APLIKASI PENGENALAN HURUF TULISAN TANGAN OFFLINE MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK
Nama NPM Fakultas Jurusan Dosen Pebimbing
: RAHMAT HIDAYAT : 15111783 : Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi : Sistem Informasi : Dr. Lulu Chaerani Munggaran, SKom, MMSI.
Latar Belakang Masalah • Pada saat ini perkembangan teknologi informasi sangat berkembang pesat. Salah satu teknologi yang sedang berkembang adalah pengenalan teknik character tulisan tangan atau yang biasa disebut dengan Handwriting Recognition. • Penelitian mengenai pengenalan pola telah banyak dilakukan, baik untuk mengenali pola bentuk, gambar dan tulisan. • Penelitian mengenai pengenalan tulisan tangan pada sebuah dokumen yang telah dilakukan diantaranya adalah pengenalan huruf yang ditulis oleh seseorang pengenalan huruf dan abjad menggunakan metode offline • Metode pengenalan tulisan tangan offline terus menjadi area yang sangat aktif dalam aktivitas penelitian. •
Tulisan pada umumnya akan dipindai menggunakan scanner optic dan pengenalan dilakukan pada citra dengan metode offline.
Batasan Masalah • Pada penelitian ini tulisan tangan yang akan dikenali merupakan tulisan tangan offline dalam format gambar .jpg ataupun .png. Aplikasi dibuat menggunakan bahasa pemrograman Java. Aplikasi berjalan pada lingkungan desktop. Penelitian yang akan dibuat terbatas pada: • Perangkat keras Scanner. • Java Software Development Kit. • Karakter yang akan diproses berupa huruf latin A-Z.
• Metode ANN (Artificial Neural Network) dengan algoritma Backpropagation.
Tujuan Penelitian • Tujuan dari penelitian ini adalah membuat aplikasi yang dapat mendeteksi tulisan tangan manusia dan mengubahnya menjadi citra digital sehingga dapat di manipulasi untuk berbagai tujuan dengan menggunakan algoritma Backpropagation Neural Network.
ANALISIS DAN PERANCANGAN • Perencanaan Pembuatan aplikasi ini menggunakan beberapa tahap. Tahap pertama akan dilakukan analisis kebutuhan aplikasi, selanjutnya hasil dari analisis tersebut digunakan untuk perancangan aplikasi. Kemudian mengimplementasikan aplikasi dan melakukan uji coba aplikasi.
• Analisis Kebutuhan Pada bagian ini akan menjelaskan analisis kebutuhan yang terdiri dari persyaratan fungsional dan persyaratan nonfungsional.
ANALISIS DAN PERANCANGAN •
Perancangan Sistem
Dalam tahap ini akan dirancang aplikasi berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan. Ada 4 perancangan yang akan dilakukan seperti, skema sistem recognize karakter, skema sistem trimming, alur aplikasi dan perancangan sistem, struktur navigasi aplikasi dan rancangan tampilan. • Implementasi Aplikasi pengenalan huruf tulisan tangan offline menggunakan Backpropagation Neural Network ini adalah aplikasi berbasis desktop yang diimplemetasikan pada NETBEANS IDE. Implementasi aplikasi ini dimulai dari membuat project yang berisi package dan class – class pada java dan membuat tampilan interfacenya.
Flowchart Aplikasi
Struktur Navigasi Aplikasi
Tampilan Menu Latih Karakter
Tampilan Menu Database
Tampilan Menu Pengenalan Pola
Tampilan Menu Tentang
Tampilan Menu Bantuan
Tabel Hasil Uji Coba Aplikasi HURUF
UJI COBA KE -
HASIL
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
A
OK
OK
OK
OK
OK
NO
OK
NO
OK
NO
B
NO
NO
OK
NO
OK
NO
NO
OK
NO
OK
40%
C
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
100%
D
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
100%
E
OK
OK
OK
NO
NO
OK
OK
NO
OK
OK
70%
70%
F
NO
OK
OK
OK
OK
OK
NO
OK
OK
NO
70%
G
OK
OK
NO
NO
OK
NO
OK
OK
OK
OK
70%
H
NO
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
90%
I
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
100% 100%
J
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
K
NO
OK
OK
NO
OK
OK
OK
OK
NO
OK
70%
L
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
100%
M
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
NO
90%
N
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
100%
O
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
100%
P
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
100%
Q
OK
OK
OK
OK
OK
NO
NO
OK
OK
OK
80%
R
NO
OK
OK
OK
NO
OK
OK
NO
OK
NO
60%
S
NO
NO
NO
NO
OK
OK
NO
NO
OK
OK
40%
T
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
100%
U
OK
OK
OK
OK
OK
OK
NO
OK
OK
OK
90%
V
OK
OK
OK
OK
NO
OK
OK
OK
OK
OK
90%
W
OK
OK
OK
NO
NO
OK
OK
OK
OK
OK
80%
X
NO
OK
NO
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
80%
Y
NO
OK
NO
NO
OK
OK
OK
OK
OK
OK
70%
Z
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
OK
100%
TOTAL
2160%
TINGKAT AKURASI PENGENALAN KARAKTER ALGORITMA BACKPROPAGATION DENGAN BOBOT ACUAN PERTAMA
83%
Kesimpulan • Aplikasi pengenalan huruf tulisan tangan offline menggunakan Backpropagation Neural Network ini telah berhasil dibuat dan dijalankan pada desktop dengan sistem operasi Windows.
• Semua fitur yang terdapat pada aplikasi ini telah diuji coba dapat berjalan dengan baik dan tidak ditemukan error. • Dari hasil uji coba yang telah dilakukan dengan bobot acuan pertama, tingkat akurasi untuk pengenalan karakter dari algoritma backpropagation neural network ini adalah sebesar 83%.
Saran • Aplikasi ini masih banyak terdapat kekurangannya. Salah satu dengan terbatasnya jumlah dataset dan objek tulisan tangan yang bisa diujikan pada aplikasi ini hanya dapat berupa huruf alphabet saja. • Semoga untuk perkembangan selanjutnya aplikasi ini dapat lebih banyak memuat dataset dan dapat ditambahkan objek - objek tulisan tangan lain seperti angka dan simbol - simbol.
