BAB 1 PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Masalah Pengembangan teknologi diharapkan menghasilkan berbagai hal yang berguna untuk memenuhi kebutuhan masyarakat serta memberi kemudahan dan kenyamanan pada pengguna ketika menggunakan komputer. Intelejensia Semu merupakan salah satu cabang ilmu komputer yang terus dikembangkan. Salah satu cabang di dalam Intelejensia Semu yaitu pengenalan pola, merupakan salah satu cabang yang banyak diminati dan terus mengalami perkembangan, dan pengenalan karakter adalah satu dari sekian banyak contoh pengenalan pola. Ada banyak pengenalan karakter, didalamnya terdapat pengenal karakter secara online dan offline yang dibedakan oleh sifat masukkan signal input. Device input khusus seperti grafik tablet tersebut membutuhkan peralatan yang memungkinkan untuk mengambil input dari lintasan tulis. Sedangkan sistem pengenalan tulisan tangan offline adalah perwakilan digitized input secara statis yaitu tidak dapat membuat inputan secara runtime melainkan sudah mempunyai inputan yang telah siap untuk diproses lebih lanjut dalam bentuk data digital. Klasifikasi merupakan teknologi yang penting di dalam cabang ilmu AI, salah satu metode yang umum adalah Neural Network, Fuzzy, KNN, dll. Salah satu metode yang berkembang pesat saat ini adalah Support Vector Machines (SVM) yang akan dipakai pada perancangan aplikasi ini. Sebagai salah satu metode pengenalan pola, usia SVM terbilang masih relatif muda. Dahulu SVM hanya dapat mengklasifikasikan data ke dalam dua kelas (klasifikasi biner). Namun, penelitian lebih lanjut mengembangkan SVM sehingga bisa mengklasifikasikan data yang memiliki lebih dari dua kelas terus dilakukan. Ada dua pilihan untuk mengimplementasikan multi kelas SVM yaitu dengan menggabungkan beberapa SVM biner atau menggabungkan semua data yang terdiri dari
1
2
beberapa kelas kedalam bentuk optimasi. Dengan pemanfaatan Library Support Vector Machine (LibSVM) dalam program klasifikasi yang dirancang akan membantu penyelesaian masalah multi-kelas SVM karena penggunaannya mengefisiensikan multikelas klasifikasi. Dewasa ini SVM telah berhasil diaplikasikan dalam problem dunia nyata (real-world problems) khususnya secara multi-kelas, dan secara umum memberikan solusi yang lebih baik dibandingkan metode konvensional seperti misalnya artificial neural network. Skripsi ini bermaksud menggunakan SVM sebagai classifier di dalam pengenalan karakter tulis tangan dikarenakan SVM menjanjikan akurasi yang lebih baik daripada classifier – classifier lainnya.
1.2 Ruang Lingkup Ruang lingkup dibatasi pada: 1. Pada Handwriting Recognition ini kelas yang diklasifikasi adalah karakter huruf dari a – z termasuk A – Z dan angka 0 – 9. Huruf yang akan dikenali adalah huruf alphabet dari huruf ‘a’ sampai dengan huruf ‘z’ yaitu huruf alfabet kecil dan ‘A’ sampai dengan huruf ‘Z’ yaitu huruf alfabet besar. 2. Data file gambar dalam komputer yang dapat dibaca dibatasi pada file dengan extension “jpg” dan “bmp”. 3. Proses dalam aplikasi terdiri dari Training (Pelatihan), Validating (Validasi) dan Recognizing (Pengenalan). 4. Output dari aplikasi adalah sebuah text file yang berisi karakter – karakter dari hasil pengenalan SVM. 5. Antar huruf atau karakter diberikan jarak / spaces.
1.3 Tujuan dan manfaat Penelitian ini dibuat dengan tujuan untuk melakukan eksplorasi SVM dalam kegunaannya sebagai classifier. Eksplorasi dilakukan dengan mencoba kemungkinan
3
SVM digunakan sebagai classifier di dalam pengenalan karakter tulis tangan untuk mencapai target akurasi yang baik, dan juga membandingkan dengan classifier lain. Manfaat Tugas akhir ini dibuat : • Menyediakan pengetahuan dasar teknik klasifikasi dan pengenalan pola dengan SVM. • Menyediakan pengetahuan klasifikasi multikelas dengan SVM. • Sebagai referensi dan pustaka bagi penelitian yang melibatkan Multi Kelas Support Vector Machine dan OCR.
1.4 Metodologi Metode yang digunakan dalam penelitian ini antara lain : a. Analisis masalah dan Studi literatur Analisis masalah yang ada adalah pengklasifikasi data yang multikelas klasifikasi untuk mengenali dan mengambil data dalam kelas yang banyak. Studi literatur yang dilakukan adalah studi literatur tentang: -
Metode – metode klasifikasi yang ada.
-
Teknik pengenalan dan pembacaan huruf.
-
Penggunaan SVM pada Visual C#.
b. Pembuatan kategori / kelas data Kategori / kelas yang akan digunakan program untuk mempelajari variasi huruf yang ada. Ada 62 kelas, yaitu terdiri dari 26 kelas yang berisi huruf a – z, 10 kelas yang berisi angka 0 – 9, dan 26 kelas yang berisi huruf besar A – Z. c. Pengambilan sampel tulisan tangan Pada tahap ini, dilakukan pengambilan sampel berbagai macam variasi tulisan tangan. Sampel ini nantinya akan digunakan sebagai referensi dalam proses pengenalan huruf. Dengan adanya variasi, tulisan tangan ini dapat
4
memberikan pemahaman yang lebih mendalam pada program untuk mengenali suatu huruf. d. Perencanaan dan pembuatan perangkat lunak Untuk menghasilkan program aplikasi yang baik maka digunakan perencanaan yang matang tentang sistem yang akan digunakan. Pembuatan perangkat lunak akan dilakukan dengan menggunakan Microsoft Visual C# 2008. e. Evaluasi dari pengujian perangkat lunak Dilakukan pengujian terhadap program aplikasi yang telah dibuat. Pengujian dilakukan untuk mengetahui tingkat akurasi dan pembacaan tulisan tangan pada form yang disediakan.
1.5 Sistematika Penulisan Untuk memberikan gambaran yang lebih jelas mengenai isi dari penelitian ini, penulisan ini akan dibagi menjadi lima bab dengan sistematika sebagai berikut: BAB I
PENDAHULUAN
Bab ini membahas awal penelitian ini dibuat, yaitu: latar belakang masalah, ruang lingkup masalah, tujuan dan manfaat penelitian, metode penelitian, serta sistematika penulisan. BAB II LANDASAN TEORI Bab ini membahas teori-teori dasar yang digunakan dalam penelitian maupun penulisan penelitian ini, antara lain teori mengenai Multi Class Support Vector Machine, teori mengenai Support Vector Machines, LibSVM, dan teori kernel. BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Bab ini membahas secara umum perancangan program yang dibuat, meliputi rancangan layar, dan modul-modul yang terkait. Di dalam bab ini terbagi menjadi
5
dua bagian besar, yaitu: Analisa dan Perancangan. Analisa berisi mengenai permasalahan yang akan dibahas serta sejumlah alternatif pemecahan yang diusulkan. Perancangan meliputi proses pengolahan karakter tulisan tangan serta proses kerja pengenalan karakter. Pembuatan sistem pengenal karakter tulisan tangan menggunakan Visual C# 2008 dengan tambahan pustaka LibSVM. BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI Bab ini akan memberikan hasil implementasi dan evaluasi dari penelitian yang telah dilakukan. Serta perbandingan dengan metode klasifikasi yang lain dengan memperlihatkan perbedaan akurasi dan repeatability yang akan dicapai dengan menggunakan dua metode yang dibandingkan, yaitu Support Vector Machine dan Neural Network. BAB V KESIMPULAN DAN SARAN Bab ini merupakan bab terakhir dari seluruh rangkaian bab yang ada di laporan skripsi ini, dalam bab ini akan dimuat kesimpulan dari hasil bahasan seluruh bab serta saran-saran yang dapat bermanfaat dalam pengembangan selanjutnya. Bab ini diharapkan akan memberikan pemahaman yang lebih mengenai Support Vector Machine kepada para pembaca serta meningkatkan minat mereka untuk melakukan penelitian lebih lanjut mengenai piranti pembacaan tulisan tangan dalam pengoperasiannya.
