1.1Latar Belakang
Rusia adalah salah satu negara tujuan wisata. Menurut dari data laporan
kunjungan wisatawan yang dikeluarkan oleh United Nations World Tourism
Organization (UNWTO), kunjungan turis ke negara Rusia adalah urutan ke
sembilan di dunia dengan 25 juta wisatawan pada 2012 dan 28 juta wisatawan
pada 2013 (UNWTO, 2014). Data kunjungan turis mancanegara ke Rusia dari
UNWTO tersebut membuktikan bahwa Rusia adalah salah satu negara yang
sangat digemari oleh turis untuk dikunjungi. Masalah yang sering dihadapi turis
mancanegara ketika berkunjung ke Rusia adalah masalah bahasa. Hal ini
dikarenakan, turis mancanegara tidak diwajibkan untuk mengetahui bahasa dari
daerah yang ingin dikunjunginya terlebih dahulu. Oleh karena itu, turis tidak
diwajibkan untuk mempelajari Bahasa Rusia untuk dapat berkunjung ke Rusia.
Turis mancanegara yang berkunjung ke Rusia tentunya sangat sulit untuk
mengartikan kata-kata yang dilihatnya di jalanan, gedung atau pemberitahuan
tertulis.
Kesulitan turis mancanegara dalam membaca tulisan Rusia terletak pada
penggunaan huruf. Huruf yang digunakan oleh Bahasa Rusia adalah huruf
Cyrillic. Penggunaan huruf Cyrillic hanya terbatas pada Rusia dan beberapa
negara tetangganya. Selain keterbatasan penggunaan, huruf Cyrillic bentuknya
juga berbeda dengan huruf Latin. Perbedaan bentuk huruf tersebut tentunya
menyulitkan turis yang tidak familiar dengan huruf Cyrillic. Kesulitan tersebut
berimbas pada kesulitan dalam menerjemahkan kata dari Bahasa Rusia.
Penggunaan kamus dapat membantu menerjemahkan Bahasa Rusia. Turis
dapat melihat terjemahan dari kata Bahasa Rusia yang dilihatnya dengan cara
mencari kata tersebut di kamus. Tetapi kamus manual akan membebani bawaan
dari turis. Oleh karena itu, kamus yang berupa aplikasi membuat kamus tidak lagi
telepon cerdas seperti android, dapat digunakan untuk menggunakan aplikasi
tersebut. Turis yang berkunjung ke Rusia tinggal mengetikkan kata Rusia yang
ingin dicari terjemahannya pada aplikasi tersebut. Turis dapat mengetik kata
tersebut dengan papan ketik untuk huruf Cyrillic yang disediakan oleh android.
Akan tetapi muncul masalah apabila turis tersebut tidak familiar terhadap bahasa
Rusia dan huruf Cyrillic. Pengguna yang tidak mengerti bahasa tersebut berikut
hurufnya akan kesulitan dalam mengetikkannya kedalam aplikasi kamus tersebut.
Solusi alternatif untuk mengatasi masalah ini adalah dengan memperoleh kata
yang ingin dialihbahasakan dengan mengambil citranya. Citra yang diambil
tersebut kemudian diproses agar dapat diambil kata yang termuat di dalamnya.
Ada beberapa cara untuk mengenali kata yang termuat pada sebuah citra.
Salah satunya ialah dengan menggunakan metode Jaringan Saraf Tiruan,
contohnya dengan metode Propagasi Balik (Harjono, 2013). Dengan jaringan
saraf tiruan, maka sebuah sistem akan mampu mengenali sebuah gambar atau
pola tertentu. Jaringan saraf tiruan tidak hanya mampu mengenali gambar, tetapi
semua hal yang memiliki pola tertentu yang unik. Gambar berupa huruf memiliki
pola tertentu, sehingga jaringan saraf tiruan akan mampu untuk mengenali
gambar tersebut. Hasil dari jaringan saraf tiruan tersebut adalah sebuah
pengenalan pola yang diukur berdasarkan akurasi atau ketepatan pengenalan.
Penggunaan algoritma dan metode jaringan saraf tiruan yang berbeda, akan
memberikan nilai akurasi yang berbeda pula. Rentang dari akurasi pengenalan itu
adalah sebesar 0-100%.
Self-organizing map merupakan salah satu algoritma yang populer
digunakan dalam masalah pengenalan pola (Yin, 2008). Self-organizing map
terdiri dari neuron-neuron yang bertindak sebagai unit-unit yang akan diberikan
pelatihan untuk mengenali pola. Pada self organizing map, terdapat dua fase
utama, yakni fase Training dan fase Mapping. Fase training adalah fase dimana
terjadi pembelajaran bagi sistem untuk mengenali pola. Pengenalan pada
self-organizing map terinspirasi dari kemampuan otak manusia dalam menangani
informasi yang didapat dari indera manusia. Fase berikutnya adalah fase mapping,
yakni fase dimana dilakukan klasifikasi pola. Karakteristik dari self-organizing
map adalah dapat memvisualisasikan data dengan dimensi tinggi ke data dengan
data dengan dimensi tinggi. Algoritma self-organizing map telah banyak
digunakan untuk mengenali berbagai pola, seperti pengenalan wajah (Nagi, et al.
2007) dan pengenalan suara (Kohonen, et al. 1997).
Pada skripsi ini akan dibahas bagaimana cara mengenali tulisan Rusia
dengan mengambil citranya, kemudian citra tersebut dikenali. Berdasarkan latar
belakang tersebut, maka penulis mengajukan penelitian dengan УЮНЮХ “Pengenalan
Kata Menggunakan Self-Organizing Map Sebagai Input Kamus Berbasis
Android”.
1.2Rumusan Masalah
Turis yang berkunjung ke Rusia akan kesulitan menerjemahkan kata yang
dilihatnya tanpa bantuan kamus. Penggunaan perangkat lunak kamus dapat
menggantikan kamus konvensional yang tidak praktis. Tetapi ditemukan kesulitan
mengetik kata tersebut ke aplikasi kamus, karena bahasa tersebut menggunakan
huruf Cyrillic. Bagaimanakah solusi alternatif untuk menginputkan kata dengan
huruf Cyrillic tersebut?
1.3Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian ini adalah untuk membuat sebuah aplikasi yang mampu
memberikan solusi alternatif dalam menginputkan kata, yaitu dengan mengambil
citra melalui kamera dan kemudian menerjemahkannya.
1.4Batasan Masalah
Untuk menghindari penyimpangan dan perluasan yang tidak diperlukan, penulis
membuat batasan:
1. Kata yang akan dikenali menggunakan huruf Cyrillic tak bersambung.
2. Kata yang akan dikenali memiliki ukuran huruf yang relatif sama
3. Pengambilan gambar tidak dalam posisi miring
5. Gambar diambil dalam kondisi penerangan yang baik.
1.5Manfaat Penelitian
Manfaat dari penelitian ini adalah:
1. Mengembangkan aplikasi android yang dapat digunakan untuk membantu
penerjemahan kata bahasa Rusia
2. Membantu menerjemahkan kata bahasa asing dengan lebih mudah.
1.6 Sistematika Penulisan
Penulisan skripsi ini menggunakan sistematika penulisan berikut ini.
BAB 1 PENDAHULUAN
Pada bab ini dibahas perihal latar belakang, rumusan masalah, tujuan penilitian,
batasan masalah, metodologi, dan sistematika penulisan skripsi.
BAB 2 LANDASAN TEORI
Pada bab ini dibahas perihal teori-teori yang mendukung dan berkaitan tentang
proses pembangunan aplikasi ini, seperti teori pemrosesan citra dan pengenalan
dengan jaringan saraf tiruan.
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN
Pada bab ini dibahas perihal metode-metode yang digunakan dalam penyelesaian
masalah yang dibahas, serta perancangan dari sistem yang akan digunakan untuk
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
Pada bab ini dibahas perihal pengimplementasian metode-metode yang sudah
ditentukan dalam menyelesaikan permasalahan yang sudah dirumuskan
sebelumnya, berikut pembangunan dan hasil dari aplikasi yang dibangun.
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN
Pada bab ini akan dibahas perihal apa-apa saja yang sudah dicapai dan rangkuman
dari hasil penelitian yang didapat pada bab sebelumnya, serta saran-saran untuk
