Jurnal Aksara Komputer Terapan Politeknik Caltex Riau Vol. 2, No. 2, Tahun

Jurnal Aksara Komputer Terapan Politeknik Caltex Riau Vol. 2, No. 2, Tahun 2013

216

Jurnal Aksara Komputer Terapan Politeknik Caltex Riau Website : https://jurnal.pcr.ac.id/index.php/jakt/about Email : [email protected]

Aplikasi Pengenalan Tulisan Mandarin Kedalam Han Yu Pin Yin Menggunakan Metode Learning Vector Quantization (LVQ) Tommy Chuang,1 Juni Nurma Sari,2 Ardianto Wibowo 3 1

Program Studi Teknik Informatika, Politeknik Caltex Riau, email: [email protected] 2 Program Studi Sistem Informasi, Politeknik Caltex Riau, email: [email protected] 3 Program Studi Teknik Komputer, Politeknik Caltex Riau, email: [email protected]

Abstrak Bahasa Mandarin merupakan salah satu bahasa yang paling banyak digunakan diseluruh dunia. Untuk belajar Mandarin sendiri tidak semudah seperti mempelajari bahasa yang lain, karena untuk mempelajari Mandarin sendiri kita perlu memperhatikan konsonan, vokal, nada dan cara tulis dari masing-masing huruf Mandarin. Banyak ditemukan masyarakat yang belajar mandarin sangat sulit untuk menghafal tulisan Mandarin karena banyaknya huruf Mandarin.Oleh sebab itu diperlukan cara baca seperti Han Yu Pin Yin untuk menyederhanakan dan mencatat tulisan Mandarin kedalam tulisan latin. Han Yu Pin Yin adalah cara baca tulisan Mandarin kedalam huruf Latin. Tulisan Mandarin sendiri memiliki kemiripan pola pada beberapa huruf Mandarin, misalnya pada titik dan lekukan tulisan. Pada proyek akhir ini telah dibangun aplikasi pengenalan tulisan Mandarin kedalam Han Yu Pin Yin dengan menggunakan metode Learning Vector Quantization (LVQ). Dari hasil analisa aplikasi ini dapat membantu melakukan pengenalan terhadap tulisan Mandarin kedalam Han Yu Pin Yin, dan mengimplementasikan metode LVQ dalam melakukan pengenalan terhadap tulisan Mandarin. Aplikasi ini berbasis desktop application yang berjalan pada Windows. Kata kunci: Han Yu Pin Yin, Learning Vector Quantization, Desktop Aplication, Windows

Abstract Mandarin is one of the most widely used languages around the world. To learn Mandarin itself is not as easy as learning another language, because to learn Mandarin itself we need to pay attention to consonants, vowels, tone and how to write each letter of Mandarin. Many people find it very difficult to learn mandarin Chinese writing memorize as many letters Mandarin.Oleh because it takes way read like Han Yu Pin Yin to simplify and recorded writings into Latin inscription Mandarin. Han Yu Pin Yin is a Chinese way of reading writings into Latin letters. Mandarin own writings have similar patterns on some Chinese character, for example at the point and the curve of writing. At the end of the project has been built into the Chinese handwriting recognition application Han Yu Pin Yin by using Learning Vector Quantization (LVQ). From the analysis of this application can help you with an introduction to Chinese writing into Han Yu Pin Yin, and implement the LVQ method of doing an introduction to writing Mandarin. This application is a desktop based application that runs on Windows. Keywords: :Han Yu Pin Yin,Learning Vector Quantization, Desktop Aplication,Windows Aplikasi Pengenalan Tulisan Mandarin Kedalam Han Yu Pin Yin Menggunakan Metode Learning Vector Quantization (LVQ) Tommy Chuang, Juni Nurma Sari, Ardianto Wibowo


1. Pendahuluan Han Yu Pin Yin adalah cara baca tulisan Mandarin kedalam huruf Latin. Pada kamus sekarang juga mengunakan standar ini untuk mencari suku kata, sedangkan pada komputer dan Mobile juga menggunakan standar ini untuk menginputkan tulisan Mandarin. Tidak semua orang bisa berbahasa Mandarin sehingga menjadi suatu masalah untuk dapat membaca dan mengartikannya. Dalam kamus Mandarin untuk mencari arti dari sebuah tulisan, kita harus tahu Han Yu Pin Yin nya terlebih dahulu. Banyak juga orang tua yang menguasai Mandarin tapi bemasalah kalau ingin mengetikan kedalam komputer karena tidak tahu Han Yu Pin Yin dari tulisan tersebut, sedangkan bila ingin mengetikkan tulisan Mandarin pada komputer atau Mobile harus menggunakan Han Yu Pin Yin. Learning Vector Quantization (LVQ) merupakan salah satu saraf tiruan dimana LVQ adalah metode pembelajaran pada lapisan kompetitif yang terawasi. Suatu lapisan kompetitif akan secara otomatis belajar untuk mengklasifikasikan vektor-vektor input (Kusumadewi, 2003, 258). Kelas-kelas yang didapatkan sebagai hasil dari lapisan kompetitif ini hanya bergantung pada jarak antara vektor-vektor input. Jika 2 vektor input mendekati sama, maka lapisan kompetitif akan meletakkan kedua vektor input tersebut ke dalam kelas yang sama. Metode ini dapat digunakan untuk melakukan pengenalan terhadap huruf Mandarin. Tulisan Mandarin sendiri memiliki kemiripan pola pada beberapa huruf, misalnya pada titik dan lekukan tulisan. Maka pada pada proyek akhir ini akan dibangun aplikasi pengenalan tulisan Mandarin kedalam Han Yu Pin Yin dengan metode LVQ. Diharapkan dengan adanya aplikasi ini dapat membantu yang baru belajar ataupun orang tua yang belum mengenal Han Yu Pin Yin untuk menginputkan tulisan Mandarin ke dalam picture box

217

dengan menggunakan mouse, dan aplikasi ini akan memberitahukan Han Yu Pin Yin dari yang dituliskan.

1.1

Perumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan pada sub-bab sebelumnya, maka perumusan masalah dalam pembuatan proyek akhir ini adalah bagaimana merancang sebuah sistem untuk pengenalan tulisan mandarin dan menerapkan metode Learning Vector Quantization dalam pembuatan aplikasi pengenalan tulisan mandarin.

1.2

Tujuan dan manfaat

Adapun tujuan dari proyek akhir ini adalah membuat suatu aplikasi yang dapat melakukan pengenalan terhadap tulisan mandarin kedalam Han Yu Pin Yin dan mengimplementasikan metode LVQ dalam melakukan pengenalan terhadap tulisan mandarin. Manfaat dari pembuatan proyek akhir ini adalah selain menjadi alat bantu dalam pengenalan tulisan mandarin kedalam Han Yu Pin Yin juga dijadikan dasar bagi pengebangan aplikasi pengenalan pola lainnya yang menggunakan metode LVQ. 2. Landasan Teori 2.1

Perbandingan penelitian Pada Proyek Akhir Ilham Safar NL dari Politeknik Caltex Riau generasi ketujuh yang berjudul “Aplikasi Pengenalan Huruf Hijaiyah Dengan Metode Learning Vector Quantization” berisi tentang sebuah aplikasi pengenalan terhadap huruf hijaiyah. Aplikasi ini membantu untuk mengenal huruf hijaiyah dengan menggunakan motede LVG, aplikasi ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman Microsoft Visual Basic .Net 2005.

Aplikasi Pengenalan Tulisan Mandarin Kedalam Han Yu Pin Yin Menggunakan Metode Learning Vector Quantization (LVQ) Tommy Chuang, Juni Nurma Sari, Ardianto Wibowo

Jurnal Aksara Komputer Terapan Politeknik Caltex Riau Vol. 2, No. 2, Tahun 2013 Adapun perbandingan penelitian sekarang seperti tabel dibawah ini : Tabel 2. 1 Tebel Perbandingan Penelitian

218

proses perhitungan selama proses pembelajaran. (Kusumadewi, 2003, 207). 2.5 Ekstraski ciri Proses ekstraksi ciri berfungsi untuk mengubah suatu pola menjadi bit-bit digital sehingga dapat dimengerti oleh komputer

2.2 Han yu pin yin Hànyǔ Pīnyīn (汉语拼音, artinya "bunyi bersama bahasa") atau sering disingkat Pīnyīn (拼音, artinya"bunyi bersama"). Dalam bahasa Mandarin adalah sistem romanisasi (notasi fonetis dan alih aksara ke aksara Latin) untuk bahasa Mandarin yang digunakan di Republik Rakyat Cina, Taiwan, Malaysia, dan Singapura. 2.3 Kecerdasan buatan Kecerdasan Buatan atau Artificial Intelligence (AI) merupakan salah satu bagian ilmu komputer yang membuat agar mesin (komputer) dapat melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan oleh manusia (Kusumadewi,2003, 1).

2.6 Metode learning vector quantization Metode Learning Vector Quantization (LVQ) adalah suatu metode untuk melakukan pembelajaran pada lapisan kompetitif yang terawasi. Suatu lapisan kompetitif akan secara otomatis belajar untuk mengklasifikasikan vektor-vektor input. Kelas-kelas yang didapatkan sebagai hasil dari lapisan kompetitif ini hanya tergantung pada jarak antara vektor-vektor input. Jika 2 vektor input mendekati sama, maka lapisan kompetitif akan meletakkan kedua vektor input tersebut ke dalam kelas yang sama (Kusumadewi, 2003, 258). 3. Metodologi Penelitian 3.1

Usecase diagram sistem

Pada perancangan usecase diagram, sistem hanya memiliki satu actor yaitu pengguna. Pengguna dapat menulis dan menghapus huruf mandarin pada picture box yang telah disediakan, melakukan pengenalan huruf mandarin dengan menggunakan metode Learning Vector Quantization, melihat kosa kata yang ada berdasarkan jenis yang ada. Seperti pada usecase diagram berikut :

2.4 Jaringan syaraf tiruan Jaringan syaraf adalah merupakan salah satu representasi buatan dari otak manusia yang selalu mencoba untuk mensimulasikan proses pembelajaran pada otak manusia tersebut. Istilah buatan ini digunakan karena jaringan syaraf diimplementasikan dengan menggunakan program komputer yang mampu menyelesaikan sejumlah

Gambar 3. 1 Use Case Diagram Sistem


Jurnal Aksara Komputer Terapan Politeknik Caltex Riau Vol. 2, No. 2, Tahun 2013 3.2 Swimline diagram

219

Berikut adalah gambar Swimline Diagram yang dirancang untuk membangun aplikasi pengenalan karakter :

Gambar 3. 5 Flowchart LVQ

Gambar 3. 2 Activity Diagram Pengenalan Tulisan

4. Hasil dan Pembasan 4.1

Analisa pengujian

Pada analisa ini penulis menggunakan 5 huruf mandarin yai itu 山，木，羊，月，dan 女. Masing-masing huruf ditulis 2 kali dengan urutan tulis yang berbeda-beda. Tabel 4.1 Pengujian cara tulis huruf mandarin Gambar 3. 3 Activity Diagram Lihat Kosakata

3.3

Flowchart sistem

Flowchart sistem terdiri dari flowchart pelatihan, flowchart lihat kosa kata, dan flowchart metode LVQ.

Gambar 3. 4 Flowchart pelatihan dan kosakata



220

Learning Vector Quantization yaitu besar kecilnya nilai Eps(error minimum yang diharapkan) tidak mempengaruhi keakurasian aplikasi dalam melakukan pengenalan tulisan. Pada pengujian terhadap lamanya waktu yang digunakan untuk melakukan pengenalan terhadap satu huruf yang dituliskan ini dilakukan pada 10 huruf Mandarin. Masing-masing huruf ditulis dan dicatat berapa lama aplikasi melakukan pengenalan terhadap tulisan yang dituliskan. Dari hasil penghitungan 10 huruf yang diuji didapatkan rata-rata waktu yang dibutuhkan untuk mengenali satu huruf yaitu 15,3 milidetik. Selain itu jumlah data yang dibandingkan dan ketepatan dalam menuliskan tulisn juga menjadi salah satu kunci agar tulisan yang kita tuliskna bisa di kenali dengan tepat. Dari hasil pengujian manual didapatkan bahwa metode LVQ dapat digunakan untuk mengenali tulisan dengan cara membandingkan nilai bobot dengan jarak terkecil. Untuk mengetahui apakah aplikasi ini dapat digunakan, yang mana merupakan tujuan dari pembuatan aplikasi ini. Maka dibuatlah kuesioner yang ditujukan kepada pengguna biasa dan guru Mandarin. Responden kuesioner ini berjumlah 30 orang pengguna biasa dan 5 orang guru Mandarin. Dari hasil percobaan terhadap cara tulis huruf mandarin didapat bahwa setiap huruf yang dituliskan tidak harus sesuai aturan penulisnya. Aplikasi akan tetap mengenali tulisan walaupun urutan penulisan mandarinyang dituliskan tidak sesuai aturan yang ada. Ada beberap hal yang harus diperhatikan dalam melakukan pengenalan tulisan yaitu goresan yang kita tuliskan setidaknya tidak beda jauh dari huruf yang akan dikenali, sudut tulisan, dan besar kecilnya tulisan yang kita tuliskan. Aplikasi akan mengenalisa tulisan sesuai dengan kemiripan tulisan yang kita tuliskan dengan huruf yang ada pada sistem. Dari hasil pengujian aplikasi pengenalan tulisan mandarin kedalam Han yu Pin Yin dengan menggunakan metode

Tabel 4.1 Persentase rekapitulasi hasil kuesioner pengguna biasa

Berdasarkan hasil perhitungan data diatas, untuk pernyataan pertama memiliki persentase sebesar 84%. Hal ini menunjukkan bahwa responden sangat setuju bahwa aplikasi ini memudahkan anda dalam mencari Han Yu Pin Yin dari tulisan mandarin. Untuk pernyataan kedua,


Jurnal Aksara Komputer Terapan Politeknik Caltex Riau Vol. 2, No. 2, Tahun 2013 221 persentasenya sebesar 69,3%. Hal ini responden menyatakan sangat setuju menunjukkan bahwa responden setuju sebesar 88%. bahwa aplikasi ini mempunyai tampilan Berdasarkan kesimpulanyang menarik. kesimpulan yang didapat dari kuesioner Pernyataan ketiga adalah aplikasi ini pengguna biasa dan guru diatas, dapat mempunyai kosakata yang sangat dikatakan bahwa aplikasi ini dapat membantu dalam belajar mandarin. Untuk digunakan sebagai media pembelajaran dan pertanyaan ini, responden menyatakan pengenalan tulisan serta menambah sangat setuju sebesar 83,3%. Sedangkan pengetahuan terhadap penerapan metode untuk pernyataan keempat, responden Learning Vector Quantization melalui menyatakan sangat setuju sebesar 72% pengenalan huruf mandarin kedalam Han bahwa aplikasi ini mudah digunakan. Yu Pin Yin. Pernyataan kelima adalah aplikasi ini sangat membantu dalam belajar mandarin. 5. Kesimpulan dan Saran Untuk pertanyaan ini, responden menyatakan setuju sebesar 70%. 5.1 Kesimpulan Jumlah responden yang memberikan penilaian pada pernyataan akan Setelah menyelesaikan aplikasi dipersentasekan. Persentase rekapitulasi pengenalan huruf Hijaiyah dengan hasil kuesioner pengguna biasa ditunjukkan menggunakan metode Learning Vector pada tabel 4.2. Quantization ini, maka dapat di ambil beberapa kesimpulan: Tabel 4.2 Persentase rekapitulasi hasil kuesioner guru 1. Aplikasi dapat melakukan pengenalan terhadap huruf Mandarin dengan menggunakan metode learning vector quantization. 2. Metode LVQ dapat digunakan untuk melakukan pengenalan pola. 3. Aplikasi tetap dapat mengenali huruf mandarin yang kita tuliskan walaupun tidak sesuai urutan standar huruf tersebut. Berdasarkan hasil perhitungan data diatas, untuk pernyataan pertama memiliki persentase sebesar 84%. Hal ini menunjukkan bahwa responden sangat setuju bahwa aplikasi ini memudahkan anda untuk mencari Han Yu Pin Yin dari tulisan mandarin. Untuk pernyataan kedua, persentasenya sebesar 72%. Hal ini menunjukkan bahwa responden setuju bahwa plikasi ini sudah memenuhi standar yang berlaku dalam aturan mandarin. Pernyataan ketiga adalah aplikasi ini menampilkan artinya dengan tepat. Untuk pertanyaan ini, responden menyatakan sangat setuju sebesar 96%. Sedangkan untuk pernyataan keempat, responden menyatakan sangat setuju sebesar 72% bahwa ini dapat mengenali tulisan dengan akurat. Pernyataan kelima adalah Aplikasi ini mudah digunakan. Untuk pertanyaan ini,

5.2

Saran

Beberapa saran yang dapat diberikan dan mungkin dapat membantu dalam pengembangan aplikasi ini lebih lanjut adalah : Beberapa saran yang dapat diberikan dan mungkin dapat membantu dalam pengembangan aplikasi ini lebih lanjut adalah : 1. Aplikasi dapat dikembangkan lagi untuk mengenali lebih banyak huruf Mandarin baik yang huruf sederhana maupun huruf asli. 2. Aplikasi dapat ditambahkan untuk pendeteksian cara tulis huruf Mandarin yang benar. 3. Aplikasi dapat dikembangkan dengan menambahkan metode Jaringan Syaraf


Jurnal Aksara Komputer Terapan Politeknik Caltex Riau Vol. 2, No. 2, Tahun 2013 Tiruan lainnya, seperti: metode Perceptron, metode Backpropagation atau metode JST lainnya. Hasilnya dapat dianalisis dan dibandingkan untuk mengetahui metode pengenalan pola huruf Mandarin yang terbaik. Daftar Pustaka [1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

Lauerman, John. (2011). Mandarin Chinese Most Useful Business Language After English. Diambil 2 January 2013 dari http://www.bloomberg.com/news/20 11-08-30/mandarin-chinese-mostuseful-business-language-afterenglish-1-.html Mustikawati, Filya. (2011). Metode LVQ. Diambil 2 January 2013 dari http://www.megenep.com/article/737 /metode-lvq Perambahan Adnan (2010). 10 Bahasa Yang Paling Banyak Digunakan di Dunia. Diambil 3 January 2013 dari http://www.asalusul.com/2010/06/10-bahasa-palingbanyak-digunakan-dunia.html Santoso, Purnomo Budi (2013). Pengertian Artificial Intelligence . Diambil 2 January 2013 dari http://pbsabn.lecture.ub.ac.id/2012/0 5/pengertian-artificial-intelligence/ Sinaga, Masino. (2011). Visual Studio .NET. Diambil 2 January 2013 dari http://www.visualbasicindonesia.com /vb-net/vbnet-visual-studio/visualstudio-net/ Sufyan. (2012). Kamus Tekno” Apa Pengertian Artificial Intelligence”. Diambil 2 January 2013 dari http://dering.co.id/kamus-tekno-apapengertian-artificialintelligence/#.UO04d2_0AZ8 Puteh, Othman. (2007). Kamus Bergambar Generasi Baharu KBSR Edisi Keenam. Malaysia, Herald Printers Sdn. Bhn., Selangor Darul Ehsan


222

Jurnal Aksara Komputer Terapan Politeknik Caltex Riau Vol. 2, No. 2, Tahun

Recommend Documents