BAB 1 PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Pengenalan tulisan tangan telah lama diidentifikasikan sebagai permasalahan yang sulit dipecahkan oleh komputer (Tay & Khalid 1997) karena karakteristik tulisan tangan setiap orang berbeda-beda. Saat ini pemanfaatan teknologi komputer telah banyak diterapkan dalam berbagai aspek kehidupan manusia yang tujuannya untuk
membantu menyelesaikan masalah-masalah tertentu. Salah satu permasalahan tersebut adalah pengenalan karakter tulisan tangan aksara Batak Toba yang memiliki keunikan
tersendiri dimana aksaranya semi silabis yang terdiri atas 19 huruf (ina ni surat). Secara umum, pengenalan tulisan tangan terbagi menjadi dua jenis, yaitu metode online dan offline. Metode offline melakukan konversi secara otomatis tulisan pada sebuah citra menjadi karakter yang dapat diolah oleh computer dan aplikasi pemrosesan teks. Pada metode online, koordinat dua dimensi dari poin-poin penulisan direpresentasikan sebagai fungsi waktu dan urutan setiap garis yang dituliskan juga disimpan secara realtime untuk mengenali karakter yang dituliskan (Arica dan Yarman-Vural, 2001).
Jaringan Saraf Tiruan adalah jaringan komputasional yang mensimulasikan jaringan sel saraf (neuron) dari pusat sistem saraf makhluk hidup (Graupe, 2007). Jaringan saraf tiruan telah banyak digunakan dalam bidang pengenalan pola (pattern recognition). Salah satu implementasinya adalah pengenalan karakter.
Backpropagation neural network merupakan tipe jaringan saraf tiruan yang menggunakan metode pembelajaran terbimbing (supervised learning). Pada supervised learning terdapat pasangan data input dan output yang dipakai untuk melatih JST hingga diperoleh bobot penimbang (weight) yang diinginkan. Penimbang itu sendiri adalah sambungan antar lapis dalam JST.
Penelitian terdahulu mengenai pengenalan huruf sudah banyak dilakukan salah
satunya adalah meneliti tulisan tangan aksara Batak Toba menggunakan metode ekstraksi freeman chain code (Robin, 2013).
2
Pada penelitian ini metode ekstraksi zoning dan diagonal based feature extraction akan dikombinasikan untuk mendapatkan nilai fitur yang akan digunakan sebagai lapisan input. Untuk setiap data sampel yang telah melalui proses prapengolahan citra (binerization, normalization dan thinning ) akan dilakukan ekstraksi fitur. Ekstraksi pertama dilakukan menggunakan metode zoning dan selanjutnya untuk citra yang sama akan diekstraksi lagi menggunakan metode diagonal based feature extraction.
1.2. Rumusan Masalah
Pengenalan tulisan tangan telah lama diidentifikasikan sebagai permasalahan yang sulit dipecahkan oleh komputer karena karakteristik tulisan tangan setiap orang berbeda-beda. Salah satu permasalahan tersebut adalah dalam pengenalan karakter tulisan tangan aksara Batak Toba yang memiliki keunikan tersendiri dimana aksaranya semi silabis. Oleh karena itu dibutuhkan suatu pendekatan sehingga menghasilkan sebuah sistem pengenalan tulisan tangan aksara Batak Toba
1.3. Batasan Masalah
Batasan masalah pada penelitian ini adalah:
1. Ukuran citra untuk diekstrak adalah 60x90 piksel dan dibagi menjadi 6 kolom dan 9 baris zona dengan ukuran setiap zona adalah 10x10 piksel
2. Sistem tidak dirancang untuk mengenali gaya tulisan penulis, namun bertujuan untuk mengenali karakter yang ditulis.
3. Penulisan huruf aksara Batak Toba (ina ni surat) dilakukan menggunakan alat tulis dengan tinta warna hitam.
4. Akuisisi citra diambil dari 10 orang.
1.4. Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah membuat aplikasi pengenalan tulisan tangan aksara Batak Toba pada jaringan backpropagation menggunakan kombinasi metode zoning dan diagonal based feature extraction.
3
1.5. Manfaat Penelitian
Manfaat yang dapat diperoleh dari penelitian ini adalah:
1. Bagi penulis, diharapkan penelitian ini dapat menambah pengetahuan tentang penerapan jaringan saraf tiruan backpropagation. dalam pengenalan tulisan tangan aksara Batak Toba
2. Bagi pihak lain, diharapkan penelitian ini dapat digunakan sebagai referensi untuk penelitian lain serta dapat memberikan suatu teknik alternatif mengenai pengenalan tulisan tangan aksara Batak Toba dengan menggunakan jaringan saraf backpropagation.
1.6. Metodologi Penelitian
Metodologi penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah: a. Studi Literatur
Pada tahap ini dilakukan studi kepustakaan yaitu proses pengumpulan bahan-bahan referensi yang jaringan saraf tiruan backpropagation dan pengenalan tulisan aksara batak Toba dari buku, artikel, paper, jurnal, makalah dan sumber lainnya.
b. Analisis
Pada tahap ini dilakukan analisis penggunaan jaringan backpropagation untuk pengenalan tulisan tangan aksara Batak Toba.
c. Perancangan
Pada tahap ini dilakukan perancangan proses pengenalan tulisan tangan aksara Batak Toba, seperti arsitektur jaringan dan flowchart.
d. Implementasi
Pada tahap ini dilakukan implementasi analisis yang telah dilakukan ke dalam kode program.
e. Pengujian
Pada tahap ini dilakukan pengujian kemampuan jaringan backpropagation untuk pengenalan tulisan tangan aksara Batak Toba.
f. Penyusunan Laporan
Pada tahap ini dilakukan penulisan laporan mengenai seluruh penelitian yang telah dilakukan.
4
1.7. Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan dari skripsi ini terdiri dari lima bagian utama sebagai berikut:
Bab 1 Pendahuluan
Bab ini berisi latar belakang, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metodologi penelitian, dan sistematika penulisan.
Bab 2: Landasan Teori
Bab ini berisi teori-teori yang digunakan untuk memahami permasalahan yang dibahas pada penelitian ini. Pada bab ini dijelaskan tentang ekstraksi fitur, jaringan saraf tiruan, algoritma backpropagation, dan pengolahan citra digital.
Bab 3: Analisis Dan Perancangan
Bab ini berisi analisis dan penerapan jaringan backpropagation untuk pengenalan tulisan tangan aksara Batak Toba, serta perancangan seperti pemodelan dan flowchart.
Bab 4: Implementasi Dan Pengujian
Bab ini berisi pembahasan tentang implementasi dari analisis dan perancangan yang disusun pada Bab 3 dan pengujian apakah hasil yang didapatkan sesuai dengan yang diharapkan.
Bab 5: Kesimpulan Dan Saran
Bab ini berisi kesimpulan dari keseluruhan uraian bab-bab sebelumnya dan saran-saran yang diajukan untuk pengembangan selanjutnya.
