IMPLEMENTASI JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK PENGENALAN POLA DAN PENERJEMAH AKSARA KARO DENGAN METODE ASSOCIATIVE MEMORY TIPE HETERO-ASSOCIATION SKRIPSI JAKUP GINTING 091401055 PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2014
IMPLEMENTASI JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK PENGENALAN POLA DAN PENERJEMAH AKSARA KARO DENGAN METODE ASSOCIATIVE MEMORY TIPE HETERO-ASSOCIATION SKRIPSI Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijasah Sarjana Ilmu Komputer JAKUP GINTING 091401055 PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2014
PERSETUJUAN Judul : IMPLEMENTASI JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK PENGENALAN POLA DAN PENERJEMAH AKSARA KARO DENGAN METODE ASSOCIATIVE MEMORY TIPE HETERO- ASSOCIATION Kategori : SKRIPSI Nama : JAKUP GINTING Nomor Induk Mahasiswa : 091401055 Program Studi Fakultas Komisi Pembimbing : : S1 ILMU KOMPUTER : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA Diluluskan di Medan, April 2014 Pembimbing 1 Pembimbing 2 Dr. Poltak Sihombing, M.Kom Romi Fadillah Rahmat, B.Comp.Sc, M.Sc NIP. 196203171991031001 NIP. 198603032010121004 Diketahui/disetujui oleh Program Studi S1 Ilmu Komputer Ketua, Dr. Poltak Sihombing, M.Kom NIP. 196203171991031001
PERNYATAAN IMPLEMENTASI JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK PENGENALAN POLA DAN PENERJEMAH AKSARA KARO DENGAN METODE ASSOCIATIVE MEMORY TIPE HETERO-ASSOCIATION SKRIPSI Saya menyatakan bahwa skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing telah disebutkan sumbernya. Medan, April 2014 Jakup Ginting 091401055
PENGHARGAAN Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yesus Kristus, yang telah memberikan berkat dan kasih-nya, serta segala sesuatu dalam hidup, sehingga penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi ini, sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer, Program Studi S1 Ilmu Komputer, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi,. Ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada semua pihak yang telah membantu penulis dalam menyelesaikan skripsi ini baik secara langsung maupun tidak langsung. Pada kesempatan ini penulis ingin mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada: 1. Bapak Prof. Dr. Dr. Syahril Pasaribu, DTM&H, Msc(CTM), Sp.A(K) selaku Rektor. 2. Bapak Prof. Muhammad Zarlis selaku Dekan Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi. 3. Bapak Dr. Poltak Sihombing, M.Kom. selaku Ketua Program Studi S1 Ilmu Komputer dan Dosen Pembimbing I yang telah banyak meluangkan waktunya dan memberikan masukan yang bermanfaat bagi penulis. 4. Ibu Maya Silvi Lydia, B.Sc. M.Sc. selaku Sekretaris Program Studi S1 Ilmu Komputer. 5. Bapak Romi Fadillah Rahmat, B.Comp.Sc, M.Sc selaku Dosen Pembimbing II yang telah banyak meluangkan waktunya dalam memberikan masukanmasukan yang bermanfaat kepada penulis. 6. Ibu Dr. Erna Budhiarti Nababan, MIT selaku Dosen Pembanding I yang telah banyak meluangkan waktunya dalam memberikan masukan-masukan kepada penulis. 7. Bapak Amer Sharif, S.Si, M.Kom selaku Dosen Pembanding II yang telah banyak meluangkan waktunya dalam memberikan masukan-masukan kepada penulis. 8. Semua dosen serta pegawai di Program Studi S1 Ilmu Komputer Fasilkom-TI USU. 9. Ayahanda (Alm) M.Ginting dan Ibunda A. Br Tarigan yang selalu memberikan dukungan baik materi maupun non-materi, dukungan, kasih sayang, perhatian, serta doa tanpa henti kepada penulis. 10. Keempat kakakku, ketiga abang iparku dan kedua keponakanku yang selalu memberikan sukacita kepada penulis saat mengerjakan skripsi. 11. Teman seperjuangan 2009 Samuel, Septian, Jhonri, Yudhi, kelompok rohaniku Ressurexit Dominus, Kak Debora, Ales, Juni, (alm)harmanto, Santo, Bertua, adik-adikku Mey, Winda, Dhini, Vera dan Satya, yang telah banyak memberikan inspirasi dan berdoa untuk penulis.
12. Teman-teman Koordinasi FMIPA 2011, 2012 dan 2013 yang menjadi teman dalam suka duka dan berbagi dalam pengerjaan skripsi 13. Semua pihak yang terlibat langsung maupun tidak langsung yang tidak dapat penulis ucapkan satu demi satu yang telah membantu penyelesaian skripsi ini. Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih terdapat kekurangan. Oleh karena itu, penulis mengharapkan kritik dan saran yang bersifat membangun demi kesempurnaan skripsi ini. Penulis berharap skripsi ini dapat bermanfaat terutama untuk diri sendiri dan juga kepada seluruh pembaca. Medan, April 2014 Penulis,
ABSTRAK Jaringan saraf tiruan adalah sistem pemroses informasi yang memiliki karakteristik mirip dengan jaringan saraf biologi. Jaringan saraf tiruan dibentuk sebagai generalisasi model matematika dari jaringan saraf biologi. Prinsip jaringan saraf tiruan ini meniru cara kerja sistem saraf otak manusia. Pengenalan pola merupakan salah satu fungsi dari pemanfaatan jaringan saraf tiruan, dimana suatu obyek dikenali polanya sehingga nantinya dapat membantu proses pengenalan dari suatu obyek yang polanya mengalami kerusakan. Metode associative memory tipe hetero-association merupakan arsitektur jaringan saraf tiruan yang dapat mengenali pola baik dengan data yang tidak lengkap atau dengan Noise. Proses kerja pada penelitian ini dimulai dengan digitalisasi citra Aksara Karo dari tulisan tangan pada kertas ke dalam citra digital dengan scanner kemudian diproses untuk memperoleh citra biner yang akhirnya diubah ke dalam bipolar dengan nilai 1 dan -1. Tahap selanjutnya nilai piksel dari citra tersebut dijadikan inputan bagi jaringan saraf tiruan. Akhir dari proses ini akan menghasilkan matriks bobot yang akan dijadikan sebagai tolak ukur untuk pengujian pengenalan pola karakter Aksara Karo. Penelitian ini memiliki dua pengujian, pertama pengujian terhadap data pengujian pola karakter Aksara Karo yang telah dilatih diperoleh tingkat pengenalan sebesar 82,7419%, kedua pengujian terhadap data pengujian pola karakter Aksara Karo yang tidak dilatih (testing) yang memiliki tingkat pengenalan sebesar 79,0323%. Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini adalah metode associative memory tipe hetero-association dapat mengenal pola cukup baik, walaupun dengan proses pelatihan hanya 1 epoch. Katakunci: Jaringan Saraf Tiruan, Associative Memory tipe Hetero-association, Pengenalan Pola, Aksara Karo.
IMPLEMENTATION OF NEURAL NETWORK FOR AKSARA KARO PATTERN RECOGNITION AND TRANSLATION WITH ASSOCIATIVE MEMORY HETERO-ASSOCIATION TYPE METHOD ABSTRACT Artificial neural networks are information processing systems that have characteristics similar to biological neural networks. Neural network was formed as a generalization of mathematical models of biological neural networks. Principles of artificial neural networks mimic the way the human brain nerve system working. Pattern recognition is one of the functions of utilization of artificial neural networks, where the pattern of an object is recognized so as to help in identification of damaged patterns. Associative memory hetero-association type is a method of neural network which is able to recognize both pattern with incomplete data or with Noise. This research begins by digitalizing the Aksara Karo character from handwritten on paper using scanner and processed to obtain binary images and in the end converted to bipolar with pixel value of 1 and -1. These images are then used as input for the neural network. The end result is a weight matrix that will be used for Aksara Karo character recognition. Test result using characters were used as training sample obtained a recognition rate of 82,7419%. Test using testing sample produced a recognition rate of 79,0323%. It may be concluded that method is Associative memory hetero-association type method can recognise the pattern well even with just 1 epoch train. Keyword: Neural Network, Associative Memory Hetero-association Type, Pattern Recognition, Aksara Karo
Persetujuan Pernyataan Penghargaan Abstrak Abstract Daftar Isi Daftar Gambar Daftar Tabel DAFTAR ISI Hal. ii iii iv vi vii viii x xi Bab 1 Pendahuluan 1.1. Latar Belakang 1 1.2. Rumusan Masalah 2 1.3. Batasan Masalah 2 1.4. Tujuan Penelitian 3 1.5. Manfaat Penelitian 3 1.6. Sistematika Penelitian 3 Bab 2 Landasan Teori 2.1. Jaringan Saraf Tiruan 2.1.1. Arsitektur Jaringan Saraf Tiruan 2.1.2. Manfaat Jaringan Saraf Tiruan 2.2. Pengenalan Pola 2.2.1. Proses Pra Pengolahan 2.2.2. Ekstraksi Fitur 2.2.3. Klasifikasi dan Segmentasi 2.2.4. Seleksi Ciri 2.2.5. Latihan 2.3. Pengenalan Pola Asosiatif 2.4. Citra 2.5. Aksara Karo 2.6. Tinjauan Penelitian Yang Berhubungan 5 7 8 11 12 12 13 13 13 13 16 16 18 Bab 3 Analisis Dan Perancangan Sistem 19 3.1. Analisis Sistem 19 31 3.1.1 Analisis Masalah 19 31 3.1.2 Analisis Persyaratan 19 32 3.1.2.1 Persyaratan Fungsional 20 3.1.2.2 Persyaratan NonFungsional 20 3.1.3. Analisis Proses 21 3.2. Pemodelan 28 3.2.1. Pemodelan Sistem 28 3.2.1.1. Perancangan Unified Modelling Language (UML) 29 3.2.1.1.1. Use Case Diagram 29 3.2.1.1.2. Activity Diagram (Diagram Aktivitas) 31 3.2.1.1.3. Sequence Diagram 34 3.3. Perancangan Flowchart 32
3.4. Perancangan Antarmuka Sistem 3.4.1. Form Utama 3.4.2. Form Pengolahan dan Pelatihan Citra 3.4.3. Form Pengujian Citra 3.5. Tahapan Sistem 3.6. Perancangan Arsitektur Jaringan 3.7. Pseudocode Program 3.7.1. Pseudocode Proses Pelatihan JST 3.7.2. Pseudocode Proses Pengujian JST Bab 4 Implementasi dan Pengujian Sistem 4.1. Implementasi Sistem 4.1.1. Tampilan Antarmuka Sistem 4.1.1.1. Form Utama 4.1.1.2. Form Tentang 4.1.1.3. Form Pengolahan dan Pelatihan 4.1.1.4. Form Bantuan Pengolahan dan Pelatihan 4.1.1.5. Form Pengujian 4.1.1.4. Form Bantuan Pengujian 4.2. Pengujian 4.2.1. Pengujian Pada Citra Yang Telah Dilatih 4.2.2. Pengujian Pada Citra Testing 4.3.Analisis Penyebab Kegagalan Dalam Pengenalan Karakter Bab 5 Kesimpulan dan Saran 5.1. Kesimpulan 5.2. Saran Daftar Pustaka Lampiran Listing Program Lampiran Curriculum Vitae Lampiran Citra Aksara Karo 33 34 35 36 36 37 45 45 46 48 48 48 48 49 50 52 52 54 54 54 57 58 60 60 60 61 A-1 B-1 C-1
DAFTAR GAMBAR Hal. Gambar 1.1 Beberapa contoh penulisan huruf A 1 Gambar 2.1 Neuron dalam jaringan saraf tiruan 6 Gambar 2.2 Jaringan Lapis Tunggal 7 Gambar 2.3 Jaringan Multi Lapis 8 Gambar 2.4 Jaringan kompetitif Gambar 2.5 Model pengenalan pola dengan pendekatan statistik Gambar 2.6 Karakter Aksara Karo Gambar 3.1 Use Case Diagram Sistem 30 Gambar 3.2 Activity Diagram Pelatihan 32 Gambar 3.3 Activity Diagram Pengujian 33 Gambar 3.4 Sequence Diagram Sistem 34 Gambar 3.5 Flowchart Proses Pelatihan dan Pengujian 36 Gambar 3.6 Rancangan Form Utama 37 Gambar 3.7 Rancangan Form Pengolahan dan Pengujian Citra 38 Gambar 3.8 Rancangan form Pengujian Citra 39 Gambar 3.9 Diagram Proses Sistem Secara Umum 40 Gambar 3.10 Urutan Pemrosesan Citra 42 Gambar 3.11 Arsitektur Jaringan Saraf Tiruan Metode associative 45 memory tipe hetero-association untuk Pengenalan Pola Karakter Aksara Karo Gambar 4.1 Tampilan Form Utama 48 Gambar 4.2 Tampilan Form Tentang 48 Gambar 4.3 Proses Pengambilan serta Pengubahan Ukuran Citra 49 Gambar 4.4 Proses Binerisasi Citra Gambar 4.5 Proses Ekstraksi Fitur Gambar 4.6 Tampilan Antarmuka Form Bantuan Pengolahan dan Pelatihan Gambar 4.7 Proses Pengujian Citra Gambar 4.8 Proses Pengujian Banyak Citra Gambar 4.9 Tampilan Antarmuka Form Bantuan Pengujian 8 12 17 50 50 51 52 52 53
DAFTAR TABEL Tabel 3.1 Dokumentasi Naratif Use Case Pelatihan Sistem Tabel 3.2 Dokumentasi Naratif Use Case Pengujian Sistem Tabel 3.3 Simbol dan Keterangan Pada Flowchart Tabel 4.1 Hasil Pengujian Citra yang Dilatih Tabel 4.2 Citra yang Mengalami Kesalahan Dalam Pengenalan Tabel 4.3 Hasil Pengujian Citra yang Tidak Dilatih Tabel 4.4 Citra yang Mengalami Kesalahan Dalam Pengenalan Tabel 4.5 Tabulasi Kemiripan Karakter Pada Aksara Karo Hal. 30 31 35 54 55 56 57 58