Pengenalan Aksara Jawa dengan Menggunakan Metode Convolutional Neural Network - Christopher Albert Lorentius; Kartika Gunadi; Alvin Nathaniel Tjondrowiguno (Jurnal Infra, 2019)
Penelitian ini bertujuan untuk melatih komputer untuk dapatmengenali Aksara Jawa. Sebelum penelitian ini, telah adabeberapa penelitian yang bertujuan serupa dengan metodepengenalan lain. Pada penelitian ini dicoba denganmenggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN).Proses untuk mengenali Aksara Jawa memiliki tingkat kesulitansendiri dalam hal mengumpulkan data – data yang akandigunakan untuk proses pelatihan pengenalan Aksara Jawa.Secara garis besar, proses pengenalan huruf Jawa dapat dibagimenjadi 3 bagian, yaitu : segmentasi gambar dari dokumenberaksara Jawa, ekstraksi fitur – fitur dari setiap aksara Jawa,dan pengenalan aksara Jawa dari fitur – fitur yang telah diekstraksi. Gambar yang telah disegmentasi akan menjadi inputuntuk di fitur ekstraksi dan diklasifikasi. Setelah gambar telahdisegmentasi, gambar tersebut akan di-training-kanmenggunakan CNN model tertentu yang telah dibuat. Prosesfitur ekstraksi pada deep learning (CNN) tergabung di dalamproses convolution yang dilakukan. Aplikasi pengenalan aksaraJawa ini dibuat menggunakan bahasa pemrograman Python.Hasil pengujian dengan menggunakan metode ConvolutionalNeural Network (CNN) terhadap data testing Aksara Jawa yangtelah disiapkan mencapai hasil akurasi 95,04%.