Sistem pengkonversi karakter Braille merupakan

sistem yang dapat melakukan penerjemahan karakter

Braille kebentuk abjad. Penelitian ini bertujuan

membuat aplikasi pendeteksian dan penerjemah karakter

Braille menggunakan Backpropagation. Pendeteksian

citra Braille dilakukan dengan ekstraksi fitur Braille

menggunakan threshold. Dengan metode

Backpropagation sistem dapat menganalisa informasi

berupa citra, dan dikonversi ke dalam kode huruf. Hasil

penelitian ini adalah sistem dapat mengenali karakter

Braille kebentuk abjad secara offline menggunakan

Backpropagation dengan pattern sebanyak 81 data

diperoleh error goal sebesar 0.001 dan training berhenti

pada epoch ke 651

Anggara , Ismawan

Dwi Kurnia , Basuki

Setiawardhana, Setiawardhana

Indonesian

EEPIS Repository

The 13th Industrial Electronics Seminar 2011 (IES 2011)  Electronic Engineering Polytechnic Institute of Surabaya (EEPIS), Indonesia, October 26, 2011   ISBN: 978-979-8689-14-7  201    Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan Sebagai Penterjemah Karakter Braille Ke Bentuk Abjad    Anggara Ismawan, Setiawardhana, Dwi Kurnia Basuki Program Studi Teknik Komputer Politeknik Elektronika Negeri Surabaya – Institut Teknologi Sepuluh Nopember Kampus ITS Keputih Sukolilo Surabaya 60111 Telp. 031-5947280, Fax 031-5946114    Abstrak  Sistem pengkonversi karakter Braille merupakan sistem  yang  dapat  melakukan  penerjemahan  karakter Braille  kebentuk  abjad.    Penelitian  ini  bertujuan membuat aplikasi pendeteksian dan penerjemah karakter Braille  menggunakan  Backpropagation.  Pendeteksian citra  Braille  dilakukan  dengan  ekstraksi  fitur  Braille menggunakan  threshold.  Dengan  metode Backpropagation  sistem  dapat  menganalisa  informasi berupa citra, dan dikonversi ke dalam kode huruf. Hasil penelitian  ini  adalah  sistem  dapat  mengenali  karakter Braille  kebentuk  abjad  secara  offline  menggunakan Backpropagation  dengan  pattern  sebanyak  81  data diperoleh error goal sebesar 0.001 dan training berhenti pada epoch ke 651.  Keywords: braille,  threshold,  backpropagation.   1.  Pendahuluan Saat  ini  banyak  peneliti  yang  mengembangkan sistem komputer untuk secara otomatis dapat mengenali berbagai  objek  misalnya  Braille.  Braille  adalah  sejenis sistem  tulisan  sentuh  yang  digunakan  oleh  orang  buta. Sistem  ini  sangat  membantu  orang  buta  untuk  proses berkomunikasi  dalam  bentuk  tulisan.  Setiap  sel  Braille terdiri dari enam titik timbul, tiga baris dengan dua titik. Thiang[4] mencoba  mengembangkan  sistem  pengenalan karakter  Braille  menggunakan  Hamming  network  yang merupakan salah satu model struktur dari artificial neural network.  Lisa  Wong,  Waleed  Abdulla  dan  Stephan Hussman[9]  mengembangkan  metode  jaringan  saraf tiruan  untuk  pengenalan  karakter  Braille  menggunakan image processing dari proses pengambilan sample Braille menggunakan mesin scanner. Pada  penelitian  pengenalan  karakter  Braille  dan thresholding,  Y.M.  Alginahi[8]  menggunakan  metode MultiLayer  Perceptron  Neural  Network  (MLP  NN) dengan  sistem  Optical  Character  Recognition  (OCR) yang dapat menerjemahkan suatu image ke dalam bentuk teks. Pada  penelitian  ini  akan  dikembangkan  sistem penterjemah  karakter  Braille  menggunakan  metode Jaringan  Saraf  Tiruan  perambatan  –  balik  (JST backpropagation). Secara garis besar proses penelitian ini adalah  pengenalan  citra  karakter  Braille  menggunakan image processing dengan cara mengkombinasikan antara ekstraksi  fitur  dan  jaringan  saraf  tiruan  yang dikembangkan menggunakan metode Backpropagation.   2.  Pembahasan Pada  bagian  ini  akan  dibahas  desain  dan implementasi  sistem  dengan  metode  yang  diusulkan sampai  dengan  analisa  hasil  pengujian  sistem  secara keseluruhan.  2.1.  Perancangan Sistem  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendesain  dan membuat  sistem  pengenalan  karakter  Braille menggunakan  image  processing  dengan  jaringan  saraf tiruan menggunakan metode Backpropagation. Gambar 1 menunjukkan  diagram  rancangan  sistem  pengenalan karakter Braille secara keseluruhan  :             Gambar 1. Sistem Pengenalan Karakter Braille  Karakter  Braille  diambil  dari  proses  scanning dengan  mesin  scanner  kemudian  dilakukan  image processing  yaitu  melakukan  thresholding  Braille, sehingga diperoleh ekstraksi fitur dari Braille. Informasi yang diperoleh dari hasil image processing adalah berupa data  biner  yaitu  0  dan  1.  Informasi  tersebut  digunakan Braille  Image Processing Backpropagation Abjad Image, Acoustic, Speech and Signal Processing Technologies and Applications 202 sebagai nilai masukan ke Backpropagation.  Model dari sistem  pengenalan  dengan  Backpropagation  yang dirancang mempunyai 6 buah data masukan dan 5 buah pasangan data sebagai target. Aplikasi  sistem  ini  dibuat  dengan  menggunakan visual studio 2008 seperti pada gambar 2 dan gambar 3.    Gambar 2. Form Aplikasi Image Processing    Gambar 3. Form Aplikasi Backpropagation  2.2.  Pengambilan Fitur Karakter Braille  Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui fitur dari karakter  Braille  hasil  proses  image  processing  yaitu thresholding  pada  semua  karakter  Braille  sebanyak  26 data. Setiap fitur karakter Braille memiliki data fitur yang berbeda. pada table 1 menunjukkan fitur karakter Braille hasil thresholding :       Tabel 1. Pengambilan Fitur Karakter Braille  No.  Thresholding  Abjad  Fitur Braille 1   a  100000 2   b  110000 3  c  100100 4  d  100110 5  e  100010 6  f  110100 7  g  110110 8  h  100110 9  i  010100 10  j  010110 11  k  101000 12  l  111000 Image, Acoustic, Speech and Signal Processing Technologies and Applications 203 13  m  101100 14  n  101110 15  o  101010 16  p  111100 17  q  111110 18  r  111010 19  s  011100 20  t  011110 21  u  101001 22  v  111001 23  w  010111 24  x  101101 25  y  101111 26  z  101011  2.3.  Pelatihan Data Karakter Braille  Hasil  data  yang  diperoleh  dari  ekstraksi  fitur karakter  Braille  akan  memasuki  fase  pelatihan  dan selanjutnya  dipelajari  dengan  sistem  JST Backpropagation. Pada Backpropagation, Fase pelatihan dimulai dari proses feed forward  yang digunakan untuk mencari nilai hidden layer dan nilai output layer, jika hasil output  layer  tidak  sesuai  dengan  target maka dilakukan proses backward untuk mencari nilai error yang ada pada output  layer  dan  hidden  layer.  Dan  nantinya  akan mempengaruhi  nilai  bobot  yang  ada  pada  hidden  layer dan input layer setelah itu dilakukan kembali feedforward dan backward jika hasil output tidak sesuai dengan target. Arsitektur Backpropagation Braille yaitu input sebanyak 6 unit data, lapisan hidden sebanyak 10 unit dan output sebanyak 5 unit.  Gambar  4  menunjukkan  arsitektur  JST Backpropagation untuk pengenalan karakter Braille.               Gambar 4. Arsitektur Backpropagation  Proses  pelatihan  jaringan  saraf  tiruan  ini menggunakan  pasangan  data.  Table  2  adalah  pasangan data yang digunakan untuk pelatihan Backpropagation.  Tabel 2. Pasangan Data Backpropagation  No.  Huruf Braille Pasangan Data Y0  Y1  Y2  Y3  Y4 1  a  0  0  0  0  1 2  b  0  0  0  1  0 3  c  0  0  0  1  1 4  d  0  0  1  0  0 5  e  0  0  1  0  1 6  f  0  0  1  1  0 7  g  0  0  1  1  1 4 5 Image, Acoustic, Speech and Signal Processing Technologies and Applications 204 8  h  0  1  0  0  0 9  i  0  1  0  0  1 10  j  0  1  0  1  0 11  k  0  1  0  1  1 12  l  0  1  1  0  0 13  m  0  1  1  0  1 14  n  0  1  1  1  0 15  o  0  1  1  1  1 16  p  1  0  0  0  0 17  q  1  0  0  0  1 18  r  1  0  0  1  0 19  s  1  0  0  1  1 20  t  1  0  1  0  0 21  u  1  0  1  0  1 22  v  1  0  1  1  0 23  w  1  0  1  1  1 24  x  1  1  0  0  0 25  y  1  1  0  0  1 26  z  1  1  0  1  0   2.4.  Pengenalan Karakter Braille    Pada  proses  pengenalan  menggunakan  JST Backpropagation  ini,  dilakukan  pencocokan antara  data fitur  yang  diperoleh  dari  proses  thresholding  dengan pasangan data pelatihan. Dengan metode tersebut, proses pengenalan  hanya  menggunakan  fase  propagasi  maju (feedforward)  saja.  Hal  tersebut  dikarenakan  keempat data – data bobot yang dihasilkan pada proses learning sebelumnya  sudah  didapatkan  dan  telah  disimpan  di dalam file .txt, sehingga hanya memadukan antara nilai data  yang  telah  diperoleh  dari  proses  ekstraksi  fitur karakter Braille sebagai data input dengan pasangan data yang  telah  ditentukan  sebelumnya  pada  jaringan  output atau target. Jadi proses pengenalan karakter Braille dapat dilakukan dengan baik dan benar.  2.5.  Pengujian JST Backpropagation    Jumlah  hidden  layer  yang  digunakan  adalah sebanyak  10  hidden.  Jumlah  input  pada  layer  input sebanyak  6  input  data,  hal  tersebut  dikarenakan  pada setiap  titik  atau  dot  pada  karakter  Braille  memiliki sebanyak 6 kondisi data dan layer output atau target pada JST Backpropagation adalah sebanyak 5 data berupa data biner.    Sedangkan  untuk  jumlah  pattern  yang  digunakan sebagai  data  pembelajaran  JST  Backpropagation  ini adalah  sebanyak  81  data  pattern,  karena  dengan menggunakan  data  sebanyak  81  pattern  tersebut  maka pada  sistem  pengenalan  karakter  Braille  ini  dapat mengenali  karakter  braille  dengan  baik.  Nilai  toleransi error  pada  sistem  ini  juga  sangat  mempengaruhi  saat sistem melakukan proses pembelajaran. Karena semakin kecil  nilai  toleransi  error  yang  diberikan  pada  sistem pembelajaran  dengan  JST  Backpropagation  ini,  maka sistem  akan  semakin  baik  dalam  proses  pengenalan karakter  Braille.  Nilai  toleransi  error  yang  diberikan adalah  sebesar  0.0001.  Dengan  nilai  toleransi  yang diberikan  tersebut,  sistem  dapat  mengenali  karakter Braille  dengan  baik.  Untuk  nilai  miu  nol  pada  sistem diberikan nilai sebesar 0.5 dan nilai K nol diberikan nilai sebesar 100.  2.6.  Pengujian Toleansi Error (error goal)  Proses  pengujian  ini  dilakukan  untuk  menentukan besarnya toleransi error (error goal) yang menghasilkan tingkat  keberhasilan  tertinggi  untuk  pelatihan  dan  data pengujian  dengan  menggunakan  unit  tersembunyi sebanyak 10 unit. Penggunaan nilai toleransi error yang berbeda,  diharapkan  dapat  meningkatkan  nilai keberhasilan jaringan pada proses pengujian dengan data asing sehingga dapat mencapai nilai tingkat keberhasilan sebesar 100%. Entisari Rokhani[6], dalam penelitiannya menggunakan lima kombinasi nilai toleransi error yang berbeda yaitu 0.05, 0.005, 0.001, 0.0005, dan 0.0001.  Tabel 3. Hasil Percobaan Perubahan error goal  No. Error Goal Iterasi Dikenali / Tidak Dikenali Data Pelatihan Tingkat Keberhasilan (%) 1  0.05  71  81/7  74,07 2  0.005  1080  81/1  98,76 3  0.001  1583  81/0  100 4  0.0005  2314  81/0  100 5  0.0001  14929  81/0  100  Dari hasil percobaan toleransi error pada tabel 3 di atas  menghasilkan  tiga  percobaan  terbaik  dengan  nilai tingkat  keberhasilan  mencapai  100%.  Yaitu  pada  error goal  0.001  dengan  iterasi  1583,  0.0005  dengan  iterasi 2314,  dan  0.0001  dengan  iterasi  14929.  Berarti  pada kombinasi  parameter  tersebut  jaringan  telah  mampu mengenali  semua  pola  karakter  Braille  yang  diujikan dengan benar. Hasil tersebut merupakan hasil yang paling baik  dan  sesuai  dengan  tujuan  simulasi  jaringan  bahwa jaringan mampu menghasilkan nilai tingkat keberhasilan sebesar 100% untuk semua data pelatihan.  2.7.  Pengujian Variasi Miu Nol  Percobaan berikut menggunakan nilai toleransi error terbaik  yang  didapat  dari  percobaan  sebelumnya  dan menggunakan  nilai  miu  nol  yang  berbeda Image, Acoustic, Speech and Signal Processing Technologies and Applications 205 (0.1,0.2,0.5,0.8,0.9,1)  untuk  dianalisa  hasil  terbaik berdasarkan  nilai  miu  nol  tersebut.  Pada  pengujian  ini akan dilihat pengaruh dari nilai miu nol terhadap tingkat keberhasilan  pengenalan  dan  jumlah  iterasi  untuk menghasilkan  output  pada  JST  Backpropagation. Pengujian  ini  dilakukan  dengan  memberikan  nilai toleransi error yang sama yaitu 0.001 dan nilai miu nol yang  berubah  –  ubah.  Tabel  4  menunjukkan  hasil pengaruh miu nol :  Tabel 4. Hasil Percobaan Miu Nol  No.  Miu Nol  Iterasi  MSE Prosentasi Kesalahan (%) 1  0.1  1999  0.0269  96 2  0.2  1999  0.0095  89 3  0.5  1583  0.0009  0 4  0.8  1999  0.0372  97 5  0.9  1999  0.0141  92 6  1  1999  0.0692  98  Dari hasil percobaan yang dihasilkan seperti pada tabel 4 di  atas,  bahwa  nilai  miu  nol  terbaik  untuk  proses pengenalan dan sesuai dengan tujuan simulasi dari JST Backpropagation adalah dengan nilai miu nol sebesar 0.5. Dimana  nilai  toleransi  errornya  sama  dengan  nilai toleransi  yang  telah  ditetapkan  sebelumnya  yaitu  0.001 dan  prosentasi  kesalahan  yang  dihasilkan  0%  atau diperoleh  nilai  keberhasilan  100%  pada  proses  iterasi 1583,  yang  menunjukkan  bahwa  pada  jaringan Backpropagation dapat belajar dengan baik pada kondisi ini. Oleh karenanya kombinasi nilai toleransi error dan nilai  miu nol  inilah  yang  dapat  dijadikan  acuan  terbaik untuk proses pelatihan jaringan.  2.8.  Pengujian Pengenalan Karakter Braille  Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation didesain dan dilatih  untuk mengenali  26  karakter  Braille.  Dari huruf Braille  “a”  sampai  huruf  Braille  “z”  metode  JST Backpropagation  bisa  mengenali  ke  26  huruf  tersebut dengan  benar.  Arsitektur  terbaik  jaringan  saraf  tiruan dengan algoritma Backpropagation untuk mengenali pola karakter  Braille  ditentukan  dengan  cara  melakukan beberapa  percobaan  dengan  setiap  kombinasi  yang berbeda, mulai dari pengujian toleransi error (error goal) sampai  pada  pengujian  nilai  miu  nolnya,  dengan melakukan  beberapa  pengujian  tersebut  sehingga  bisa dihasilkan pengenalan karakter Braille dengan baik. Dari percobaan – percobaan tersebut dipilih hasil terbaik yang ditentukan berdasarkan nilai tingkat keberhasilan tertinggi untuk  data  pelatihan  jaringan.  Dimana  nilai  tertinggi tersebut diharapkan dapat mencapai 100% dengan asumsi bahwa jaringan mampu mengingat dan dapat mengenali semua  pola  karakter  Braille  yang  pernah  dilatih.  Hasil pengujian data dengan JST Backpropagation pengenalan karakter Braille dapat dilihat seperti pada table 5 berikut :  Tabel 5. Hasil Pengenalan Semua Pola karakter Braille  No.  Huruf Braille  Input Data  Output 1  a  100000  a 2  b  110000  b 3  c  100100  c 4  d  100110  d 5  e  100010  e 6  f  110100  f 7  g  110110  g 8  h  100110  h 9  i  010100  i 10  j  010110  j 11  k  101000  k 12  l  111000  l 13  m  101100  m 14  n  101110  n 15  o  101010  o 16  p  111100  p 17  q  111110  q 18  r  111010  r 19  s  011100  s 20  t  011110  t 21  u  101001  u 22  v  111001  v 23  w  010111  w 24  x  101101  x 25  y  101111  y 26  z  101011  z   3.      Penutup   Aplikasi  Jaringan  Saraf  Tiruan  dengan  algoritma Backpropagation  terbaik  telah  dihasilkan  untuk mengenali semua karakter Braille dengan arsitektur yang terdiri dari 6 unit input, 10 unit pada lapisan tersembunyi, dan 5 unit lapisan output atau unit target. Serta parameter – parameter pelatihan, yaitu toleransi error (error goal) sebesar 0.001, dan fungsi aktivasi setiap lapisan adalah sigmoid biner. Tingkat keberhasilan yang dihasilkan dari arsitektur  jaringan  saraf  tiruan  dengan  algoritma Backpropagation tersebut mencapai 100% untuk masing – masing data pelatihan, dengan pattern sebanyak 81 data dan training berhenti pada epoch ke 651.  Daftar Pustaka [1].  Didi Tarsidi, “Pedoman Format Braille”, Makalah Jurusan  Pendidikan  Luar  Biasa  Universitas Pendidikan Indonesia (UPI) Bandung, 2000. [2].  Muhammad  Andy  Andiansyah,  “Pengembangan Image, Acoustic, Speech and Signal Processing Technologies and Applications 206 Teknologi Komputer & Informasi sebagai Langkah Rehabilitasi Tuna Netra di Indonesia”, Teknik Riset Operasi. [3].  Achmad  Basuki,  Nana  Ramadijanti,  Riyanto  Sigit, “Modul  Ajar  Praktikum  Pengolahan  Citra”, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, 2008. [4].  Thiang,  “Pengenalan  Huruf  Braille  dengan Menggunakan Hamming Network”, Jurusan Teknik Elektro Universitas Kristen Petra Surabaya. [5].  Endah  Sri  Utami,”Pembacaan  Plat  Kendaraan Menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST) Backpropagation  Berbasis  Image  Processing”, Proyek  Akhir  Politeknik  Elektronika  Negeri Surabaya, 2009. [6].  Entisari Rokhani, “Pengenalan Pola Huruf Tulisan Tangan  Menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan dengan  Algoritma  Backpropagation  ”,  Skripsi Jurusan Pendidikan Matematika Universitas Negeri Yogyakarta, 2009. [7].  F.  Wauquier,  J.P.  Dubus,  M.  Benjelloun,  P. Altmayer,  V.  Devlaminck,  “Image  Processing Techniques  to  Perform  An  Autonomous  System  to Translate  Relief  Braille  Into  Black-ink,  Called: LectoBraille”,  IEEE  Engineering  in  Medicine  and Biology Society, 1988. [8].  Y.M.  Alginahi,  “Thesholding  and  Character Recognition  In  Security  Documents  With Watremarked Background”,  IEEE, 2008. [9].  Lisa Wong, Stephan Hussmann, Waleed Abdulla, “A Software  Algorithm  Prototype  for  Optical Recognition  of  Embossed  Braille”,  Dept.  of Electrical & Computer Engineering. [10]. Asep  Sholahuddin,  MT,  “Penerapan  Neural Network  Tentang  Metode  Backpropagation  Pada Pengenalan  Pola  Huruf”,  Jurusan  Matematika Universitas Padjadjaran.   

Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan Sebagai Penterjemah Karakter Braille Ke Bentuk Abjad

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

EEPIS Repository