Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan
Vol. 12 No. 1 (2024)

IMPLEMENTASI ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PADA PENGENALAN AKSARA SUNDA SWARA PANGLAYAR

Ripera, Gianni Eka (Unknown)



Article Info

Publish Date
02 Jan 2024

Abstract

Aksara sunda swara panglayar adalah salah satu aksara daerah indonesia khususnya aksara sunda yaitu aksara vokal dengan tambahan konsonan R. Seiring dengan perkembangan teknologi sekarang ini, bahasa daerah semakin lama semakin mengalami degradasi. Aksara Sunda juga mulai dilupakan, bahkan kurang digunakan oleh masyarakat Sunda dalam kehidupan sehari-hari dan karena kurangnya pemahaman akan bahasa daerahnya. Oleh karena itu, bahasa daerah yang berkembang dari waktu ke waktu perlu dilestarikan agar tetap dikenal dan dilestarikan salah satunya dengan identifikasi aksara sunda swara panglayar menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) yang merupakan bagian dari deep learning yang biasa digunakan dalam pengolahan data citra. Hasil dari penelitian ini menggunakan optimasi ADAM dengan epoch 110, 150 dan 160 berurutan pada rasio dataset 80:20, 50:50 dan 20:80. Akurasi tertinggi didapatkan 86,85% dari rasio dataset 80:20 dengan nilai loss dan accuracy pada proses pelatihan sebesar 0,1589 dan 0,9389.

Copyrights © 2024






Journal Info

Abbrev

jitet

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan (JITET) merupakan jurnal nasional yang dikelola oleh Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik (FT), Universitas Lampung (Unila), sejak tahun 2013. JITET memuat artikel hasil-hasil penelitian di bidang Informatika dan Teknik Elektro. JITET berkomitmen untuk ...