Kajian Implementasi Pengenalan Tulisan Tangan Pada Entri Data Survei Angkatan Kerja Nasional (SAKERNAS) 
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Kajian Implementasi Pengenalan Tulisan Tangan Pada Entri Data Survei Angkatan Kerja Nasional ( SAKERNAS ) Yusron Farid Mustafa ( 221710082 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Farid Ridho , S.S.T. , M.T. Ringkasan— Penggunaan Paper and Pencil Interviewing ( PAPI ) di BPS memerlukan kegiatan entri data secara manual yang tidak lepas dari kemampuan manusia untuk mengenali tulisan tangan. Bagi komputer , pengenalan tulisan tangan merupakan pekerjaan yang rumit sehingga memerlukan algoritme yang kompleks. Convolutional Neural Network ( CNN ) merupakan algoritme yang dapat mengakomodasi kompleksitas pengenalan tulisan tangan. Penelitian ini bermaksud untuk melakukan kajian mengenai implementasi model pengenalan tulisan tangan menggunakan CNN dalam mengenali tulisan tangan pada kegiatan entri data kuesioner PAPI. Model pengenalan tulisan tangan dibangun menggunakan dataset EMNIST secara terpisah sesuai jenis karakter dan memberikan akurasi 89 % untuk karakter berupa huruf dan angka , 95 % untuk karakter berupa huruf , dan 99 % untuk karakter berupa angka. Implementasi pengenalan tulisan tangan pada image kuesioner menunjukkan hasil yang cukup baik dengan akurasi 83,33 % . Namun , terdapat temuan masalah pada proses segmentasi karakter dimana karakter tidak tersegmentasi secara benar dikarenakan garis tulisan yang bersambung pada karakter yang seharusnya terpisah dan karakter yang terputus padahal seharusnya tergabung. Hasil kajian yang didapat diharapkan dapat menjadi pertimbangan mengenai metode entri data yang digunakan BPS selanjutnya. Kata Kunci— Pengenalan Tulisan Tangan , Convolutional Neural Network , Entri Data. I. LATAR BELAKANG Pada era digital ini , penggunaan perangkat digital telah mengubah bagaimana pekerjaan terkait teks dan dokumen dikerjakan [ 1 ] . Meskipun demikian , penggunaan media berbasis kertas masih akan terus menjadi pilihan bagi beberapa orang ataupun organisasi [ 2 ] . Salah satu contoh yang tidak bisa lepas dari penggunaan media kertas adalah Badan Pusat Statistik ( BPS ) . BPS merupakan Lembaga Pemerintah Non Kementerian yang berperan untuk menyediakan kebutuhan data bagi pemerintah dan masyarakat. Dalam kegiatan pengumpulan data , metode yang masih dominan digunakan oleh BPS adalah PAPI ( Paper and Pencil Interviewing ) [ 3 ] . PAPI merupakan metode wawancara dimana pencacah memegang kuesioner kertas , membacakan pertanyaan kepada responden , lalu mengisikan jawaban responden pada kuesioner dengan tulisan tangan. Tidak seperti CAPI ( Computer-Assisted Personal Interviewing ) atau wawancara yang menggunakan bantuan komputer , PAPI hampir tidak memerlukan kemampuan teknis untuk diterapkan dan lebih mudah bagi pencacah atau responden untuk memberikan jawaban terbuka atau kualitatif [ 4 ] . Konsekuensi dari diterapkannya PAPI adalah diperlukan kegiatan entri data secara manual dari data isian kuesioner berupa tulisan tangan pada kuesioner PAPI ke dalam database menggunakan tenaga manusia. Juru ketik profesional memiliki rata-rata kecepatan mengetik sebanyak 50 hingga 80 kata per menit sehingga jika diperkirakan sekitar 200 halaman per jam untuk formulir dengan 15 blok satu kata dan belum termasuk waktu untuk membaca dan menyortir halaman [ 5 ] . Dari segi biaya , Peraturan Kepala BPS RI No. 51 tahun 2013 menyebutkan bahwa rata-rata biaya kegiatan data entry sebesar Rp 10.000 per kuesioner. Manusia memiliki kemampuan untuk mengenali suatu objek atau pola dengan mudah. Semakin sering seseorang melihat suatu objek maka semakin familiar pula dengan objek tersebut. Dalam mengenali objek , manusia memproses informasi visual dalam ruang semantik dengan mengekstraksi fitur yang berarti seperti segmen garis , batas , bentuk , dan sebagainya [ 6 ] . Bagi komputer , kemampuan pengenalan objek mempunyai tantangan tersendiri dibanding manusia yang menganggapnya sebagai suatu hal yang mudah [ 7 ] . tulisan Dalam ranah pengenalan pola , pengenalan tulisan tangan pada khususnya telah menjadi subjek dari banyak penelitian [ 8 ] . Beberapa permasalahan yang dijumpai pada pengenalan tulisan tangan meliputi tingginya ketidakpastian data dikarenakan karakteristik tangan setiap orang berbeda-beda , beberapa karakter memiliki bentuk yang mirip , terdapat karakter yang terputus atau terdistorsi , adanya perbedaan ketebalan karakter yang ditulis , dan penggunaan scanner yang bermacam-macam [ 9 ] . Hal tersebut menunjukkan bahwa pengenalan tulisan tangan merupakan pekerjaan yang rumit bagi komputer. Pengenalan objek atau pola biasanya dilakukan dengan ekstraksi fitur dan klasifikasi. Proses ekstraksi fitur secara khusus menggunakan pelbagai metode untuk mendapatkan representasi dari data. Setelah itu , digunakan classifier untuk memproses pengklasifikasian data. Proses-proses tersebut masih dilakukan secara manual dan terpisah. Belakangan ini , ekstraksi fitur dan klasifikasi diintegrasikan secara otomatis pada satu proses atau metode. Metode tersebut biasa digunakan untuk memodelkan data dengan tingkat abstraksi yang tinggi dan sering dikenal sebagai teknik deep learning [ 10 ] . Convolutional Neural Network ( CNN ) merupakan salah satu arsitektur deep learning. CNN dapat mengekstrak fitur mulai dari fitur rendah sampai fitur tinggi secara otomatis [ 11 ] . CNN merupakan jenis neural network khusus yang didesain untuk mengenali pola visual melalui piksel dari image secara langsung dengan preprocessing minimum. Dengan kata lain , CNN yang khusus untuk mengolah data yang memiliki topologi 1 / 9 berbentuk grid. Dalam proses pengolahan image , CNN mengubah piksel gambar menjadi array yang kemudian dilakukan proses konvolusi. memberikan hasil yang paling baik dengan tingkat akurasi sebesar 98 % . Hal ini menunjukan metode CNN sangat baik untuk diimplementasikan pada klasifikasi sebuah image. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Salah satu platform yang dapat digunakan untuk menerapkan CNN adalah Tensorflow. Tensorflow dapat mengakomodasi berbagai macam algoritme , termasuk pelatihan dan inferensi algoritme untuk model deep neural network. Tensorflow sudah digunakan untuk melakukan berbagai penelitian dan menerapkan sistem machine learning ke produksi di banyak bidang ilmu komputer dan bidang lainnya , seperti pengenalan suara , computer vision , robotika , pencarian informasi , natural language processing , dan ekstraksi informasi geografis [ 12 ] . Penelitian ini mengambil studi kasus kuesioner SAKERNAS karena Analisis Hasil Survei Kebutuhan Data ( SKD ) 2019 menunjukkan bahwa jika dilihat dari sumber datanya , data mikro yang paling banyak diperoleh dari penyedia data BPS Pusat adalah data mikro SAKERNAS. Selain itu , SAKERNAS merupakan survei yang dilaksanakan dalam frekuensi yang terbilang sering yaitu dua kali dalam setahun. Oleh karena itu , upaya dalam mengefisiensikan tahapan pekerjaan yang ada pada pelaksanaan SAKERNAS akan dibutuhkan oleh BPS. tulisan Berdasarkan uraian permasalahan di atas , penelitian ini akan membangun model pengenalan tangan untuk diimplementasikan pada kuesioner SAKERNAS Agustus 2020 lalu melakukan kajian mengenai metode entri data menggunakan model pengenalan tangan. Model pengenalan tulisan tangan yang dibangun akan menggunakan algoritme Convolutional Neural Network dengan library Tensorflow. Hasil dari kajian metode entri data menggunakan model pengenalan tulisan tangan diharapkan dapat dijadikan pertimbangan dalam menentukan metode entri data di BPS kedepannya. Selanjutnya , model pengenalan tulisan tangan yang berhasil dibangun diharapkan dapat diterapkan pada kuesioner kegiatan BPS lainnya. tulisan II. TUJUAN PENELITIAN Tujuan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Membuat model menggunakan CNN pengenalan tulisan tangan 2. Mengimplementasikan model pengenalan tulisan tangan untuk mengenali isian kuesioner SAKERNAS 2020 III. PENELITIAN TERKAIT Terdapat beberapa penelitian terdahulu yang memiliki keterkaitan dengan topik pengenalan tulisan tangan dan dapat menjadi gambaran untuk penelitian ini. Penelitian [ 13 ] melakukan perbandingan CNN dengan beberapa metode klasifikasi lain dalam melakukan pengenalan objek hewan. Metode-metode klasifikasi yang dibandingkan dengan CNN yaitu Principal Component Analisys ( PCA ) , Linear Discriminant Analisys ( LDA ) , Local Binary Patterns Histograms ( LBPH ) , dan Support Vector Machine ( SVM ) . Dataset yang digunakan adalah animal dataset sebanyak 500 subjek yang dibagi rata menjadi 5 kelas. Hasil penelitian menunjukan bahwa dari seluruh metode yang dibandingkan dalam melakukan klasifikasi , penggunaan metode CNN Pada penelitian [ 14 ] pengenalan tulisan tangan dilakukan dengan metode Optical Character Recognition ( OCR ) . Prinsip pengerjaannya dibagi menjadi enam tahapan yaitu memperoleh gambar , preprocessing , segmentasi , ekstraksi fitur , klasifikasi , dan post processing. OCR menawarkan pemrosesan dengan kecepatan dan akurasi yang tinggi. Penelitian [ 15 ] menyatakan bahwa efisiensi pengenalan tulisan tangan tergantung dari metode ekstraksi fitur dan klasifikasi yang digunakan. Pada penelitian tersebut diulas mengenai perbandingan metode dan akurasi dari beberapa penelitian terkait pengenalan tulisan tangan dari berbagai bahasa dan metode klasifikasi yang terbaik adalah feed forward neural network dan counterlet extract. Penelitian lain mengenai pengenalan tulisan tangan pada [ 16 ] mengimplentasikan Neural Network kemudian dikembangkan ke CNN untuk mengklasifikasikan dataset MNIST Digits. Hasil penelitian menunjukan bahwa arsitektur model CNN dalam menyelesaikan masalah pengenalan tulisan tangan berupa angka. dapat meningkatkan performa yang Penelitian [ 17 ] mengenai pengenalan tulisan tangan pada dokumen formulir mengimplementasikan CNN pada proses ekstraksi fitur SVM pada proses klasifikasinya. Sistem yang dibangun pada penelitian ini mencakup preprocessing , segmentasi , dan pengenalan karakter. Pada preprocessing penelitian tersebut digunakan teknik Median filtering untuk menghilangkan noise seperti yang akan digunakan pada penelitian ini. [ 3 ] Pada penelitian telah berhasil dibangun model pengenalan tulisan tangan pada level prediksi perkarakter menggunakan CNN yang diimplementasikan pada form kuesioner PAPI Sensus Penduduk 2020 dalam memprediksi isian kuesionernya. Dalam tahapan form processing , digunakan template bounding box yang belum mengakomodasi jenis isian terbuka yang tiap isian karakternya tidak dibatasi oleh garis vertical. Hasilnya , pada skema prediksi tersebut memiliki akurasi sebesar 78.35 % dalam mengenali tulisan tangan pada kuesioner Sensus Penduduk 2020. Pada penelitian tersebut belum diterapkan metode segmentasi seperti yang akan digunakan pada penelitian ini. IV. METODE PENELITIAN Bagian ini berisi uraian metode penelitian untuk mencapai tujuan penelitian. Pada penelitian ini digunakan bahasa pemrograman Python dengan library Tensorflow dalam pemrosesannya. Berikut penyajiannya dalam Gambar 1. 2 / 9 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik dari CNN adalah convolutional layers , pooling layers , dan fully connected layers [ 20 ] . Pada convolutional layers , dilakukan proses konvolusi pada data input menggunakan filter / kernel untuk menghasilkan peta fitur. Filter tersebut mengambil piksel-piksel berdekatan dalam data image untuk kemudian diekstrak hubungan posisionalnya. Konvolusi dilakukan dengan menggeser filter pada seluruh bagian input dimana dilakukan operasi “dot” sehingga menghasilkan peta fitur. Gambar 2. Ilustrasi Proses Konvolusi [ 21 ] Setelah mendapatkan peta fitur , pada pooling layer dilakukan downsampling atau pengurangan dimensi terhadap peta fitur sehingga dapat mempercepat proses komputasi dan mencegah overfitting. Teknik pooling yang digunakan disini adalah Max pooling yang mengambil nilai terbesar dari kumpulan nilai dalam filter. Berikut ilustrasinya pada Gambar 3. Gambar 3. Ilustrasi Teknik Max Pooling [ 22 ] Layers tersebut tergabung menjadi bagian feature learning pada arsitektur CNN. Sebelum pooling dilakukan , setiap peta fitur melewati fungsi aktivasi ( ReLU ) , seperti diilustrasikan pada Gambar 4. Gambar 4. Arsitektur CNN [ 23 ] Selanjutnya , peta fitur yang masih berbentuk array multidimensi ditransformasikan menjadi sebuah vector kolom sebagai input untuk fully connected layer. Fully connected layer merupakan layer dimana seluruh neuron aktivasi dari layer sebelumnya terhubung untuk selanjutnya diolah untuk melakukan klasifikasi. Fungsi yang menggambarkan hubungan antara tingkat aktivitas internal dan aktivasi merupakan sebuah fungsi 3 / 9 Gambar 1. Metode Penelitian PEMBANGUNAN MODEL CNN A. Persiapan Dataset Pada tahapan pembangunan model pengenalan tulisan tangan , digunakan dataset Extended Modified NIST ( EMNIST ) . Dataset EMNIST merupakan pengembangan dari dataset NIST Special Database 19 yang berisi kumpulan tulisan tangan baik dalam bentuk huruf maupun angka dari 500 lebih orang [ 19 ] . Dataset EMNIST dibagi menjadi enam subdataset yaitu EMNIST Balanced , EMNIST by Merge , EMNIST by Class , EMNIST Letters , EMNIST Digits , dan EMNIST MNIST. Digunakannya dataset ini dikarenakan sifatnya yang gratis dan telah banyak digunakan sebagai data latih pada beberapa penelitian mengenai pengenalan tulisan tangan yang dijelaskan pada bagian penelitian terkait. Pada penelitian ini , digunakan tiga subdataset yaitu EMNIST Balanced , EMNIST Letters , dan EMNIST MNIST. EMNIST Balanced terdiri atas karakter berupa huruf dan angka sebanyak 112.800 data latih dan 18.800 data uji. EMNIST Letters terdiri atas karakter berupa huruf sebanyak 124.800 data latih dan 20.800 data uji. EMNIST MNIST terdiri atas karakter berupa angka sebanyak 60.000 data latih dan 10.000 data uji. Dengan digunakannya ketiga subdataset tersebut akan dibangun 3 model terpisah untuk memprediksi isian kuesioner yang sesuai dengan karakteristik subdataset masing-masing. B. Permodelan Model pengenalan tulisan tangan yang dibangun pada penelitian ini menggunakan CNN. Arsitektur CNN mengakomodasi proses ekstraksi fitur serta klasifikasi , CNN lalu mengekstrak peta menggunakannya untuk mengklasifikasikan image tersebut. image 2 dimensi fitur dari Hampir semua arsitektur CNN mempunyai prinsip desain umum yang sama yaitu mengaplikasikan convolutional layers pada data input , melakukan downsampling ( Max pooling ) terhadap dimensi spasial bersamaaan dengan menambah jumlah peta fitur secara periodik. Selain itu , terdapat juga fully connected layers , fungsi aktivasi , dan loss function. Namun dari seluruh operasi dalam CNN tersebut , yang merupakan inti Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik dapat berbentuk baik linier maupun non-linier [ 24 ] . Fungsi inilah yang menentukan apakah neuron diaktifkan atau tidak. ReLU merupakan fungsi aktivasi nonlinear pada neural network yang mengembalikan hanya nilai positif saja dan selain itu bernilai 0 [ 25 ] . Fungsi ReLu dapat digambarkan dengan persamaan 1 berikut : 𝑓 ( 𝑥 ) = 𝑚𝑎𝑥 ( 0 , 𝑥 ) ( 1 ) Selain itu , digunakan fungsi aktivasi softmax dalam melakukan klasifikasi. Softmax merupakan fungsi yang menghitung nilai probabilitas dari setiap kategori / label. Dapat digambarkan penghitungannya pada persamaan 2 berikut : 𝑠𝑜𝑓𝑡𝑚𝑎𝑥 ( 𝑥 ) ( cid:3036 ) = ( cid:3032 ) ( cid:3299 ) ( cid:3284 ) ( cid:3289 ) ( cid:3285 ) ( cid:3128 ) ( cid:3117 ) ∑ ( cid:3032 ) ( cid:3299 ) ( cid:3285 ) ( 2 ) Dalam upaya mencegah overfitting dan mempercepat proses learning , dilakukan teknik dropout. Dropout merupakan teknik regularisasi neural network dimana beberapa neuron akan dipilih secara acak dan tidak dipakai selama pelatihan. Gambar 5. Ilustrasi Teknik Dropout. yang arsitektur model Tahapan learning model dilengkapi dengan loss function , optimizer , dan metrics. Loss function berfungsi untuk menghitung kerugian performa model dalam melakukan prediksi terhadap target. Nilai kerugian dapat diminimalisasi dengan menggunakan optimizer. Pada penelitian ini , loss function yang digunakan merupakan categorical loss entropy dengan optimizer adam. Metrics yang digunakan adalah accuracy untuk menggambarkan seberapa tepat model dapat memprediksi dengan benar. Dalam menentukan akan diimplementasikan , digunakan pendekatan percobaan seperti pada gambar 6. Pertama yaitu menentukan berapa pasang convolutional-pooling yang akan digunakan. Dengan dimensi image 28x28 piksel , hanya akan dicoba apakah satu , dua , atau tiga pasang yang menunjukkan hasil optimal. Selain itu , tidak mungkin diterapkan 4 pasang karena dimensi image akan menjadi terlalu kecil. Selanjutnya , dilakukan pendekatan yang serupa dalam menentukan ukuran dari peta fitur , dense layer , dan dropout. Terakhir , dilakukan percobaan dengan menerapkan beberapa fitur lanjutan yang diklaim dapat meningkatkan kinerja dari model yang telah dibuat [ 26 ] [ 27 ] . Fitur lanjutan yang akan diuji berupa pengubahan konvolusi 5x5 dengan dua konvolusi 3x3 , penggantian pooling layer dengan konvolusi 5x5 dengan strides 2 , penerapan batch normalization , dan penerapan data augmentation. Gambar 6. Pendekatan dalam Menentukan Arsitektur CNN Percobaan penentuan arsitektur model yang pertama akan menggunakan EMNIST MNIST untuk membangun model jumlah angka dengan mempertimbangkan ukuran serta kelasnya yang lebih kecil sehingga lama percobaan pelatihan model relatif akan lebih cepat. Selanjutnya , arsitektur yang telah dipilih akan diterapkan untuk model huruf menggunakan EMNIST Letters dan model campuran menggunakan EMNIST Balanced. C. Model Terpilih Model-model yang telah dibangun selanjutnya akan diimplementasikan sesuai dengan karakteristiknya masing- masing. Model huruf untuk mengenali isian huruf , model angka untuk mengenali isian angka , dan model campuran digunakan untuk mengenali isian yang berisi baik huruf maupun angka. Selain itu akan dihitung akurasi dari tiap-tiap model dalam mengenali tangan. Akurasi didefinisikan sebagai persentase dari data yang diklasifikasikan ke kelas yang benar dan dihitung menggunakan persamaan 1 berikut : tulisan 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = ( cid:3021 ) ( cid:3017 ) ( cid:3017 ) ( cid:2878 ) ( cid:3015 ) ( 1 ) IMPLEMENTASI MODEL PADA KUESIONER A. Perolehan Kuesioner Pada tahapan ini , dilakukan scanning terhadap kuesioner SAKERNAS 2020 yang telah diisi oleh petugas cacah. Selanjutnya image hasil scanning akan digunakan untuk mengimplementasikan model pengenalan tulisan tangan yang telah dibangun. B. Image Preprocessing Tahapan preprocessing pada image sangatlah penting dalam pengenalan karakter yang meliputi penghilangan noise , binarisasi , skeletonisasi , dan normalisasi [ 28 ] . Noise merupakan tingkatan nilai tidak diinginkan pada image yang tidak memberikan nilai signifikan pada output [ 15 ] . Teknik penghilangan noise yang digunakan adalah median filter. Median filter mengurutkan semua piksel di area tertentu dan mengganti piksel tengah dengan median nilai yang diurutkan. 4 / 9 Binarisasi merupakan proses mengubah image berwarna atau grayscale menjadi image bilevel. Metode threshholding adaptif merupakan metode yang digunakan dalam proses binarisasi ini. Metode tersebut menghitung nilai threshold untuk sebagian kecil gambar sehingga memungkinkan untuk didapatkan nilai berbeda pada tiap-tiap bagian dalam image yang sama , Skeletonisasi merupakan proses morfologi yang mengubah image menjadi berepresentasi selebar satu pixel tanpa memengaruhi konektivitasnya. Proses penipisan diperlukan untuk mendapatkan kerangka image dengan menghilangkan pixel yang memiliki lebih dari dua neighbours. Normalisasi mencakup normalisasi ukuran dan kemiringan pada image. Normalisasi ukuran dilakukan dengan mengubah ukurannya menjadi ukuran kertas A4. Normalisasi kemiringan dilakukan dengan melakukan matching pada image input terhadap image yang telah dijadikan template. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik D. Segmentasi Image kuesioner yang telah dilakukan preprocessing akan dicrop pada bagian isiannya , lalu untuk setiap hasil cropping dilakukan segmentasi hingga level karakter untuk diprediksi menggunakan model. Gambar 9. Contoh Segmentasi Karakter E. Pengenalan Karakter Image karakter hasil segmentasi dijadikan sebagai data input pada model pengenalan tulisan tangan sesuai dengan jenis isiannya untuk dikenali karakternya. Untuk jenis isian berupa checkbox , metode yang digunakan untuk mengenali karakter isiannya adalah dengan menghitung jumlah piksel berwarna hitam yang ada pada image hasil cropping berjenis checkbox. Berikut skemanya pada Gambar 8. Gambar 7. Contoh Matching Image Input untuk Halaman 2 Kuesioner C. Cropping Zona Isian Setelah image melalui tahap preprocessing , dilakukan cropping untuk isian pada kuesioner menggunakan templat bounding box yang sudah dibuat dengan menandai koordinat dari setiap kotak isian. tiap-tiap zona Gambar 10. Skema Pengenalan Karakter V. KERANGKA PIKIR Kerangka pikir menggambarkan alur pemikiran peneliti dalam melakukan penelitian yang disesuaikan dengan permasalahan penelitian. Adapun gambaran mengenai kerangka pikir penelitian ini terdapat pada gambar 8. Gambar 8. Halaman 2 Kuesioner dan Zona Isiannya Menggunakan Templat Bounding Box Gambar 11. Kerangka Pikir Penelitian 5 / 9 VI. HASIL DAN PEMBAHASAN Pencarian arsitektur model CNN yang akan digunakan diawali dengan menentukan berapa pasang convolutional- pooling yang optimal. Berikut hasil akurasi yang didapatkan pada running model 1 pasang , 2 pasang , dan 3 pasang. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik kombinasi pasangan peta fitur 48-96 dengan besar dua kali lipat hanya berkinerja sedikit lebih baik dan tidak sebanding dengan tambahan waktu komputasinya. Selanjutnya dilakukan percobaan untuk mencari ukuran dense layer dengan menerapkan pasangan peta fitur sebanyak 24 dan 48. Selanjutnya dilakukan percobaan untuk mencari ukuran dense layer dengan menerapkan pasangan peta fitur sebanyak 24 dan 48. Gambar 12. Akurasi Setiap Pasangan Convolutional-Pooling TABEL I Hasil Percobaan dalam Menentukan Berapa Pasang Convolutional-Pooling Layer ( 20 epoch ) Convolutional-Pooling Akurasi Latih 1 pasang Akurasi Validasi 0.99167 0.99996 Gambar 14. Akurasi dari Setiap Ukuran Dense Layer TABEL III Hasil Percobaan dalam Menentukan Ukuran Dense Layer ( 20 epoch ) Ukuran Dense Layer 2 pasang 3 pasang 0.99996 0.99325 0.99981 0.99442 Dari percobaan di atas , terlihat bahwa 3 pasang convolutional-pooling sedikit lebih baik daripada 2 pasang. Namun demi mengefisiensikan biaya komputasi tambahan , dipilih 2 pasang convolutional-pooling sebagai parameter arsitektur yang pertama. Selanjutnya dilakukan percobaan untuk menentukan besarnya peta fitur yang akan dimasukkan pada 2 pasang convolutional-pooling layers tersebut. 0 32 64 128 256 512 1024 2048 Akurasi Latih 0.99994 Akurasi Validasi 0.99233 0.99996 0.99350 0.99996 0.99367 0.99996 0.99998 0.99996 0.99458 0.99517 0.99483 0.99990 0.99475 0.99998 0.99342 Terlihat bahwa ukuran yang terbaik adalah 256 unit layer. Langkah selanjutnya adalah menerapkannya pada percobaan untuk mencari ukuran dropout yang optimal. Gambar 13. Akurasi dari Setiap Ukuran Peta Fitur TABEL II Hasil Percobaan dalam Menentukan Ukuran Peta Fitur ( 20 epoch ) Ukuran Peta Fitur 8 – 16 maps Akurasi Latih 0.99981 Akurasi Validasi 0.99150 16 – 32 maps 0.99998 0.99383 24 - 48 maps 0.99998 0.99408 32 – 64 maps 0.99998 0.99408 48 – 96 maps 0.99998 0.99442 64 – 128 maps 0.99998 0.99392 Dari grafik di atas , dipilih bahwa 24 peta fitur pada lapisan konvolusi pertama dan 48 peta fitur pada lapisan konvolusi kedua merupakan kombinasi yang terbaik. Kombinasi peta fitur 32-64 menghasilkan akurasi yang sama dengan 24-48 namun tidak dipilih karena jumlahnya yang lebih besar. Selain itu , Gambar 15. Akurasi dari Setiap Ukuran Dropout TABEL IV Hasil Percobaan dalam Menentukan Ukuran Dropout ( 30 epoch ) Akurasi Validasi 0.99325 Akurasi Latih 0.99998 Ukuran Dropout 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.99985 0.99442 0.99944 0.99442 0.99881 0.99433 0.99710 0.99417 0.99475 0.99475 6 / 9 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Dari implementasi model yang telah dilakukan , akan dihitung akurasi dari proses segmentasi karakter serta akurasi model dalam mengenali karakter isian. Dengan proses segmentasi yang benar , akan didapatkan tepat 1 karakter yang utuh kemudian dari situ akan dihitung akurasi model dalam mengenali karakter tulisan tangan. Berikut hasil dari penghitungan implementasinya disajikan pada tabel VII. TABEL VII Akurasi Implementasi Model pada Kuesioner Jenis Total Proses Proses Benar Akurasi 82.85 % 1021 846 Segmentasi Karakter Secara Keseluruhan Segmentasi Karakter pada Kotak Isian Terbuka Segmentasi Karakter pada Kotak Isian Tertutup Pengenalan Karakter dari Model CNN Pengenalan Karakter pada Isian Checkbox 685 336 846 68 519 327 705 68 75.76 % 97.32 % 83.33 % 100 % Karena model yang dibangun masih terbatas pada pengenalan level karakter , saat image hasil cropping tidak tersegmentasi dengan benar , hasil pengenalan karakter menjadi tidak akurat. Hal ini dikarenakan model tidak berkemampuan untuk mengenali dua atau lebih karakter sekaligus dalam satu kali proses pengenalan. Berikut contohnya pada pengenalan isian terbuka di Gambar 10. Segmentasi berjalan dengan baik apabila kontur tiap-tiap karakter terpisah dengan jelas atau mempunyai batas yang jelas. Apabila kontur karakter tidak terpisah dengan jelas atau tidak terdapat batas yang jelas , segmentasi akan menghasilkan segmen yang tidak tepat sehingga dua atau lebih karakter yang seharusnya terpisah menjadi tergabung sebagai satu karakter. 0.6 0.7 0.98971 0.99392 0.98258 0.99133 Terlihat bahwa dropout sebesar 0,3 merupakan ukuran yang paling baik. Dengan ini , telah didapatkan arsitektur CNN basic ( tanpa penerapan fitur lanjutan ) yang menunjukkan hasil terbaik. Namun , akan dilakukan percobaan terakhir dengan menerapkan fitur lanjutan untuk mengetahui apakah terdapat perbedaan yang signifikan terhadap akurasi modelnya. Gambar 16. Contoh Hasil Segmentasi dan Klasifikasinya TABEL V Hasil Percobaan dalam Fitur Lanjutan ( 35 epoch ) Fitur Lanjutan CNN basic Akurasi Latih 0.99779 Akurasi Validasi 0.99517 32C3-32C3 0.99854 0.99550 32C5S2 both+BN 0.99925 0.99492 0.99919 0.99583 both+BN+DA 0.99616 0.99675 Terlihat bahwa penerapan fitur lanjutan berupa pengubahan konvolusi 5x5 menjadi dua konvolusi 3x3 , penggantian pooling layer dengan konvolusi 5x5 dengan strides 2 , penerapan batch normalization , dan penerapan data augmentation terbukti dapat meningkatkan akurasi model CNN basic. Oleh karena itu , arsitektur model yang dipilih untuk diimplementasikan pada pembangunan model CNN di penelitian ini adalah berupa convolutional fitur dilanjutkan convolutional layer dengan 48 peta fitur , dense layer dengan ukuran 256 unit , dropout sebesar 30 % serta penerapan fitur lanjutan. layer dengan 24 peta Dengan arsitektur terpilih yang telah diimplementasikan untuk pembangunan ketiga model , didapatkan akurasi untuk tiap-tiap model pada tabel VI. TABEL VI Akurasi Model Pengenalan Tulisan Tangan yang Telah Dibangun Dataset EMNIST Balanced Akurasi 89 % Campuran Model Huruf Angka EMNIST Letters EMNIST MNIST 95 % 99 % Selanjutnya , model diimplementasikan pada image kuesioner halaman 2 untuk dilakukan pengenalan karakter isiannya. Dipilihnya halaman 2 dikarenakan halaman tersebut sudah mengandung seluruh jenis isian pada kuesioner serta jumlah karakter isiannya paling banyak dibanding halaman lain. Gambar 17. Contoh Hasil Segmentasi Isian Terbuka dan Klasifikasinya Selain itu , pada isian tertutup juga terdapat permasalahan segmentasi karakter. Hal tersebut dikarenakan karakter yang seharusnya merupakan satu karakter utuh terputus. Berikut contohnya pada pengenalan isian tertutup di Gambar 11. 7 / 9 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik [ 10 ] Janalta Interactive Inc. , “definition , ” 7 March 2021. [ Online ] . Available : https : / / www.techopedia.com / definition / 30325 / deep- learning. [ 11 ] L. Yann and Y. Bengio , “Convolutional Networks for Images , Speech , and Time-Series , ” The handbook of brain theory and neural networks MIT Press , p. 255–258 , 1995. [ 12 ] Google Research , “Tensorflow : Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems , ” Preliminary White Paper , 2015. [ 13 ] T. Trnovszky , P. Kamencay , R. Orjesek , M. Benco and P. Sykora , “Animal Recognition System Base On Convolutional Neural Network , ” Digital Image Processing And Computer Graphics , pp. 517-525 , 2017. [ 14 ] M. S. S. Bhagat , M. A. R. Joshi , M. V. S. Gajbhiye , M. S. R. Nandanwar and P. M.M.Ingle , “Handwritten Character Detection Using Optical Character Recognition Method , ” International Journal for Research in Applied Science & Engineering Technology ( IJRASET ) , vol. 6 , pp. 4724-4726 , 2018. [ 15 ] S. N. R. S and A. S , “Handwritten Character Recognition – A Review , ” International Journal of Scientific and Research Publications , vol. 5 , no. 3 , 2015. [ 16 ] W. Zhu , “Classification of MNIST Handwritten Digit Database using Neural Network , ” 2018. [ 17 ] Darmatasia and M. I. Fanany , “Handwriting Recognition on Form Document Using Convolutional Neural Network and Support Vector Machines ( CNN-SVM ) , ” 2017 Fifth International Conference on Information and Communication Technology ( ICoICT ) , p. 1 , 2017. [ 18 ] W. Zhu , “Classification of MNIST Handwritten Digit Database using Neural Network , ” 2018. [ 19 ] G. A. S. T. J. & . v. S. A. Cohen , “EMNIST : An extension of MNIST to handwritten letters , ” ArXiv. , 2017. [ 20 ] M. A. Hossain and M. M. Ali , “Recognition of Handwritten Digit using Convolutional Neural Network ( CNN ) , ” Global Journal of Computer Science and Technology : D Neural & Artificial Intelligence , vol. 19 , no. 2 , pp. 27-33 , 2019. [ 21 ] H. & . S. S. & . N. R. & . O. Y. & . S. Yakura , “Malware Analysis of Imaged Binary Samples by Convolutional Neural Network with Attention Mechanism , ” The 8th ACM Conference on Data and Application Security and Privacy ( ACM CODASPY '18 ) , pp. 127-134 , 2018. [ 22 ] D. Nielsen , “Deep Learning Cage Match : Max Pooling vs Convolutions , ” Medium , 9 9 2018. [ Online ] . Available : https : / / medium.com / @ duanenielsen / deep-learning-cage-match-max- pooling-vs-convolutions-e42581387cb9. [ Accessed 26 3 2021 ] . [ 23 ] The MathWorks , Inc. , “Convolutional Neural Network , ” The MathWorks , Inc. , [ Online ] . Available : https : / / www.mathworks.com / discovery / convolutional-neural-network- matlab.html. [ Accessed 26 3 2021 ] . [ 24 ] T. Nurhikmat , Implementasi Deep Learning Untuk Image Classification Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Networks ( CNN ) Pada Citra Wayang Golek , Yogyakarta : Universitas Islam Indonesia , 2018. Gambar 18. Contoh Hasil Segmentasi Isian Tertutup yang Karakternya Terputus VII. PENUTUP Telah berhasil dibangun tiga model pengenalan tulisan tangan menggunakan CNN untuk mengenali isian pada kuesioner SAKERNAS 2020. Saat akurasi model di tes menggunakan data uji EMNIST , model untuk mengenali isian huruf mempunyai akurasi sebesar 95 % , model untuk mengenali isian angka mempunyai akurasi sebesar 99 % , dan model untuk mengenali isian baik huruf maupun angka mempunyai akurasi 89 % . Saat model diimplementasikan pada image kuesioner , hasil pengenalan karakter yang dihasilkan sudah cukup akurat yaitu sebesar 83.33 % . Pada proses segmentasi karakter , secara keseluruhan didapatkan akurasi sebesar 82.85 % . Pada isian terbuka , terdapat temuan pada proses segmentasi dimana beberapa karakter yang seharusnya terpisah tergabung menjadi satu karakter karena garis tulisan antar karakter-karakter tersebut menyatu atau tidak memiliki ruang kosong sebagai pemisahnya sehingga akurasi yang didapatkan sebesar 75.76 % . Sedangkan pada isian tertutup , proses segmentasi terkendala pada karakter yang terputus sehingga didapatkan akurasi 97.32 % . Selain itu , hal tersebut dapat dikarenakan parameter image preprocessing yang kurang baik atau kualitas input image yang buruk. Oleh karena itu , perlu diperhatikan pula mengenai perangkat yang digunakan untuk proses scanning kuesioner dan kondisi dari kuesioner yang digunakan. DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] J. Harber , M. A. Nacenta and S. Carpendale , “Paper vs. Tablets : The Effect of Document Media in Co-located Collaborative Work , ” AVI '14 : Proceedings of the 2014 International Working Conference on Advanced Visual Interfaces , pp. 89-96 , 2014. [ 2 ] A. Sellen and R. Harper , The Myth of The Paperless Office , MIT Press , 2003. [ 3 ] A. L. Irfiansyah , “Pembangunan Model Tulisan Tangan Pada Form Kuesioner PAPI ( Studi Kasus Kuesioner Sensus Penduduk 2020 ) , ” 2020. [ 4 ] The World Bank Group , “DIME Wiki , ” 2021. [ Online ] . Available : [ 25 ] T. Wood , “Activation Function , ” DeepAI , [ Online ] . Available : https : / / dimewiki.worldbank.org / wiki / Pen-and- Paper_Personal_Interviews_ ( PAPI ) . [ 5 ] T. R. Ostrach , “Typing Speed : How Fast is Average , ” 2012. [ 6 ] B. Zhang , “Computer Vision vs. Human Vision , ” in Proc. 9th IEEE Int. Conf. on Cognitive Informatics ( ICCI’10 ) , 2010. [ 7 ] N. Pinto , D. D. Cox and J. J. D. Carlo , “Why is Real-World Visual Object Recognition Hard ? , ” PLoS Computational Biology , pp. 151- 156 , 2008. [ 8 ] K. A. Hamad and M. Kaya , “A Detailed Analysis of Optical Character Recognition Technology , ” International Journal of Applied Mathematics , Electronics and Computers , pp. 244-249. , 2016. [ 9 ] N. Sharma , T. Patnaik and B. Kumar , “Recognition for Handwritten English Letters : A Review , ” Vols. 2 , no. 7 , pp. 318-321 , 2013. https : / / deepai.org / machine-learning-glossary-and-terms / activation- function # : ~ : text=What % 20is % 20an % 20Activation % 20Function , % 22 % 2C % 20otherwise % 20it % 20does % 20nothing.. [ Accessed 27 3 2021 ] . [ 26 ] J. T. Springenberg , A. Dosovitskiy , T. Brox and M. Riedmiller , “Striving for Simplicity : The All Convolutional Net , ” in International Conference on Learning Representations , San Diego , 2015. [ 27 ] S. Ioffe and C. Szegedy , “Batch Normalization : Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift , ” 2015. [ 28 ] A. & . S. D. Pal , “Handwritten English Character Recognition Using Neural Network , ” vol. 1 , no. 2 , p. 141–144. , 2010. [ 29 ] A. George and F. Gafoor , “Contourlet Transform Based Feature Extraction For Handwritten Malayalam Character Recognition Using Convolutional Neural Network , ” International Journal of Industrial Electronics and Electrical Engineering , vol. 2 , no. 4 , pp. 19-22 , 2014. 8 / 9 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 9 / 9
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Kajian Implementasi Pengenalan Tulisan Tangan Pada Entri Data Survei Angkatan Kerja Nasional ( SAKERNAS ) Yusron Farid Mustafa ( 221710082 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Farid Ridho , S.S.T. , M.T. Ringkasan— Penggunaan Paper and Pencil Interviewing ( PAPI ) di BPS memerlukan kegiatan entri data secara manual yang tidak lepas dari kemampuan manusia untuk mengenali tulisan tangan. Bagi komputer , pengenalan tulisan tangan merupakan pekerjaan yang rumit sehingga memerlukan algoritme yang kompleks. Convolutional Neural Network ( CNN ) merupakan algoritme yang dapat mengakomodasi kompleksitas pengenalan tulisan tangan. Penelitian ini bermaksud untuk melakukan kajian mengenai implementasi model pengenalan tulisan tangan menggunakan CNN dalam mengenali tulisan tangan pada kegiatan entri data kuesioner Model pengenalan tulisan tangan dibangun menggunakan dataset EMNIST secara terpisah sesuai jenis karakter dan memberikan akurasi 89 % untuk karakter berupa huruf dan angka , 95 % untuk karakter berupa huruf , dan 99 % untuk karakter berupa angka. Implementasi pengenalan tulisan tangan pada image kuesioner menunjukkan hasil yang cukup baik dengan akurasi 83,33 % . Namun , terdapat temuan masalah pada proses segmentasi karakter dimana karakter tidak tersegmentasi secara benar dikarenakan garis tulisan yang bersambung pada karakter yang seharusnya terpisah dan karakter yang terputus padahal seharusnya tergabung. Hasil kajian yang didapat diharapkan dapat menjadi pertimbangan mengenai metode entri data yang digunakan BPS selanjutnya. Kata Kunci— Pengenalan Tulisan Tangan , Convolutional Neural Network , Entri Data.
VII. PENUTUP Telah berhasil dibangun tiga model pengenalan tulisan tangan menggunakan CNN untuk mengenali isian pada kuesioner SAKERNAS 2020. Saat akurasi model di tes menggunakan data uji EMNIST , model untuk mengenali isian huruf mempunyai akurasi sebesar 95 % , model untuk mengenali isian angka mempunyai akurasi sebesar 99 % , dan model untuk mengenali isian baik huruf maupun angka mempunyai akurasi 89 % . Saat model diimplementasikan pada image kuesioner , hasil pengenalan karakter yang dihasilkan sudah cukup akurat yaitu sebesar 83.33 % . Pada proses segmentasi karakter , secara keseluruhan didapatkan akurasi sebesar 82.85 % . Pada isian terbuka , terdapat temuan pada proses segmentasi dimana beberapa karakter yang seharusnya terpisah tergabung menjadi satu karakter karena garis tulisan antar karakter-karakter tersebut menyatu atau tidak memiliki ruang kosong sebagai pemisahnya sehingga akurasi yang didapatkan sebesar 75.76 % . Sedangkan pada isian tertutup , proses segmentasi terkendala pada karakter yang terputus sehingga didapatkan akurasi 97.32 % . Selain itu , hal tersebut dapat dikarenakan parameter image preprocessing yang kurang baik atau kualitas input image yang buruk. Oleh karena itu , perlu diperhatikan pula mengenai perangkat yang digunakan untuk proses scanning kuesioner dan kondisi dari kuesioner yang digunakan.
Network ( CNN ) merupakan algoritme yang dapat mengakomodasi kompleksitas pengenalan tulisan tangan. Penelitian ini bermaksud untuk melakukan kajian mengenai implementasi model pengenalan tulisan tangan menggunakan CNN dalam mengenali tulisan tangan pada kegiatan entri data kuesioner Model pengenalan tulisan tangan dibangun menggunakan dataset EMNIST secara terpisah sesuai jenis karakter dan memberikan akurasi 89 % untuk karakter berupa huruf dan angka , 95 % untuk karakter berupa huruf , dan digunakan BPS selanjutnya. Kata Kunci— Pengenalan Tulisan Tangan , Convolutional Neural Network , Entri Data. VII. PENUTUP Telah berhasil dibangun tiga model pengenalan tulisan tangan menggunakan CNN untuk mengenali isian pada kuesioner SAKERNAS 2020. Saat akurasi model di tes menggunakan data uji EMNIST , model untuk mengenali isian huruf mempunyai akurasi sebesar 95 % , model untuk mengenali isian angka mempunyai akurasi sebesar 99 % , dan model untuk mengenali isian baik huruf maupun angka mempunyai akurasi 89 % . Saat model diimplementasikan pada image kuesioner , hasil pengenalan karakter yang dihasilkan sudah cukup akurat yaitu sebesar
O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O