"r i
,,,=si=iY,t
L *t
t',=,t,l.i l:
{j)P,(i) ll c"s(
"r
j )rJtul
ltjjll-'.;
.\
z
r,i /. t )=l
(ea)
(9b)
] , ' . ,
' , P , , , ( - , , , )
Pada
rrsu DHMM, sebun vecror Qutia
(vQ) diburuhld dt'*
nenetgk@ setiap vektor obseedi yee berkditdbung& ini ke dal@ sebuah kodcbula diskct terindelc. RmNjuN parla ncn dc Bau-wclch digunald Dtuk h€ng*limi hodel L=(,{,r. ID C&el('n ke2) sbaeai bdihtt:
24
Jl,]J.'.,r
a..=-#
' l - ^ : i i i
b,I-,=_:F
rr.zr.
a*eun
. E 1 i t \ t l
. , , _ , \ , t i n v b . t O , 1 1 , , t ,tJl
I o.\
Pmod€lm Dier€te HMM n€opalo nodel t€ng a,te dipakai dalan
pdgdald pola aksar& di n$a:
. ni iakh tekuesi bmpm ydc nucul pad! rrdre 5r pada sd'1u t =r,
. Air ialah buyaknya trmisi bmpa! dei srare .Sr ke r,are 5/ dibag' d€nean beyalnya llsisi hdpd_dri rt te Si,
. t(k) ialan bey*ny6 wartu hdpa pa.la rz,e j ds b$y€krya sinbol obsai haape ,k dibagi b&r€l<nya waktu nda!€n pada tat j.
2.43. Algoritbr t6ri4 delgE Vitcrbi
Poco@k& kmlipe keatier dihitug dengm alsontrla Viterbi, yaitu ndcdi nnai naksinun ddi pe$ddngm probabilitas data bm de.gd pmbabilitas ms'ng-IBing nod€j. Aleoritma Vitedi digunakd untk nocltitug skuds rtrrs ? = 1qr q, - qt, ydg lrline d€kat prcbabilitasny. dei sbua! shem obsFsi O = {Or O, . Ot yae didefinisila sebegai:
25
4 (i) n€opakd nnai lsbabilitar telbaik pada *€ku r, ymg dihiius lada ob$rdi t pertana dd diakhii pada r/are s,.
C.6b.r2.12 lllsiEsi lel@ie nilai terbaik dengd Vitetbi. Gdis tebal iahn nihi prcbabilitas lerbaik ekr rrat ,
23,M.toileF'ttu ei s-Fou ctu$ l/tlu4tid
Tinelal al:6i *bu!h sisten Fngenalm knnker dapst dilku d€nge melode !.!gnhlm J-lold cros, )aftirita, ydg nenbagi tia! kelobpok aksm menjadi lima kelonpok data ydg t€nudi& bdefine dladiko dala utuk t sti4A @!n ndikitE daln lina l,nekan Fngujio tdg sali.g sileg.
Dini**d t€rd.lqt n-bulh dara nauLrn Enrk saiu jdis aks4a, ehineea na! kclomFk menilild d5 buah @sgora. Dibdild nilai D " 50 data, €hinSga Fmbagimyo idlah:
) dala atw "!a'ke t hingg! 10, > dataats"m'ke I hinesa 10, ) dataakw'€"ke t hilg3s 10, > dala atw'ta" ke I trinc€a I0,
26
r ilata otsm'1d' k€ 11 hinega
20,
, ilatl db@ "@" k€ I I hilgga 20,
) &t8a}3m"@'t 1l ninegaz0,
> dl(l.Iwqh"k 1l hingea 20,
) .lera
aLw"nga'te 1l linega20
> ihta ak@ "ha" te 2l lingg! 30,
> .lata*r@"d" ke 2l lilgga 30, > d4taolsm "@" lc 2l hinega 30, > d.1! atgE "ft" k€ 21 hineea 30,
> daia slsm'n9..'lc 2l lirega 10,
, .!fia arsn'18'te 3l hinega40, > dr,ta dLl@"G" te 3l niqg.4o, , data!}!u"@"ke3l lilegd 40, r, dlta aks@'t!'te 31 ningga 40,
, dda aks@'bga.'I€ 31 lingp
27
> data alsd'na" [e 41 hinsgs 50, r daia aiim @ kc 4l hingga 50. > dat! aksaE "F'ke 4l hi.g8a 50,
> d.la alw'nga" ke 4l hingga 50.
Ha Na Ca Ri .... N8a
tr
tr
T:l
LI
E
L'l
tr
T;I
L IEI
L : I
tr
|:-l
t'l
tr
-;t
t : l
tr
tr
|:-l
Lil
tr
tr
tr
tr
I'l
[t
t - l
T,'t
L : ]
T:-r
LI
E
E]
|:l
C.nb&2, | 3. Pembagir lirpjen.hlruf\edalm 5Lelohpoq dd€
Dal! Imuk6 dipisrn utul< memdtjkm balm evalusi dibLulm larya n dprcscs d.Lr yds salm ?elmssm detrge dala rus sr dapat terjldi kelika dala nsule bdMlal' serr beyal<. Jika data yeg sma dipmes dale ttuiiinq d^ lesting, n*a nilai validlsi tefianlp €valuai a1@ bqkuae, wiaupu egka aklmi nelingkat
28
henjadi dala terri,g pada satu l&Clalt p@gujiaq sddgkan laimya nsjadi dat
f,do!{lrddie.Du4
G.nb!r2,r4. Cdbrd nelode e!^t6i s-lold dos y4lilatioi
2.6.P.rhitutrglo Kodpl€kdt$ Algorirna
(ompleksit s wa|tr sinprodk nfliliki beb€Bpo teorma, dtae lan:
a. Bila T(n) = onnn + un-1na 1+.-. + 41n+ do adalal polinon d@jat ft!
rEka r(n) = o(n-).
b. Din'salk
! q(n) = o(f(n)) de r,(n) = oG(z),naka:
i. r1(n)+ I,(n) = o(/(n))+ o(s(n))= o(n*ff(a),s(")))
1i. \(n)rz(a) = o(f(n))o(s(n>) = o(J(nts(n))
lit olcf(n)) = o(/(n)), di bda d islarr sebua! konstania
iv. t(u) = o(/(n)
c. Dimisal]{m
lr(t) = o(r) daT,(n) = o(n'z). na{a:
i. 4(2) + rz(a) = o(md(n,n'?)) = o(n'z)
it r1(n)r,(n) = o(n.nz)
= 0 (n3\
d. o(sn'z) = o(n'z)
e. ?deisia nilai (arsiem?,r), psb@dinsm,
opetui dinredk, r.dd, vite
nenbutub!& waku q1).
i P€ngalcsm €leDm ldit bmbutuftm wal'1u O(1).
29
Also na di atls d€niliti kodpletsit s waktu dimplolik:
=ql) + o0) + o0)= o(na(1,1)
+ o0)
=o(1)
+o0) = o(i@0,1))
l 0
g Shlku konbol 'lf , -. €le" bdiliki konpleksilas waktn ainpLrtik OO). Siruktu ko.tDl utut k log fol' nemiliki kompl€kitds waklu sinplotik
o(.).
Slrul,1u kontrol utu* kaleg "ftr" b€lsame n€niliti kodlleksitas Mldu
St*nu kont ol \hile ,., do .,." de 'tepat ... ulil ..." ydg n€niliki d@ b!.h kdltu& nediliki tohplekit s {.!t! sebew jMlah peDlagd dikali d.nge lond.rsiias rtk dsing-@ing badaq ddge rilai J '
Sludi p€ngndd lonlte. ini nenlutuhke ebua! .lal bmiu mtui m€nshithg dala mtemads ttug kompleks. Madsb nerup3l(tu ebulb alat bdl! yag dapal m.ndrgd pembaLld tescbul. Matlab D@palc! bahst p€nrcglm& skaligN litrgkMSn poghill[g .mqis ydg dibut oleh Malhworts (Hdseln6, 1997). Matlab ndiliki tel1@prh mr.E r!r:
! M€ngolah .lata dm l@lmpe infomsi mtemaris ydg mj! spdti maipulai ey dd naidks, indmenlrsi algonfta lired, tonputasi s€onetri, sislem kordinar Canesie, dsb.
. Mmpu nc@elni pogolald cilra hiDgga k skala piksl.
]L
Pengg@ dapal maeEpkan peNglllm be$ais oby€k mupu
Dalat digabuclan dengm !@g@ ydg dibdcu denca! babda pedeerdtu bdbctl!. $peni mmmegil fsgsi lada bsl6a C d@ Foi€n. serla inteolsi denge brl4 !.mgrmqn Jata
Java mmp*n bonsa !€lmemm 'de dikenbeglr. oleh Su Mymsrsl€hs. BrIe p€@gud ini nemilikl kel€binm mt& lM:
. Java dapat babmgu sirt€n delgm user inl.rfa@ t@g bait de paket softwe yeg stdil.
. Bdifar gBtis dtu bmyat digunrte dtuk ndbegu sisLm b.6kala kcoil naupu clterpnse, di b$6h lisnsi GNU Cd€El Plblic Liense. . Povedd. Bal'e p.mrcerem JaE n€lupskm bahe penFgrM lineld dngei yde dapar dipalMr penggunA lebpi mpu Eetugei hinega k skala haid\'e, d@ ,..sgsm ddtd teks s.rta cilr! yog baik. Aplilasi JoE dikompilasi dogs Java Vitu 1 Macni.e (J\,I.|o yee ti.lak Dogerul 6it€k1u Lodluter.
32
NetBffi nmpatm eburn htegtt€d Dev€lopnent ENioment (lDE) mtuk pengmbdsd apliksi sGt€n softwa€ pada konpule. NelBeds ditenbdstm oleh SD Mimsystcns d@ bdifal 0!6 solre sejat lanu 1999. B€bedpa kelebihd NetBms blah:
NelBees msdgdi beb@pa bahda pdroerme *perlr C+. Ruby, PHP, dd ymg leruldm ialan Java.
opu sofrce, ydg &tin'€ pe.Cig6a diperbolehkan untlk ne.gdbeglm sislen t6np4 ledu membayd pbpefii aras listri dtu bante sisl.m le^cbd b.sifat
lcsal-Pdre.r/ NetBems nmpu nmbmgu sislem ddi skala kail hinega e epnse denge indepodensi de slabilitas iinggi. boil utd< sstem desklop, b€rbais seb, maupu t€knologi nobil..
,.r'drplz$n. Skted ydns dibasu aras platfom ini d.pdt dijdlankd. pad. Sisten Ope6i a!.!u,
M@wgkjnkd llngenbdu& aplikbi se noduld. Sebuab nodul merup€Is Nip Java ymg b€risi keld-keld Java ymg ditulis unrk b€rinleELri denge NetBds Opd APIS de Eeifest ile yeg nensidentifitsi modul ini. Aplitai ymg dibflsu b€rdM modul dapat d'uban, diiasbah d6 dikmbdskd s@ar. indepodo ianp. nenpdgeuhi modd laimya.
fuesi r€f.hor utuk ne.c]lbalt .o/irs se@ mm.
Mel{gkapi 6dine ecm olomtis hnrk beb€Epa obyek dd tungsi. Tddlpat ketugka kels Jqvascrilt sehingee penggua tidal !€rlu nmdis ddi k€ls yeg kosong.
Mdyediaiqn AJAX carra.F ddi tdplste. P€neujie kompalibiliias d/dwf.
2.10. JM.ll,itrk
tMatlinl nmpaka! alat bmtu ullt noglubugl€n Javd dedge Matlab ketika tedu platlom te$ebut dibutu$<d un& bedale beumm. JMall-int dcllrupukm n6in komputasi Mallsb dapat bekeia di dald aplikai, baik aplitasi a?plel naupu JeDld, ta!a. JMailink d'kenbangkan ol€b Stefan MElldlahu 1999.
B.b@pa fcatN tdbe d.!i JMalLin! ialal' k€n@pu@ya nel@pilkm window d.ri Mallab s!€fii pada Jav4 m€miliki tu ssi rtrieve
Bab Anaha dan terancanga. Sisren nerupakai bab bqisi peijelasai nensemr ranca4an dan sra teija sntem pengenal aksara Jawa yang dibangun Shtem inibertungsisebagai Alat banlu utuk mengdalisis cda kerja dai akurasi toetode Hidden Makov Modeh dalam nengenali alsm Jawa Analisa k€buluhan sepedi k€buluhan psangkat lunak, perangkar ker6 dan p@ncangan antar nuka jusa dij€laskan dalan bab iii.
BAB Ttr
ANALTSA DAN PDRANCANGAN SISTEM
P.rrncangan Sisten Secrru Unun
. 3 5
s€t.lal atw. t*bui f,qEalmi prcle p@gujian .tatan si$@ d6ee d.lgeuakan n tod6 psgoalN EddmMftkovModels.
!ro@ pmbulre @d.l (l/aihid dN FJneentu (restine) n€Ebutuhlon 50 buah nodel utuk s€tiap alsdr Jaw!, *hinCea rotal nodet yarg dibunrhkd iala! 50 x ?0 atse = 1.000 ab@ ,swa. Seluh aodel ini disimla! lath ebual filo.
l 6
GrhbarSl.Blok diagram sisr€m
3.1.1. PerincrnganFarc&e-A,c.sirg
Fasil pihd.i alsa Jawa btupa citra b€M{.a RGB (R€d Creen Blue) yang nenbutuhkan prces pre-pwessirg untuk bisa diolah dalm prcss p€ngenala. dan pogujid aksda Poses p/e-ptu.essing ydnE dibutuhkd. dalrn s'sten i.i ad.lah proses /.s?, binerjsasi dai nomalissi.
37
d rrc*sbirc.isdi
citru !a8il pindai yes rmda E@iliki infoMi wu. Xed C/ea r/,e (RGB) diubln nenjadi bina ydg hdya b.militi infomdi wlm 0 de 1 sjL IIal ini dilalaku untuk n€npffinpitta/,/e dei info@si \l!m yalg tidat h€rpm pe.riq dsl@ prces p€ngdcld. Aigta birc. 0 dan I ialdh untuk nembedalon an@ ldrsr d@ obyet .ks& Prcss binqiesi dapat dilihat pad. g@br 3.4
3 3
Pad^ lMh@t di atd, ditunjuklan banwa cira dibaca d.ssi, lebd, dan junlan kepins wma RGB, *enudian nencri rt?srol4 atau sebuah nilai tengsh wama dari ciira itu d€ngn tunus /rreslD./.i = nitai piksel / (dnggi x lebd x jumlah kepine Nna} Thrcshod ini yng nanlinya dieunaLa. sebasai nilai u.tuk menentukan piks€t, apatah
Grnbr.3.5. Alu diagmn biMsiesi (lanjuru)
Lalokan sebuah pengujisi !fiuk selutuh piksel dalan iiap kepine, jil@ didapad tnft leNbul ktfug ddi ,rresrol4 nara ubai titik nenjadi
obyet Jita dtik leGebul n€niliki nilai lebih b6d d{i /r/€rr,/4 mka tit'k ini nenjadi latr. Diandaikan bahwa nilai besar ialah niiai aama yang
3 9
€nakin putih (2s5), selingga €buah titik yang didapati bmilai sehaldn meidekati putiL mala akan dijadikan tarar (l ).
Nomalhdi citra yang dilakukm pada lahap i.i ialal p.oses ,rtft,,8 untul meddapatkd kerugka aksea te4ebut. Kerueka inilah yane neiFdi /aatru u.tut diolah dalm fe peng€nalan dan togujian sist€m lnss nomalisasi dapal dilihal pada canbs3.7 ?rcses reebur mengguna&m n€tode Hilditch, yang neniliki kel€ntum jika sebuah piksel akan diberlakukon penipis&, bala hes nenenuhi 4 syarat, yaitu:
A(Pl) > 2 && A{Pl) <6
A(rr) = ratd && A(P2) = obyek P2 P4P8 - 0 A(P2) t= l
?2 P4 P6 = o lA(14) != r
Secaa unud, lo,ctal pada gebd3.7 ialah alu iomalisasi citra Tiap piksel dalan cit6 diuji dengn 4 sydat Hildilch. Sebuab tnik *ah diubah n€ijadi latd, jika nilai syarat perrma n€niliki nilai aniara 2 hingga 6, dan sydat kedu hinega keenpat tefpenuhi lika tidat naka titik te4ebut tetap nenjadi obyek
*...-.i:1 |
s d . 9
42
GMbd3.& Alu diaerm nmali$i lujlne (sr@t kedu) [email protected] !ad^ Eia bfi9 rcdel&rke pdhitunge urfuk syml kedu llildilch, yalg n€nedksa dua dtik tetdgg! b.r!ss!gan. Jika ditenui *pamg titit t€tdggr mmplkan konbiiasi latdibt€L mrks nomban}d etu uhrk pdghitug rtiftt ked@ S€pddg ritik teteaga inr diuji ddi ritik P2-!3, P3,P4 hirgga P9-?2,
lryr*' I ,
t<
,--<.;>---{?/
<-1s,>
t
lz*-' | .
:
@
Flo*rst pada Eafi.!3.1o 0eajelallon pdhit$g& utuk syMl t€tig8 Eilditch. I*r did{pati titit P2, 13, P3 ialal late atu A@2) ialah obt€k, 6at. sy@t ketiea t€rpduhi
crDbrr3.g. Al( dilglm 0omalis6i ldjuh Gyu& keisaj
Grdb..3.10. Alu dias.u ]r')mlt6 lujutd (s,@t kenpat)
,i.
<ry>,..
t s i
f l f l
- - - _
{*;s""-,i>
.-+-.--+-l r y m ! . , 1 1 $ € ! . b
F/owcrar pada eanbarl l0 nenjelaskan perbitungan untuk symr k*mpat ltiBnch Jika didapari litik 12, P4, P6 iahn latu ata! A(!4) ialah obyek, maka syarat keenpal terpenuhi
Grnb&3.1t. Petatitik iiriklehggapadapiksl yangdikenai /r/t,r,rg. Tnik Pl merupakan ftik yans s€dans diuji
3.1,2. Pennmngan Frse P€ns€nllen (IesdnS)
Laiekah peran anga. pengenalan aksa Jawa neliputi knskahlanskan ekfiaksi Jeatue, pengolahal leat re s€h€ns dan pen@@km keninpan lae i.i disebut juga fas krr,s, kdena pada proses iii, alsda Jawa diuji u.tuk diketuli Dolanya oleh sisten ?enjelasan langkah-langkah penSenalan dalat dijabdkan
Ekstraksitarr. n@palan langkah pe.golahan/ear,p dari sau citm alsaa neijadi ctd yang tetuagi-bagi scara v€koral Karena ridak ada ukurd rertmtu untuk nene.tuhd ekst6lsi J.z/,fe !i!uk nendapatka. hail akurasi optinal, maka dalan percobmn akan dibuat delapai van6i Fa&r, D€lapanrakp ini dipilih berdasrkan
bentuk pembagiu vekbr tsbaik atas bebmpa perQbm yang lelah dilakukan pada p.netiiian pengeuld tulha. tdgan Thai OCR (The@nuikong. Wongtapan, Sintbupinyo, 2004), penelitian tulien iegd Thai oJFlt e (Nopsuwuchai, Povey, 2003) de penelitian tulha. Siilula atf-ltp (Ijewavnhmna Iemando, Kodik6a). Jois pengolahan tar,.e pada tulisan tugan Thai dan Sinhala dipilih berddarkan k€minpan
tipe tulisan dergd dksra Jawa Adapun delap&/earre yee dicobalai
Pembagian ciha atsM Denjadi 72 v€ktor sunbu r sehinega tre.Chasiltan Lx72 vehor kolor vdlika il9 Pmbag'ar iri dilakukm uniuk mengetahui variabililas sbaran piksel ps kolon dari sdiap karaher yang dimasukkan
?embagid cifa aksm menjadi 2 vekor v€.rikal dan ?2 veklor
lembagim ciln atsa.a nenjadi 4 veldor ve.rikal dan ?2 vehor
P€mbagian citra alsda nenjadi 7? veldor sunbu .y eningga nenchasiltan ?2x1 vektor bdis/ honairal (l H)
?embaSian citn alsaa oeijadi 2 veklor ho.izonlal dan 72 vektot
lembagian cit@ alsda neijadi 4 veLlor horizonlal dan 72 vekor
veftikd (4rt
Fearlr€ aval yanE dinasuklan ialah citra atsda Jawa ymg sldah bmpa catra bird dengan ukuran 72x72 piksel. Ukuran ini didapat dari p.oss rcyre dari a&sa6 hasil pi.dai yang senula n€niliki ukuran 65x65 piksel, 75x75 piksel, dan 78x?8 piksl Hasil ddi pembagifl ini dinamakanlaada $kuens, yaie aftiiyaratur€ ini sudah lerbagi $qra sekuensial n€nurut urutd vekor $nbu x du t. Delapan jenis aqiure dapal dilihar pada ganbtr3 14
(h)
I
Ganbrd.l2. Bqtuk-bdfirk
€ksraksi/earE
lada ftse peneenald
(rrrrrg). (d)
III (b) ,i (c) 4H; (d) rv; (e) 2v; (t 4vi G) q0 piksl; (h) v-s.
b)
roBolahuraruesekuens
pengenaran esda
iii peobuaun label u.tuk selloh rlsara yane ingi. difrasukkan dalam ptoss t4irra{a naupun resn A
iv. penbuaran protoripe awal yang betisi nears, wtidrN naa G.hbrr3.13. Model atera tawa 'ha setebn/datue $|!eis
Pad6 rzhap pen9ol^han Jeaturc seku€.s ini, sistem juga nemblat pmiapu pemodelaq yaitu:
i pembuatan da{lar toodel yang disinpan dalan suau berkas, yaitu penyinpanan daliar alsa h4 n4 c4 .. ng4 yane akan diwakili oleh butuf4 b, c,.. t.
ii pembuale kmus alsra yang nenjadi &um kode bukl uituk
prcbabilitas lanshi untuk model Rnioi HMM aksara iawa
v. penbutd dafi{ daia ymg dimasu*lan dolm proses ta,trirg dan
c) Pen@@kai keni.ipan Lanskan pencocokm
p€ncocokan anhra malriks transisidaricitra input d€ngan seluruh natriks lransisi yang ada dalan sisteh dengan algoriina vitdbi Madk$madks Itansisi yang ada dalan sislem nerupakan matriks ya.g nenodelkan 20 karaker atsara Jawa yang sehelunnya rehh dikldinkasi dalam fas€ ta't,t'g nod€l Hasil yang didapat dari pen@cokan ini ialah btupa hitunean teniripan anim nodel inpul dengan model yans ada dalan sisten. Angka yang paling nendekati dengan elah satu modelmerupakan justifikasi bahwa model ini r€rnasu! dalan kelompok nodel aksara yang
dilunjuk Kepulusm pengenalan aksa6 dianbil dai hosil perhitungan Virerbi yang 6emili*lnilai kecocokd ierbesd
3,r3. Pedncangan Fase lraning Model
Langkah perocangan t4ri,trA hodel aksda lawa m€liputi langkah-kngkah etsi4lsi /edrrs, p€ngolahm /earr€ sekuens dan rrat /,9 Fase i.i ftetupakan langkah pembuale nodel kadkler al$aa Jara untuk menjadi pembanding dengan kabtter baru yang dinsuklan pada fase pengenala. Proses ,a,,,,a nodel dapat dijabdkai sebagai berikut
5 0
b) Pmsolahan/edl,reskuens
Lugkah p€ngohnantal,,re sela€ns ini juga nebiliri proses yms safra d€ngln fase peng.nalan, yaitu setiap keker yang rehn dibagi tuiadi 12 le4ttte sekuens diolab dengan nerode ltidden Markov Models. Peneobnan*ar,/c ini o€nghasilke $lu marriks rresisi yang b€.isi probalilitos Dolan per vekor dalam satu kralr€r Mariks transisi ini menggambdkd Mdkov nodel s@ea oundis.
Langkah rrdt t S merupal@n langkah pengolahan dua pDhn nodel rlsda henjadi saru ma!.iks nodel u.tuk msakili eru alsa lawa m€nggunalan netode Baun-welcb. Tsdapat 20 nod€l aksm yans disimpan oleh sktem, yang nana nbing-nasing nod€l aksara 1e^ebu1 dibentuk ddi dua puluh lina nodel alsa yaie diinpd pdgeuia skalisus. Pengkalegorian aks@ pEd. Ilngkah ta,t t A 'ni dil€btukb oleh pensguia pada lanekdh €kslraksi/.2tup.
3.1,4. P.r.ncangrnPmsesEvrlu8i
La4kah evaluasi neopakan langkab pengrjian akrrasi nerode Eidd€n I6rkov Models dalan dengemli aksara Jawa yang dii.asuJ&an oleh pengguna. Langkah evaluasi ini nmggunalan 'etade 5-Jald .rN wlidanon detAna
2
5t
tdhadap Dasiog-hasing akstra Jawa dengan nerode s-JoA ctatt yug dapat dijabdkan sbagai bsikur
Penenluo li6a k€lompok huruf
Todapal nasing-nsing 50 6odel u.ruk saru alsra laya unruk stu pengujim akumsi 50 nodel ini dibagi najadi 5 kelohpok datE yanedibdi label nafrahuruf I' hingga"namahutuf_5
Ginbar3.t4. lengelompbkM als@ unluk proses dalu6i.
PenSujian
atarasi
melipuri
dua la.8tan, yanu higkah rurlra
dd rert & tnngkah truirn'g dikenat untuk nenb€rhrk model,
sdangkan ldgkah teM,8 digunakm untuk nenguji pengenalan
52
Tr bel3.l. Tabel pembagi ar kelotpok akera .,haii n etode J,/o1d ./,rr
uji
AksaB ha50 dikenali scbag.i Ar3s h349 dil0al (bagri
Akdrhr4sdif(noh *bler
AISE haa I diLcmh *b3eri
uji
Aksda hl10 ditenali sebaA.r Ars@ ha39 dikhali s€bagai AksaB ha33 d*cMli scb+li
Al se ha3l d,*emh sebaga
ujirl
Als.aha3odkeD sebagi
Aksaa ha29 dikdsli seb!8ai AIs@ ha23 dikenali sebaga
4lhbtl diteruliscb.gi Alsm ha20 dikenali sebCai
Ars@ halg dikctuli scbagai Akse I'al3 di(cdL \ebJsJi
A*sm hnl t dlteB iseba$i
Aksm halo dkmli sebagr Aksnha9d lcdal'scbraar Aksm ha3 diksdali sebasai
5 l
3- Pmemrn cdJrsjo" nathx
cdJanh natrix didap r d{ihasil pfleujian akuasi yaie telsh dilatukd terhadap 20 alsda Jam. Matriks ini n€ny€diatan infomoi angka p€ngenalan dtsa uniul setiap aks@ yug telah diuji pada langkah p€ngujian aku6l
Trb.l3,2. TabeL mariks.dr4a,o,
Ha Na Ca
HA
Pe.ghnunge angka akutui
Ansl€ aku.asi drpat dihitung dens& cea m€ijuftlahl@ basil pqgenalan diagonal dei co,/,r,o, rztri dib€i dengan ksetutuha. jumlah p€igujian. Ddi pqhnungan ini didapat angka alarsi nerode Hidden Marlov Modeh dEl.d menangani data betupa akse Jawa.
5 4
Kebutuhan perangkal lumk dalan nenyel€saikm lugas alhir ini adalah Mallab 6 5 ddi Mathwork yang digunakfl sbagai 1irla,? unruk nenjalankan proSrm, NelB€ds 6 0 dari Sun Microststens yane digunakan sebaeai alat bantu penbangunan sistem pengenal ka.akd alsda Jara berbasis bahasa penrogfrft.n Jav4 da. JMarlink yang dibudl oteh Slevan Muller sebagai penghubung anhra Mafnb dengan Java. Selain iru. untuk n€mindai halaman dibutubkan perdgkal iunak Canosen Toolbox 4 9
3.2, |<ebutuhnn Pemngk r Lnnnk
3.3, Kebutuhln Pemryklt K€ras
Kebutuhan perangkat keras dalam renyelesaitan tugas akhir ini adalah sebuah sislen konputd dengar spesilikasi sebagai beikut:
: AMD Alhlon64 X2 500Cf
512 MBi'le
: VGA nvidiaG€Force6100 l28MBtte : arat pi.dai G.a,,a) caion Lide25 Mediapenyimpanan h&d disl 30CBr1e
J.4. PcrancroginAnt3rMukr
55
sisre'n, t?ng dapat dijunpdi padah^tsmtu Hiddek M@kav Madet, haJnan Hetp da bdnan Abtut the Aathat.
3,4,t, ErhnmItarc
ll;ladu r@? skiem peneenal a*sa Iawa
56
t,4.1
F.hmnn Pengenrhn Ak3arrFalanan p€ng€.alm *a6kter sisr€n pengedal
Tanpilan halaman pengenald kank€r dapat dilihal pada gambd3 7. tada hala6a. ini, penggura dapai m€nasuklan citra a.ksd tawa hasil pindai dengan men€kan tombol .,rnsr,'. Citra aksB rawa tercbut akd tflpa! pada kolak ?ev,sy ".
57
3.4.]. E,lsman Pengujian Ir[tM
rtulman pengujian HMM sistem pengenalaksara
5 8
J.4.4 qrl.n.n Kon!.p Fidden M.rkov Mod.ls
Falaman Konsep Hidden Markov Modets m@pakb halaoan yang berisi i!&roai n€nge@i nerode metode trng dipatai dalaft sisten id, yaitu nerode qidden Mrkov Models, algorit@ Viterbi, argoritma Btun-Welch dm @tode Slold c6s vatidan@. p.a$gnn6 dapat memilih salah salu 6enu Daftd Isi dan kenudia! $yem aKan nerespon d€ng@ nenbedkan deskripsi yang dapai diba@ penggum pada
59
3.4.5 Eal"m{n Identib! Progmm
Ganbm3.19. llalEhan ldenlitd loglm sisl€n pengenal atsra Jawa
3,4,6. Ed.n.nBrnrtritr
Halamm ldendtas Progm bqisi id€dnas progla4 yang nenyedial& info@si nengenai sisr€n ini baeipdgsuna.
6 0
Hal-bal yang dibahs dalan bab ini mlara lain hasil inplementasi sisten beopa hasil tflgkapan umpilan antar nuka sisrd, penbahasd alsoriha yang digunaka., sefta hasil penelitian yang metupalan bagian lerpenrjng dan bab ini
Basian sau medbahas inplemenrasi sisreD penbahasan ini disertai juga dengan pedj€laen penggunaan ronbol dan m€nn unluk seriap halaman Sedangkan dalam bagian dua beisi penFke. aleorilna b6efta kompteksitasnya
Baeian teralnn ialah penbahasan hasil lenelitian untuk setiap per@ben ydg dilakulan Hasil pen€litian ini ditudskan dalan tabel hasit atomsi yang dise'tai contusion makiks untuk akxrasi terbaik. Datam penetilian ini, dua hal ydg didapali berpen$tuh sea6lanesung ialah bmtuktatu/d danjunlah r/d/.
D A B I V
TMPLEMINTAST DAN ANALISA AT,GORITMA
4.l.lmpl.nenhsi Anr&Muk, yrng Digunakln pd. Sistem 4.1.1. Ilrl.nan Utana
Pada halamn ut@a, tqdapar id€ntitas dm tujua. penbuatd protoripe sisten p€ng€nalan teks aksra lasa Selain itu, rerdapal 3 n€nu reks dan 2
l. Menu Teks Hidden Markov Models (HMI,f)
menmpilkan balmn idehtiias prceram dan Menu yang berftngsi
Menu yang bertu.gsi nenanpilkan nal@ panduan datan nenggunakan tungsi pengenalan dan pengujian HMM
4. Me.u I@n teng€mlan Akse
Menu yang bertunssi ne@npilkd halaDar pengeMld alsd Jawa
Menu yang bertungsi neDnpill@n halaman pdgujim metode Hldde. Mdkov Modeh dalm nelakukan lnining dan tsting l OOO aksara Jawa
,t.l,2. Ealamrn Peng.n{lnn Akrra
Gtmt"r4.3. Kot?J jtz \electo. untuk men$mbillambr Camb.r4,2. Ha dhan pengem an aksara Jawa
Hdman penge@lan aksa netupakan balanan yflg bertungsi nenbaca atsda lawa yang dimasukkan lewat tonbol ,fd*rs User dapar nefrssukkan ganbar yang dipilih m€lalui Fndela f& ,r./..rol yane muncll setebn lonbol tor.i? dn€kan Jika tidak ada nle ya.g dipilih, maupun €dadi keslahan pembaeao dala" nata akan nunol kota! peringate sepeai pada
Kotal ?rosej hmparan j€ndela utuk nena.tau perkmbangan pengenalm aksa. Dala6 kotak ini ditmpilkan Ianelah ,?s/t a d€ngai algoriha vilerbi, yang hasil pengenalan bmpa al$ara Latin dapat langsung dilihat tada korak 'gasil"
Kolal Proset nenampilka. lmgkah pengenalan aksd4 ddi penbeiukan/e4rre dan pen@cokannya dengan algoriima Viterbi Pada saat di@mkle dengan algoritma Vnerbi, nala sist@ nencocokt& atsara yrns tddaftd dalan l.le "Al[estDatal.Kp ', d€.san file definisi HMM .tmdefi
1.1.3. krlsnsn Pengujirn Hidd.nMarkor Modeh
Grmb!r,1,5, Halaran pprAujian alar asi Hiddel Ma !o\ Vodel.
C,mbar4.6. Pc'i1garM, k, redadi le.Jd\an ilpur Mgla rde
Halahai p€ngxjian alarasi nerupakan halanan yang nerepresenlasikan proses rg!"a denean alsoritha Baun-welch Penggua dapal nenilih jenistarr" yans ingin diuji, kemudian mcmasukkan anska .trard ymg dik€hendali Angka state stabil unluk pe.genalan aksda Iawa dengan HMM ialah antra 15 22, sehingge peneguna harus memasukkan angk yane nasuk dalam range 1eebut tika bjadi kesalahan inpd state nalG buncul peringabn sepedi pada sambar4 6.
tunoujiD arurar Hrdd.i vdd Mod. c
f€ j'; ] .1.::::'
Pilihan tengujisn ini m€liputi s bentuk &ale, tailu/ear,p vehor venikal 0v), ? vekbr venikal (2\.), v€kror horizonral (lH), 2 veklor horizontal (2H), da! veko.verrikal honantal N-r0
Proses pengujian ini dapat dilibd pada korak ProsJ Kotak ini nenanpilkan derail proses dEi penbentuka t,r,,/g, pembuaran proioripe model lima langkah tarnt& dan juga €stimasi waktu proses
Detail proses pengujian di atas nencalup:
a pembuatan jejaring aks{i '.hM.t" dengm tungsi HPase yang hengambil refere.si ddi daftarAksra
seluruh alsda t.ng &isi6pan "dr.l, dan berkas bedsi j€da P€mbetian label dan j€da ymg
.chartwephmenlf', dengan nengolah ddlan atchd@terkf. ka s aks{z
?enbuatd prototip€ bm '2,r," yang disimpan dalan dir€kon hmml lrototipe b@ ini dianbil dari aksaa yang daftamya te6inpa. dalam bqkas AqTtunDabl.sLp dq9en banlusn tungsi ddi ECompV.
P€nbualan sodel dengan Baun-Welch yang hasilnya dbinpan dalam betkas hhn.leF . Pembuatd model ini mensambil inforhasi /"dhrp yang leraL berkas fedture nyn disinpu &lm b6kas ''A0IrajbDotal.s.d
e. Penm@ke atsda dilakuka. dengu Virqbi, yaitu m€ngmbil dallr reJrt8 aks@ pada b6kas ,41lretData].rcp' yug dim@kl@ dengad jrjdiie al$a6 ".hmet', knftus akssa "/r?/ , daftar dodel yans disi&pd dalan bdkas rod,l/i$ dan definhi tjMM ymg i6inpan ddr^n be[k6 "lmdeF'
lanCkah naininq dn testihg di atas dilatul@n sebanyak liha l6li, sesuai de.Aa. nelode Jy'oldqd k/id,ridr. Easil pengujim ini dapat dilihat pada lotat "tlasil". Kotal ini memnpilkai junla! dala tng nasuk dalan prcs6 pengujian HMM, junlah aks.a yans dik€nsli, junlah alcara yans lidak diken li. $fta prosflr.€ rtuasi. Esrisasi waLru juga dapat dilihat pada bagian beMh ki.i halean
4.1,4. E.lrdrn (onsep EMM
)
1 Tombol Eiddeo Mdkov Models
Mengakifasi hal@u yde b€risi d€skipsi n€lode Edden Metov
Llgf-t*
. .
[ -:j,,"*r,g. .
,t-*
63
! r ! ' - - - . - - - . - - - - , . -
-i,***",-,,,'r'l
t'-* -*'--'-''***"
l;
flrT,Hl]$1".---.t,.".tr6"'L
F
li
llil!:,.::::,":31i:::: t::::'-:1l|.!1:hs'*rn i
G.obor|.7.IftlMan lenjehen konkp Hidden tvleko\ Modek
2. Tombol Algodt@ Baua-Welch
MdFlrifrsi h.ldd ,eg bdisi deskipsi algofttrs B&n-W€lch,
i- *aq
Gmbrr4.9.ltrlMu penjehsm koMp Bam-W€lch
L Too$ol Aigolit@ Vitqli
M.qaktif.li bal@n yeg bsisi dBkipsi {lgorirl8 v-'lebi.
t *;;;
l
4 Tonbols-Iold Cross
Validarion
Tonbol ini nflgakifai h.laoao yug berisi dBknpli netod€ evalusi
tFold Cro$ Validarion. Ketika nenekan rodbol ini, naka ftuncul sbuah vindow baru ymg bdti b,grn pqgrjin ,Jold nds
r;";,,
*,..",,"_.*
=ely-:
F"!*h.*.r*!q 4#b*ry.eeisqM&$ k
t l
beh.,sii,$hlidmmdhihMP,@ iuliuDieim, 4 . . ! . 1 " J . @ , r J q i ! 1 s . ! " , . * | D . * . J - ' " 1
fl
Hslamm psj€lasn konsep Jy'rl./ mss wlidatim
FT;FIG
!-T;T;FI
l-TtIirt
| ,Ttlrttt
T'T"T.FI
**tr
6'-16l
4.1.5. Fdrnrn lddntit.s Ptugmm
Hahman idsniitas proglm b€risi infornasi d€tail program Densan nenggu.ale nodel tae 6enu, infomasi unud dd detdl dipishkan untuk nedenuhi e$€tika pqanqngan antd nuka sisl€m.
I Tag AbouC hemberi gafrbaran sisteh s6da unun. i.ffircwre
Ganb&4.13. Haia6an lrar
2 Tae Detoil' n€nb{i infomai debil proerd, yatu aplikasi yog digurdldalu rembargu 1 progrm, belrafak crFap.oe'm Inr
L'!--r=!r3ffi5@@El
4.1.6. Srltnrn Brtrturn
Halman ini berii inforndi unruk Eenggu.alu fasilitas peneenalan de peieujian densan netode Edden Mekov Models. Terdapat du tonbol unluk nengakifasi nalanan, yaitu
l. Tonbol Bantunn Fase Pengenalan
Tonbol ini neigaltilasi halman bantuan ydg berisi inlomasi nensenai fase pengenal an al< sara Java Di sini tedapat p€.jelasan u ntuk nasing rasingtonbol yang.da dal.h fEsilitas Pengenalan Aksa6.
ljalanan bantud pengenalan als@ .,awa
2. Tonbol Bantud Fase tdgujian HMM
G!db.rt,l6, Halarorba.rumpereujian nero.eH'.dedM&l,o\ Modeh
l.2.Algoitmr ymg Digumkan
4.2,1. Algoritmr pebblalan drftar nodel
fa! j=r:hinsqa sebanyak jenis
beli sebuah jeda I,sil'l untuk n€nqakhili
sbanyak jumlah dnekbn asal (dt aal) yarg nenyinpan sel@h data a&saa lawa, diakniri okn sebnah j€da yang dila.dai dengan kata til' Datar lab€l aksda ini disinp.i dalafr sebuah file bedada
. Lab€lt pada ile model.list mewaldli alsra nga Kobpleksnas uihrt algoiiha pembuaie danr alsa ialan:
=o(r)+o(i)
+o0)+o(i)+o0)+o0)
=o(n).
4.2.2, Algorirn. penburtrn kthus nls$!
* a F I i a ' I r b i ' ' . , ' i d i ' , e i ' i f ' ' i s i '
o ( 1 )
t i t l
ior j=r: hrnsqa sebanyak
b e r i j e d a t a l b i . q , \ r '
Sebuh kamus diburuhka. s€bagai kod€buk! mtuk acue Peng€nalan pada lsbel all(wa ydg digliale pada s! t4,irry deogai Vit€rbi Kahus yans dihGilka. iakn *buah file ddgu mm DICT.
yms b.risi kode karakrq dari a hinca ! yaig diawali dan diakhiri
lnlmge dilalakan
sebanyat
direkrorj
asal
yane
merrinpr
k@ocoko mtr label, yairu a d€ngan q b dengd b, dan elerusya
at sit, htupatan kode unruli detldasi \il seb€ai jeda awalai
. sEu-ND n si, netupakan kode umul detlaBsi tit yaig juea disunatar sebagai jeda alnimn
Konpleksiias udtut aleorilna pembuale kanus aksa6 ialdh
= o0) +o0) + o0) + o0)+ o0) + o(D + o0) + o(n)
+ oO)
= o(n)
4.2.3. Algoritmr pemb!.t.n ddrar hbel rkars Jawr
f i , i s , , ! h i , , i ! , i j ' , , k ? r " h ,
' t ; o { 1 )
o l 1 ) i.r j=1:hrhqsa s€banyak jenis akara
c e t a k , k a r l j l , o 1 ! )
g a n r l b a ! i 3 , \ n , o l r l srFr 1 ska. ) sNr-END ),
Konpleksiras
aleoittu:
= o(r) +oO) + o0) + o(n)
+ oO) +qD +o0) + oO)
= o(n)
4.2.4. Algoritnr pmbut.a .trftrr hb€l Dntuk scti.p kantder
k a r = { r a ! , ' b r , i c ' , , d ! , i e ' , ,
l n i , i o l , l p i , l q l , i r i , l 5 ! , ' t l ] '
3ebanyak leDis arsar:
saja, !anFa eksten3r
fo! n=r'sebanyak jenis aksala
J d a h a k 3 a r a ! e ! j e n i s c e t a
