IMPLEMENTASI METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK PENGENALAN HURUF AKSARA SASAK PADA ANDROID - Reza Rismawandi; I Gede Pasek Suta Wijaya; Gibran Satya Nugraha (Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Mataram, 2022)
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.