Peningkatan Kinerja Backpropagation dengan Kombinasi Algoritma Genetika pada Pengenalan Pola Aksara Batak Karo

Abstract

In the training process with the Backpropagation method, there are three phases, namely the forward phase, namely when the network calculates the output data, the reverse phase where if there is an error, namely the difference between the desired output target and the output value obtained and the third phase, namely the modification of the weight to reduce the error generated by the network. If the error obtained is too large, it will take more time to get a small error value (maximum error). Also the predetermined maximum error value is not reached which results in a low level of accuracy in the recognition process. For this reason, it is necessary to optimize the initial weight of each neuron at each layer in the network so that the training process gets the same error as the maximum error value more quickly in order to increase the accuracy value in the recognition process. In Putri's research (2017), recognition of the Batak Karo script pattern with the Backpropogation algorithm was carried out with input in the form of images of 21 characters in the form of writing with 8 Batak Karo script experts. The training process is carried out by varying the number of hidden layers and the number of neurons with learning rate parameters and the number of epochs. The results of the recognition experiment can detect as many as 168 handwritten characters with an accuracy percentage of 90%. In this study, a 3 layer network training was conducted, namely 1 input layer, 2 hidden layer and 1 output layer. Before conducting the training, all neuron weights in the input and hidden layers are calculated using the Genetic algorithm. In the experiment, the introduction of 6 Batak Karo script documents was carried out with the GA-BP combination algorithm, so the best accuracy value was obtained at the 1400th epoch of 93.37% while the BP algorithm was 86.27% on the 1500 epoch. In this study, an increase in the accuracy value of character recognition was obtained by 3.7% compared with previous studies.

Pada proses pelatihan dengan metode Backpropagation terdapat tiga fase yaitu fase maju yaitu ketika jaringan menghitung data output, fase mundur dimana jika ada error yaitu perbedaan antara target output yang diinginkan dengan nilai output yang didapatkan serta fase ketiga yaitu modifikasi bobot untuk mengurangi error yang dihasilkan jaringan. Jika error yang diperoleh terlalu besar, maka akan memerlukan waktu lebih untuk mendapatkan nilai error yang kecil (maksimum error). Juga tidak tercapainya nilai maksimum error yang sudah ditetapkan yang berakibat tingkat akurasi yang rendah pada proses pengenalan. Untuk itu diperlukan optimalisasi bobot awal setiap neuron pada setiap lapisan pada jaringan agar pada proses pelatihan diperoleh error yang sama dengan nilai maksimum error dengan lebih cepat agar dapat menaikan nilai akurasi pada proses pengenalan. Pada penelitian Putri (2017) telah dilakukan pengenalan pola aksara Batak Karo dengan algoritma Backpropogation dengan inputan berupa citra huruf-huruf aksara dengan jumlah 20 aksara yang berupa hasil tulisan dengan 8 orang pakar aksara Batak Karo. Pada proses pelatihan dilakukan dengan variasi jumlah hidden layer dan jumlah neuron-nya dengan parameter learning rate serta jumlah epoch. Hasil percobaan pengenalan dapat mendeteksi sebanyak 168 tulisan tangan aksara dengan persentase akurasi sebesar 90 %. Pada penelitian ini dilakukan pelatihan jaringan 4 layer yaitu 1 layer input, 2 layer hidden serta 1 layer output. Sebelum melakukan pelatihan, maka semua bobot neuron pada input dan hidden layer dilakukan perhitungan dengan algoritma Genetika. Pada percobaan dilakukan pengujian pengenalan 6 dokumen aksara Batak Karo dengan algoritma kombinasi GA-BP maka diperoleh nilai akurasi yang terbaik pada epoch ke 1400 sebesar 93.37 % sedangkan dengan algoritma Backpropogation sebesar 86.27 % pada epoch 1500. Pada penelitian ini diperoleh peningkatan nilai akurasi pengenalan aksara sebesar 3.7 % berbanding dengan penelitian sebelumnya.