SKRIPSI
ARTIFICIAL NEURAL NETWORK UNTUK PENGENALAN HURUF AKSARA LONTARA BUGIS DENGAN
MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE
(SVM)DISUSUN OLEH :
EKI FEBRIYAN MUSLIFAH NIM : 04315033
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER
UNIVERSITAS NAROTAMA SURABAYA
2019
i
SKRIPSI
ARTIFICIAL NEURAL NETWORK UNTUK PENGENALAN HURUF AKSARA LONTARA BUGIS DENGAN
MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
Disusun Oleh :
EKI FEBRIYAN MUSLIFAH NIM : 04315033
Diajukan Guna Memenuhi Persyaratan untuk Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom)
Pada Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer
Universitas Narotama Surabaya
Surabaya, 26 Juli 2019 Menyetujui Dosen Pembimbing,
Achmad Zakki Falani, S.Kom., M.Kom NIDN : 0721077001
ii
SKRIPSI
ARTIFICIAL NEURAL NETWORK UNTUK PENGENALAN HURUF AKSARA LONTARA BUGIS DENGAN
MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
Disusun Oleh :
EKI FEBRIYAN MUSLIFAH NIM : 04315033
Dipertahankan di depan Penguji Skripsi Program Studi Teknik Informatika
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Narotama Surabaya
Tanggal : 28 Juli 2018 Mengetahui/Menyetujui
Penguji, Ketua Program Studi,
1. Made Kamisurata, ST., M.Kom.
NIDN : 0706027501
2.Achmad Zakki Falani,S.Kom.,M.Kom NIDN : 0712058401
3.Natalia Damastuti, ST., M.T NIDN : 0713047704
Made Kamisurata, ST., M.Kom.
NIDN : 0706027501
Fakultas Ilmu Komputer Dekan,
Aryo Nugroho, ST., MT.
NIDN : 0721077001
iii
SURAT PERNYATAAN
Dengan ini saya menyatakan bahwa dalam Skripsi ini tidak terdapat karya yang pernah di ajukan untuk memperoleh gelar kesarjanaan di suatu Perguruan Tinggi, dan sepanjang pengetahuan saya juga tidak terdapat Karya atau Pendapat yang pernah ditulis oleh orang lain, kecuali yang secara tertulis diacu dalam naskah ini dan disebutkan dalam daftar acuan atau Daftar Pustaka.
Apabila ditemukan suatu Jiplakan atau Plagiat maka saya bersedia menerima akibat berupa sanksi Akademis dan sanksi lain yang diberikan oleh yang berwenang sesuai dengan ketentuan peraturan dan perundang-undangan yang berlaku.
Surabaya, 16 Agustus 2019
Eki Febriyan Muslifah NIM. 04315033
iv
MOTTO DAN PERSEMBAHAN
MOTTO
“Failure only happens if we give up”
(Kegagalan hanya terjadi bila kita menyerah)
~ Lessing ~ PERSEMBAHAN
Puji syukur kepada Allah S.W.T atas limpahan rahmat dan kasihnya, hingga penulisan skripsi ini dapat saya selesaikan. Skripsi ini saya persembahkan kepada kedua orang tua terkasih, yang senantiasa membimbing, mendoakan, dan melimpahkan kasih sayang kepada putra-putri mereka. Segala bentuk perhatian dan nasehat dari kedua orang tua memberikan saya dorongan untuk melakukan yang terbaik dalam menyelesaikan permasalahan yang saya hadapi selama proses penyusunan tugas akhir ini. Tak lupa juga ucapan terima kasih kepada para sahabat, staf, dan dosen Universitas Narotama yang terlibat dalam pembuatan skripsi ini dari awal hingga akhir. Saya menyadari bahwa Skripsi merupakan kewajiban yang harus dipenuhi sebagai syarat untuk mendapatkan gelar akademik. Akan tetapi lebih dari sebuah kewajiban, saya berharap Skripsi ini mampu memberikan manfaat kepada orang lain dan menjadi acuan serta referensi bagi para peneliti yang ingin melakukan penelitian dibidang yang sama. Dengan begitu penelitian yang saya lakukan tidak selesai sampai di sini. Akhir kata, saya sangat bersyukur pengerjaan Skripsi ini dapat berjalan dengan lancar. Semoga semua yang saya kerjakan mendapatkan rahmat dan memberikan manfaat bagi saya pribadi maupun orang-orang di sekitar.
v
KATA PENGANTAR
Segala puji dan syukur penulis panjatkan ke hadirat Allah SWT yang telah melimpahkan rahmat dan hidayahnya sehingga penulis mampu menyelesaikan Skripsi ini, yang berudul “Artificial Neural Network untuk Pengenalan Huruf Aksara Lontara Bugis Dengan Menggunakan Metode Support Vector Machine”. Skripsi atau dikenal sebagai tugas akhir bagi mahasiswa dikerjakan demi memenuhi syarat akademis untuk menyelesaikan program Sarjana (S1) jurusan Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Narotama. Lebih dari itu hasil dari penulisan tugas akhir ini juga diharapkan dapat memberikan manfaat bagi orang lain, terutama para peneliti yang berminat pada penelitian dibidang yang serupa.
Penyusunan tugas akhir ini tentunya sempat mengalami beberapa hambatan dan kendala, hingga akhirnya dapat diselesaikan dengan baik dan tepat waktu. Semua berkat dukungan orang-orang terkasih serta dosen pembimbing yang senantiasa mengarahkan dan memberikan solusi terhadap setiap permasalahan yang dihadapi.
Oleh karena itu pada kesempatan ini penulis ingin menyampaikan ucapan terima kasih kepada :
1. Orang tua penulis, Ibu dan Ayah tercinta yang selalu mendukung, mendoakan dan melimpahkan kasih sayang mereka. Tak lupa pula selalu memberikan nasehat dan dukungan, hingga penulis mampu menyelesaikan penyusunan skripsi ini dengan baik.
vi
2. Bapak Achmad Zakki Falani, S.Kom., M.Kom selaku dosen pembimbing yang telah memberikan nasehat dan bimbingan, hingga penulisan skripsi ini dapat berjalan dengan baik.
3. Bapak Made Kamisutara, S.T., M.Kom selaku ketua program studi Teknik Informatika.
4. Bapak Aryo Nugroho, ST., MT. selaku dekan Fakultas Ilmu Komputer Universitas Narotama.
5. Para dosen penguji, Bapak Made Kamisutara, S.T., M.Kom Bapak Achmad Zakki Falani, S.Kom., M.Kom dan Ibu Natalia Damastuti, ST., M.T
6. Jajaran staf dan dosen Universitas Narotama yang tidak bisa saya sebutkan namanya satu per satu.
7. Sahabat-sahabat mahasiswa Universitas Narotama khususnya program studi Teknik Informatika angkatan 2015 dan rekan-rekan seperjuangan yang memberikan semangat dan motivasi kepada penulis.
Penulis memohon maaf yang sebesar-besarnya jika terdapat kesalahan, baik dalam penulisan maupun pemaparan materi yang kurang jelas. Semua saran dan kritik yang bersifat membangun sangat diharapkan, demi perbaikan dalam penulisan di masa mendatang.
vii
ABSTRAK
Kurang nya pengetahuan tentang huruf aksara lontara bugis untuk masyarakat karna hanya orang asli bugis makasar yang mengetahuinya bagi masyarakat lain belum beberapa belum mengetahui tentang aksara lontara bugis makasar, dan merupakan ciri khas dari daerah makasar karna peninggalan leluhur yang sangat penting untuk dilestarikan, dalam penelitian ini memudahkan masyarakat untuk belajar tentang aksara lontara untuk dunia pendidikan dan untuk diketahui masyarakat lain dengan menggunakan teknologi elektronik yang sekarang sudah lebih baik maka dari itu dalam penelitian ini merancang system yang dapat membaca huruf aksara lontara dengan menggunakan komputasi cerdas dengan menerapkan image processing dengan menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan Metode Support Vector Machine. Dalam metode tersebut terdapat beberapa tahap untuk mengenali aksara lontara di antaranya dengan mengenali pola, dan keunikan karakter dari huruf aksara lontara bugis. Dalam metode yang digunakan image dari huruf aksara lontara yang nantinya akan diproses dengan beberapa tahapan agar dapat dibaca dalam bahasa Indonesia, dan diketahui tingkat akurasi dari metode yang digunakan.
Kata Kunci : Aksara Lontara bugis , Image Processing, Jaringan Syaraf Tiruan, Support Vector Machine
viii
ABSTRACT
Lack of knowledge about the Lontara Bugis script for the community because only the original Bugis Makassar people know about it for other communities. make it easier for the public to learn about lontara script for the world of education and to be known to other communities by using electronic technology which is now better so in this study designed a system that can read the letters lontara by using intelligent computing by applying image processing using the Network method Artificial Neural Support Method Vector Machine. In this method there are several steps to recognize lontara script including recognizing patterns, and the unique character of the letters lontara bugis. In the method used the image of Lontara script will be processed in several stages so that it can be read in Indonesian, and the level of accuracy of the method used is known.
Keywords: Lontara bugis script, Image Processing, Artificial Neural Networks, Support Vector Machine
ix
DAFTAR ISI
SKRIPSI ... i
SKRIPSI ... ii
SURAT PERNYATAAN ... iii
MOTTO DAN PERSEMBAHAN ... iv
KATA PENGANTAR ... v
ABSTRAK ... vii
ABSTRACT ... viii
DAFTAR ISI ... ix
DAFTAR TABEL ... xii
DAFTAR GAMBAR ... xiii
BAB I ... 1
PENDAHULUAN ... 1
1.1. Latar Belakang... 1
1.2. Perumusan Masalah ... 2
1.3. Batasan Masalah ... 2
1.4. Tujuan Penelitian ... 3
1.5. Manfaat penulisan ... 3
1.6. Sistematika penulisan... 3
BAB II ... 5
TINJAUAN PUSTAKA... 5
2.1 Tinjauan Penelitian Terdahulu ... 5
2.2 Teori Dasar Yang Digunakan ... 9
2.2.1 Pengenalan pola ... 9
2.2.2 Aksara ... 10
x
2.2.3 Huruf Lontara ... 11
2.2.4 Huruf Vocal Lontara ... 12
2.2.5 Pengolahan Citra (Image Processing) ... 13
2.2.6 Thresholding... 17
2.2.7 Grayscale ... 17
2.2.8 Cropping... 19
2.2.9 Artificial Neural Network ... 20
2.2.10 Metode Support Vector Machine (SVM) ... 21
2.2.11 Open CV ... 23
a) Fitur ... 24
BAB III... 25
METODOLOGI PENELITIAN ... 25
3.1 Analisa Permasalahan ... 26
3.1.1 Studi Literatur... 26
3.1.2 Analisa Sistem Aplikasi ... 26
3.1.3 Pengumpulan data... 27
3.2 Analisa Proses Pengenalan Data ... 30
3.2.1 Input Data Pengenalan ... 31
3.2.2 Pre-Processing Data ... 32
3.2.3 Segmentasi Data Pengenalan ... 33
3.2.4 Artificial Neural Network ... 34
3.2.5 Menentukan Data Training ... 35
3.3 Analisa Proses Pengujian Data ... 36
3.3.1 Capture Image ... 37
3.3.2 Pre-Processing Data Pengujian ... 38
3.3.3 Segmentasi Data Pengujian ... 38
3.3.4 Ekstraksi ... 38
3.4 Analisa Hasil Pengujian ... 38
3.5 Implementasi ... 39
BAB IV ... 40
xi
HASIL DAN PEMBAHASAN ... 40
4.1. Preprocessing Data ... 40
4.1.1. Sempel Data ... 40
4.1.2. Scaning Gambar ... 41
4.1.3. Cropping Data ... 41
4.1.4. Hasil Cropping Data ... 42
4.2. Ekstraksi Feature image Citra ... 42
4.2.1. Thresholding Image ... 43
4.2.2. Merubah Gambar Thresholding Menjadi Binery ... 43
4.2.3. Merubah Gambar menjadi Invert ... 45
4.2.4. Invert To Excel Binery... 45
4.2.5. Clasifikasi mean data excel ... 47
4.2.6. Kumpulan data hasil mean beserta label ... 48
4.3. Datasets ... 49
4.3.1. Classification Datasets SVM karnel linear ... 50
4.3.2. Hasil Tampilah Data Test ... 51
4.3.3. Hasil Tampilan Data test ANN ... 51
4.3.4. Hasil Tampilan data dengan Size ... 52
4.3.5. Hasil Nilai Akurasi dari SVM Linear ... 53
BAB V ... 56
PENUTUP ... 56
5.1 Kesimpulan... 56
5.2 Saran ... 56
Daftar Pustaka ... 57
xii
DAFTAR TABEL
Tabel 2 1 Penelitian Terdahulu ... 7
Tabel 3.1 1 Huruf Aksara Lontara ... 28
Tabel 4 1 Tabel Nilai Akurasi target Huruf ... 55
xiii
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2 1 Huruf Aksara Konsonan Lontara ... 12
Gambar 2 2 Vocal aksara lontara... 12
Gambar 2 3 Struktur Jaringan Syaraf Tiruan ... 20
Gambar 2 4 Arsitekstur Support Vector Machine (SVM) ... 22
Gambar 4.1 1 Gambar tulisan tangan yang difoto ... 41
Gambar 4.1 2 Hasil Perubahan warna menjadi hitam dan putih ... 41
Gambar 4.1 3 Cropping Data sampel ... 42
Gambar 4.1 4 Hasil Cropping pixel 100x100... 42
Gambar 4.2 1 Hasil Thresholding Binery ... 43
Gambar 4.2 2 Hasil binery Excel image ... 44
Gambar 4.2 3 Hasil Invert ... 45
Gambar 4.2 4 hasil inver dengan binery Excel... 46
Gambar Gambar 4.2 5 hasil mean dari data invert ... 48
Gambar 4.2 6 hasil mean data dan pelabelan yang digunakan sebagai datasets ... 49
Gambar 4.3 1 Datasets yang sudah dilabel ... 50
Gambar 4.3.1 1 Classifikasi Data X dan Y ... 50
xiv
Gambar 4.3.2 1 Hasil Y_test predict ... 51
Gambar 4.3.4 1 Pembagian Size data set X_test ... 53
Gambar 4.3.5 1 Coding SVM kernel Linear ... 54
