INSERT: Information System and Emerging Technology Journal
Vol 2, No 1 (2021)

Implementasi Deep Learning pada Pengenalan Aksara Sunda Menggunakan Metode Convolutional Neural Network

Rahmawati, Shelvi Nur (Unknown)
Hidayat, Eka Wahyu (Unknown)
Mubarok, Husni (Unknown)



Article Info

Publish Date
30 Jun 2021

Abstract

Aksara Sunda merupakan salah satu aksara daerah Indonesia khususnya masyarakat Sunda. Seiring dengan perkembangan teknologi seperti sekarang ini, bahasa daerah pun semakin tergerus dari waktu kewaktu. Aksara Sunda pun mulai terlupakan, bahkan jarang digunakan oleh masyarakat Sunda dalam kehidupan sehari-hari serta kurangnya memahami Bahasa daerahnya sendiri. Oleh karena itu, perlu adanya pelestarian Bahasa daerah yang dikembangkan menyesuaikan perkembangan jaman agar bisa terus dikenal dan dilestarikan, salahsatunya dengan identifikasi aksara Sunda menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Convolutional Neural Network (CNN) adalah bagian dari deep learning yang biasanya digunakan dalam pengolahan data gambar. Hasil dari penelitian ini  menggunakan optimasi ADAM dengan penggunaan epoch 20, 50, 100 dan 500. Penggunaan epoch 500, learning rate 0.1 merupakan nilai tertinggi dengan akurasi 98.03%. Berdasarkan hasil data training dengan nilai epoch 100, learning rate 0.001 hasil akurasi sebesar 96.71% data training dan 92.02% data testing.

Copyrights © 2021






Journal Info

Abbrev

insert

Publisher

Subject

Computer Science & IT Engineering

Description

INSERT: Information System and Emerging Technology Journal is an independent, quarterly basis online & print version, open access, peer-reviewed, non-profit journal that publishes original research, short communications, review articles or essays, and book reviews relevant to Information System and ...