BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI PROGRAM
Dari hasil perancangan yang dilakukan oleh penulis, pada bab ini disajikan implementasi dari program aplikasi yang dibuat. Penulis akan menguraikan spesifikasi sistem yang diperlukan untuk menjalankan program aplikasi, mekanisme penggunaan aplikasi, dan analisis data serta pembahasannya.
4.1
Spesifikasi Sistem Untuk dapat menjalankan program aplikasi ini, harus didukung dengan
perangkat lunak dan perangkat keras yang memadai. Program aplikasi ini dijalankan dengan baik pada komputer yang memiliki spesifikasi sistem sebagai berikut: a.
Sistem Operasi : Microsoft Windows XP Service Pack 3.
b.
RAM
: 1024 MB
c.
Prosessor
:
d.
.Net Framework atau Micrososoft Visual Studio
Pentium 4, 2.8 GHz
Namun, tidak menutup kemungkinan program aplikasi ini dibangun dan dijalankan dengan bahasa pemrograman, sistem operasi dan lingkungan yang berbeda. Kedua metode yang digunakan pada skripsi ini bisa dibangun dengan bahasa pemrograman selain C#, seperti C, C++, Visual Basic, Mat Lab, dan lain-lain.
72
4.2
Mekanisme Kerja Sistem Untuk menjalankan program aplikasi ini, maka user harus meng-klik file
KatakanaR.exe. Setelah itu, layar utama dari program aplikasi ini ditampilkan.
Gambar 4.1 Layar Utama Program Aplikasi
Pada tampilan layar utama terdapat dua pilihan menu yang dapat dipilih oleh user, yaitu File dan Help. User juga dapat menekan dua buah tombol yang aktif, yaitu Add Folder dan Clear Output. Tombol Add Folder berfungsi untuk me-load semua file yang terdapat pada suatu folder. Tombol Clear Output berfungsi untuk membersihkan isi kotak Output.
73
Gambar 4.2 Menu File
Gambar 4.2 merupakan tampilan apabila user meng-klik menu File. Jika user memilih untuk meng-klik menu File, maka ia bisa memilih empat sub menu yang tersedia di dalamnya, yaitu Load Image, Load Network, Save Network, dan Exit. Apabila user memilih untuk meng-klik menu Help, maka ditampilkan tampilan sebagai berikut.
74
Gambar 4.3 Menu Help
Pada menu Help user dapat memilih dua sub menu yang tersedia di dalamnya, yaitu User Manual dan About Me. Pada program aplikasi user dapat memilih dua proses yang ingin dilakukan. Proses tersebut adalah proses pelatihan dan proses pengenalan. Proses pelatihan dimaksudkan untuk melatih jaringan saraf tiruan yang terdapat pada program aplikasi ini. Sedangkan, proses pengenalan bermaksud untuk menguji jaringan saraf tiruan yang telah dilatih dan mengetahui keakuratan program apliksi ini.
75
Untuk memulai proses pelatihan, user harus menekan tombol Add Folder yang terdapat pada layar utama. Gambar 4.4 merupakan tampilan ketika user menekan tombol Add Folder.
Gambar 4.4 Add Folder 1
Setelah user memilih folder yang akan di- dan menekan tombol OK, program menampilkan tampilan sebagai berikut.
76
Gambar 4.5 Add Folder 2
Setelah itu, tombol Preprocessing Folder akan aktif. Tombol ini berfungsi untuk melakukan tahap preprocessing dan extracting pada semua file yang terdapat pada list bar. Output yang dihasilkan merupakan input untuk pelatihan jaringan saraf tiruan. Gambar 4.6 merupakan tampilan apabila user menekan tombol tersebut dan proses telah selesai dilaksanakan.
77
Gambar 4.6 Preprocesssing Folder 1
Setelah tombol OK ditekan oleh user, maka program menampilkan tampilan sebagai berikut.
78
Gambar 4.7 Preprocessing Folder 2
Setelah itu, tombol Training Folder dan Reset akan aktif. Tombol Training Folder berfungsi untuk melatih jaringan. Sedangkan, tombol Reset berfungsi untuk mengacak kembali nilai bobot awal pada jaringan. User jaga dapat memberikan masukan pada kotak Epochs untuk menentukan jumlah perulangan yang dilakukan dalam melatih jaringan.
79
Gambar 4.8 Traininig Folder 1
Apabila user memberi masukan 10000 pada kotak Epochs, lalu user menekan tombol Training Folder, maka program memberikan tampilan seperti di atas setelah proses pelatihan selesai dilaksanakan. Pada kotak Errors dimunculkan nilai error yang dihasilkan setelah proses pelatihan. Semakin kecil nilai error, maka semakin besar tingkat keakuratan program aplikasi ini. Masukan yang diberikan pada kotak Epochs harus merupakan angka dan tidak boleh kosong. Jika masukan yang diberikan salah, maka program menampilkan pesan sebagai berikut.
80
Gambar 4.9 Training Folder 2
Jika user sudah merasa puas dengan nilai error yang dihasilkan. Maka user dapat memilih sub menu Save Network yang terdapat pada menu File untuk menyimpan jaringan yang telah dilatih. Gambar 4.10 merupakan tampilan sub menu Save Network.
81
Gambar 4.10 Save Network
Jaringan yang telah dilatih hanya dapat disimpan sebagai file berformat .ann. User dapat menentukan dengan bebas folder untuk menyimpan hasil pelatihan. Untuk menyimpan jaringan yang telah dilatih, user harus menekan tombol Save. Setelah proses pelatihan selesai dilaksanakan, user dapat melakukan proses pengenalan. Untuk memulai proses pengenalan, langkah pertama yang harus dilakukan adalah user memilih sub menu Load Network pada menu File.
82
Gambar 4.11 Load Network
Gambar 4.11 merupakan tampilan pada saat user memilih Load Network. User hanya dapat membuka file berformat .ann. Setelah user memilih file yang digunakan maka user dapat menekan tombol Open untuk me-load file tersebut ke dalam program. Jaringan yang di-load merupakan jaringan saraf tiruan yang akan digunakan untuk proses pengenalan.
83
Gambar 4.12 Load Image 1
Gambar 4.12 merupakan tampilan pada saat user memilih Load Image. User hanya dapat membuka file berformat .bmp. Setelah user memilih file yang digunakan maka user dapat menekan tombol Open untuk me-load file tersebut ke dalam program.
84
Gambar 4.13 Load Image 2
Apabila load image berhasil dilakukan, kotak Source Image memuat gambar file yang di-load. Pada saat yang bersamaan tombol Preprocessing segera aktif dan kotak Output berisikan informasi mengenai proses yang telah dilakukan.
85
Gambar 4.14 Threshold
Gambar
4.14
merupakan
tampilan
setelah
user
menekan
tombol
Preprocessing. User dapat menentukan threshold yang digunakan. Adaptive Threshold dipilih jika user menginginkan agar program secara otomatis menentukan threshold yang digunakan. Jika user ingin menentukan sendiri threshold yang digunakan, maka user dapat memilih Manual. Setelah user memilih Manual, maka bar threshold akan aktif. Bar tersebut memiliki jangkauan antara 0 – 255. User juga dapat memilih menggunakan Use Low and High Pass Filter untuk memperoleh hasil
86
gambar yang lebih baik. Tombol Process ditekan jika user mau melakukan proses preprocessing.
Gambar 4.15 Preprocessing
Gambar 4.15 merupakan tampilan setelah proses preprocessing berhasil dilakukan. Hasil preprocessing ditampilkan pada kotak Destination Image. Pada saat yang bersamaan tombol Extract Template aktif dan kotak Output berisi informasi proses yang telah dilakukan.
87
Gambar 4.16 Extract Template
Gambar 4.16 merupakan tampilan setelah tombol Extract Template ditekan dan proses ekstraksi selesai dilakukan. Hasil proses ekstraksi ditampilkan pada Destination Image. Informasi yang berkaitan dengan proses ekstraksi ditampilkan pada kotak Output. Untuk melakukan proses pengenalan user dapat memilih tombol recognize.
88
Gambar 4.17 Recognize
Gambar 4.17 merupakan tampilan setelah tombol Recognize ditekan dan proses pengenalan selesai dilakukan. Hasil proses pengenalan ditampilkan pada Destination Image. Informasi yang berkaitan dengan proses pengenalan ditampilkan pada kotak Output. Proses pengenalan selesai dilakukan.
89
Gambar 4.18 User Manual
Gambar 4.18 merupakan tampilan ketika user memilih sub menu User Manual. User Manual berisikan informasi yang diharapkan dapat membantu user dalam menjalankan program aplikasi ini.
90
Gambar 4.19 About Me
Gambar 4.19 merupakan tampilan sub menu About Me. About Me berisikan informasi mengenai pembuat program aplikasi ini. Jika user menginginkan informasi lebih lanjut mengenai program ini, user dapat menghubungi pembuat program ini melalui alamat email yang dicantumkan pada About Me.
91
Gambar 4.20 Exit
User dapat memilih sub menu Exit untuk mengakhiri program aplikasi ini. Gambar 4.20 merupakan tampilan setelah sub menu Exit di-klik. Jika user menekan tombol OK, maka program akan diakhiri.
4.3
Analisis Data dan Pembahasan Setelah mengumpulkan citra huruf Katakana dari 4 orang, maka tahap
selanjutnya adalah menguji program aplikasi dengan citra huruf Katakana tersebut. Citra huruf Katakana yang terkumpul adalah sebanyak 138 buah.
92
Pada proses pelatihan program dapat mengenali 76 citra huruf Katakana yang telah ditrainingkan kepadanya. Hal ini memberikan tingkat keakuratan sebesar 82,61%, yang dihitung dengan rumus:
x 100%
% keakuratan =
76 100 % 92
82,61%
Pada proses pengujian program tidak dapat mengenali 11 citra huruf Katakana yang
diujikan kepadanya. Maka tingkat pendeteksiannya dengan
menggunakan rumus yang sama adalah 76,09%. Adapun data proses pelatihan dan pengujian terdapat pada bagian lampiran dari skripsi ini.
Program aplikasi ini diuji dengan menggunakan 138 citra huruf Katakana. Adapun citra huruf Katakana tersebut terdiri dari 92 citra huruf Katakana yang dilatihkan dan 46 citra huruf Katakana yang diuji. Dari hasil pendeteksian yang dilakukan, program dapat mengenali 82,61% citra huruf Katakana yang dilatih dan 76,09% citra huruf Katakana yang diuji.
