Abdiansah, Lutfi
Unknown Affiliation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Penerapan Algoritma Convolutional Neural Networks untuk Pengenalan Tulisan Tangan Aksara Jawa: Implementation of Convolutional Neural Networks Algorithm for Javanese Handwriting Recognition Abdiansah, Lutfi; Sumarno, Sumarno; Eviyanti, Ade; Azizah, Nuril Lutvi
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 5 No. 2 (2025): MALCOM April 2025
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v5i2.1814

Abstract

Aksara Jawa adalah sistem tulisan tradisional yang dulunya banyak digunakan di Jawa Timur dan Jawa Tengah, terdiri dari 20 huruf utama serta beberapa atribut tambahan. Namun, penggunaannya dalam kehidupan sehari-hari semakin berkurang. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pengenalan aksara Jawa menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) sebagai upaya pelestarian. Dataset yang digunakan mencakup 1000 citra tulisan tangan aksara Jawa, dengan 700 citra untuk pelatihan dan 300 citra untuk validasi. Proses penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing, pembangunan arsitektur CNN, dan evaluasi model. Arsitektur CNN dirancang untuk menangkap fitur utama aksara, termasuk membedakan huruf yang memiliki kemiripan visual. Hasil evaluasi menunjukkan performa yang baik, dengan akurasi mencapai 99,83% pada pengenalan aksara yang diinputkan, serta grafik akurasi dan loss yang konsisten antara data pelatihan dan validasi. Temuan ini menunjukkan bahwa CNN memiliki potensi besar dalam pengenalan aksara Jawa, meskipun optimasi lebih lanjut tetap diperlukan untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi sistem guna mendukung penerapannya secara lebih luas.