IMPLEMENTASI METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK PENGENALAN HURUF AKSARA SASAK PADA ANDROID

THE IMPLEMENTATION OF CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK METHOD FOR RECOGNITION OF SASAK SCRIPT ON ANDROID OS

  • Reza Rismawandi PSTI FT UNRAM
  • I Gede Pasek Suta Wijaya Universitas Mataram
  • Gibran Satya Nugraha Universitas Mataram
DOI: https://doi.org/10.29303/jtika.v4i1.132
Keywords: Pengenalan Pola, Tulisan Tangan, CNN, Aksara Sasak, Android

Abstract

Huruf aksara merupakan salah satu warisan dari suku sasak dan perlu untuk dijaga keberadaannya, salah satunya
adalah aksara sasak. seiring berkembangnya zaman huruf aksara sasak mulai semakin jarang dipelajari untuk itu
diperlukan cara agar tetap dapat lestari diantaranya dengan membuat mesin untuk mengenali aksara sasak. Pada
penelitian ini akan mengenali huruf aksara sasak dari model CNN yang telah dilatih untuk diimplementasikan ke
perangkat android. CNN merupakan suatu model pembelajaran mesin yang dapat digunakan untuk melakukan
klasifikasi pada suatu gambar. Dataset yang digunakan yaitu sebanyak 10.800 yang terdiri dari 5400 data tulisan
tangan yang diambil pada empat kategori yaitu SD, SMP, SMA dan Perguruan Tinggi. Pada penelitian ini model terbaik
yang diperoleh menghasilkan akurasi sebesar 99.31%. Hasil implementasi model ke android diujikan kepada 45
responden dan memperoleh rata-rata akurasi sebesar 80.83% dengan akurasi tertinggi 95.56% dan terendah sebesar
51.11%. Hasil akurasi yang diperoleh dipengaruhi oleh bentuk tulisan pada perangkat android.

Published
2022-03-31
Issue
Vol 4 No 1 (2022): March 2022
Section
Articles