Pengenalan Aksara Jawa dengan Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Telkom
Author
STEFANUS CHRISTIAN ADI PRADHANA
Subject
COMPUTER-IMAGE PROCESSING
Datestamp
2020-02-05 00:00:00
Abstract :
Abstrak Aksara jawa merupakan salah satu warisan budaya suku Jawa yang penggunaannya perlu dilestarikan. Aksara jawa memiliki bentuk tulisan yang unik dan memiliki makna yang berbeda menyebabkan perlunya pembelajaran atau merupakan warga asli yang sering membaca tulisan tersebut. Dengan teknologi yang telah berkembang sampai saat ini, dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan kesadaran dan kemudahan dalam mempelajari budaya jawa tersebut. Pada penelitian ini dibuat sebuah sistem yang mampu mengenali gambar aksara jawa yang ditulis tangan pada lembaran kertas. Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) digunakan sebagai basis pembuatan sistem, dimana CNN dapat mengenali tulisan tanpa menggunakan algoritma ekstrasi fitur tambahan. Dalam penelitian ini CNN mampu mengenali gambar tulisan dengan performansi model 95,35% pada saat proses pelatihan menggunakan data training. Hasil klasifikasi pada data test menghasilkan akurasi sebesar 73%, menunjukkan bahwa CNN dapat mengenali sebagian besar gambar tulisan tangan aksara jawa. Kata kunci: Convolutional Neural Network, pengenalan tulisan, aksara jawa
Abstrak Aksara jawa merupakan salah satu warisan budaya suku Jawa yang penggunaannya perlu dilestarikan. Aksara jawa memiliki bentuk tulisan yang unik dan memiliki makna yang berbeda menyebabkan perlunya pembelajaran atau merupakan warga asli yang sering membaca tulisan tersebut. Dengan teknologi yang telah berkembang sampai saat ini, dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan kesadaran dan kemudahan dalam mempelajari budaya jawa tersebut. Pada penelitian ini dibuat sebuah sistem yang mampu mengenali gambar aksara jawa yang ditulis tangan pada lembaran kertas. Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) digunakan sebagai basis pembuatan sistem, dimana CNN dapat mengenali tulisan tanpa menggunakan algoritma ekstrasi fitur tambahan. Dalam penelitian ini CNN mampu mengenali gambar tulisan dengan performansi model 95,35% pada saat proses pelatihan menggunakan data training. Hasil klasifikasi pada data test menghasilkan akurasi sebesar 73%, menunjukkan bahwa CNN dapat mengenali sebagian besar gambar tulisan tangan aksara jawa. Kata kunci: Convolutional Neural Network, pengenalan tulisan, aksara jawa
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
