DEEP LEARNING DALAM DIGITALISASI LONTAR BABAD LOMBOK BERBASIS CAPSULE NETWORKS METHOD - Muhammad Tajuddin Anwar (Ma Chung Press, 2026)
Lontar Babad Lombok mengandung pengetahuan sejarah dan budaya yang tak ternilai harganya yang sangat membutuhkan pelestarian, namun materialnya yang rapuh menimbulkan tantangan yang signifikan. Metode digitalisasi tradisional membutuhkan banyak tenaga, mahal, dan terbatas aksesibilitasnya. Penelian ini menyajikan Pembaca lontar Babad Lombok portabel berbasis Artificial Intelegnce (AI) yang dirancang untuk digitalisasi yang efisien dan mudah diakses. Lontar Babad Lombok tidak seperti alternatif yang rumit dan mahal, perangkat mobile ini memungkinkan pembacaan dan digitalisasi secara real-time dengan mudah digunakan. Algoritma dengan menggunakan serangkaian teknik pemrosesan gambar yang dikurasi untuk mengabstraksi artefak dalam gambar manuskrip dan mengekstrak teks tertulis serta mendigitalkannya. Perangkat ini secara mahir memisahkan latar depan (piksel huruf) dari latar belakang sambil memotong dan menghilangkan bekas lubang punch dari gambar. Terletak dalam wadah hasil cetak 3D, perangkat ini menggabungkan prosesor, kamera, dan layar untuk menangkap, memproses, dan menampilkan isi Babad Lombok di layar, mencapai akurasi pengenalan 96,86% melalui model CNN berbasis Deep Learning dengan jumlah kelas yang dikurangi secara strategis. Inovasi ini mengurangi biaya dan tenaga secara manual sekaligus menawarkan solusi yang dapat diskalakan untuk pelestarian budaya khususnya lontar Sasak. Mendemokratisasi akses ke teknologi digitalisasi, perangkat ini mendukung para peneliti, arkeolog, dan penggemar, memfasilitasi pelestarian jangka panjang manuskrip Babad Lombok yang tak ternilai harganya ini.