BAB 1 PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Pengenalan
kata dalam dunia
teknologi informasi merupakan
suatu permasalahan yang
tidak asing dalam
bidang kecerdasan buatan.
Pengenalan kata dalam
bidang kecerdasan buatan
menyangkut bagaimana proses
meniru persepsi manusia
akan penglihatan dan
pendengaran. Pengenalan kata
memiliki banyak jenis,
yang dalam hal
ini diambil contoh
tulisan tangan. Tulisan
tangan memiliki bentuk
dan gaya penulisan yang khas dan unik bagi setiap
individu, sehingga terkadang tulisan tangan dapat
mengakibatkan makna ambigu
dikarenakan variasi penulisan
tiap orang berbeda-beda.
Pengenalan kata berdasarkan
tulisan tangan sudah
lama diidentifikasi sebagai
permasalahan yang cukup
sulit untuk dipecahkan
oleh komputer (Tay
& Khalid, 1997).
Bagi manusia, mengenali
kata berdasarkan tulisan
tangan dikategorikan mudah karena
ketika melihat tulisan tangan tertentu, objek yang terpatri dapat langsung diproses secara otomatis dengan
mencocokan kata yang paling mirip dengan memori
di otak, namun
bagi komputer, mengenali
kata berdasarkan tulisan tangan dikategorikan sulit karena harus
memiliki suatu mekanisme dimana diperlukan penyesuaian dengan cara kerja otak manusia
dalam mengenali tulisan tangan.
Secara umum, pengenalan kata oleh
komputer dibagi menjadi dua jenis, yakni metode online dan offline. Metode online menerapkan
koordinat dua dimensi
dari poin-poin penulisan
direpresentasikan sebagai fungsi
waktu dan urutan
setiap garis yang dituliskan juga disimpan secara
realtimeuntuk mengenali kata yang dituliskan (Arica
& Yarman, 2001).
Metode offline menerapkan pengambilan gambar
dari scanner, kamera
digital ataupun media
input digital lainnya dimana image dipreprocessingdengan algoritma
tertentu sehingga dikenali sesuai dengan objek yang aslinya.
2 Dalam penerapannya,
kompleksitas pengenalan kata
berdasarkan tulisan tangan
ada pada variasi
daripada penulisan yang
berbeda-beda, yang dapat menyebabkan ketidakakurasian dan
ambiguitas . Tulisan
tangan mempunyai variasi yang
lebih tinggi dalam
kata CJK (Cina,
Jepang, Korea). Hal
ini dikarenakan kata CJK
memiliki aturan tersendiri mengenai jumlah goresan dan tata cara penulisan kata
CJK. Keterbatasan metode pencocokan
citra dan pendekatan statistik merupakan salah satu masalah dalam pengenalan kata berbasis
CJK, oleh karena itu diperlukan suatu metode
lain yang memungkinkan sistem pengenalan kata yang akan memberikan hasil yang
lebih baik (Whan,
1996). Salah satu
teknik dalam pemecahan
masalah pengenalan kata khsnya
tulisan tangan adalah dengan menggunakan jaringan saraf tiruan (neural network).
Jaringan saraf tiruan merupakan
salah satu teknik untuk pengenalan kata yang memiliki kemampuan sangat baik (Tay &
Khalid, 1997). Jaringan saraf tiruan yakni sebuah
prosesor yang terdistribusi
paralel dan mempunyai
kecenderungan untuk menyimpan pengetahuan yang didapatkannya dari
pengalaman dan membuatnya tetap tersedia untuk
digunakan. Hal ini
menyerupai kerja otak
dalam dua hal
yaitu: pengetahuan diperoleh
oleh jaringan melalui
suatu proses belajar
dan kekuatan hubungan
antar sel saraf
yang dikenal dengan
bobot sinapsis digunakan
untuk menyimpan pengetahuan
(Haykin, 1994).
Berdasarkan kemampuan daripada jaringan
saraf tiruan dalam mengenali kata tulisan
tangan, maka dalam penelitian ini, digunakan jaringan saraf tiruan propagasi balik dalam pengenalan kata berdasarkan
tulisan tangan huruf Korea (hangūl). Tulisan tangan hangūl, sebagai fokus utama dalam
penelitian ini memiliki beberapa hambatan dalam
pengenalan dibanding dengan
bahasa lain. Pertama,
informasi dari pada goresan tidak redundant, dengan
kata lain terdapat
beberapa kata yang
mirip satu sama lain hanya dengan menghilangkan atau
menambah garis pada karakter tertentu.
Kedua, fitur goresan memiliki
variasi dalam penulisan dan banyaknya distorsi. Hal ini umum terjadi dalam pengenalan kata tulisan
tangan, namun hal ini berdampak lebih buruk dalam
hal hangūl, dikarenakan kata hangūl terdiri dari
beberapa kombinasi karakter
dan bentuk daripada
kata tunggal dapat
berbeda dikarenakan kombinasi daripada karakter sebelum atau sesudahnya. Ketiga, kata hangūl
memiliki hambatan 3 dalam
hal segmentasi, yakni perbedaan sedikit dalam pemotongan kata menghasilkan perbedaan
dalam jenis karakter.
Berdasarkan beberapa permasalahan
yang disebut diatas, pengenalan tulisan
tangan hangūl dikategorikan
sebagai permasalahan yang cukup
sulit (Kang & J.H, 2003).
Penelitian terdahulu
mengenai pengenalan kata
huruf Korea sudah
banyak dilakukan, baik
menggunakan jaringan saraf tiruan ataupun metode lain seperti: (Lee et
al. 1991) penemuan
baru algoritma pendeteksi
hangūl berdasarkan ekstraksi goresan,
(Kang & J.H,
2003) pengenalan tulisan
tangan hangūl dengan representasi
kata
hirarki stokastik. Meskipun
penelitian tentang pengenalan
kata huruf sudah banyak
dilakukan, tetapi masih perlu dilakukan pengembangan lagi untuk menambah keakuratan dalam pengenalan kata tulisan
tangan hangūl.
1.2 Rumusan Masalah Dalam penerapannya, kompleksitas pengenalan
kata berdasarkan tulisan tangan huruf Korea (hangūl)
ada pada variasi
daripada penulisan yang
berbeda-beda, yang dapat menyebabkan ketidakakurasian dan
ambiguitas dimana tulisan
tangan mempunyai variasi
yang lebih tinggi.
Oleh karena itu,
rumusan masalah dalam
penelitian ini adalah bagaimana mengenali kata dari tulisan
tangan huruf Korea (hangūl).
1.3 Batasan Masalah Dalam penelitian ini, ditetapkan beberapa
batasan masalah yakni : 1. Pengenalan
kata berdasarkan tulisan tangan hangūl dilakukan secara offline.
2. Input berupa citra yang telah
dipindai dalam format bitmap.
3. Akuisisi citra diambil dari 15
orang.
4. Kata yang dikenali terdiri
dari 2 karakter.
1.4 Tujuan Penelitian Tujuan
dari penelitian ini
adalah menerapkan jaringan
propagasi balik dengan algoritma ekstraksi diagonal based feature
extraction untuk mengenali tulisan tangan huruf Korea (hangūl).
4 1.5
Manfaat Penelitian Adapun manfaat
penelitian ini adalah : 1. Bagi penulis, diharapkan penelitian ini menambah
wawasan dan pengetahuan bagaimana
menerapkan jaringan saraf tiruan propagasi balik dalam pengenalan kata dari kata tulisan tangan hangūldan
menjawab keingintahuan penulis akan masalah
yang diteliti.
2. Bagi pihak lain, diharapkan penelitian ini
dapat dijadikan acuan baik sebagai referensi
ataupun digunakan sebagai perbandingan metode lain yang telah ada untuk menambah ilmu pengetahuan dalam
pengenalan kata berbasis hangūl.
0 komentar:
Posting Komentar