IMPLEMENTASI ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PADA PENGENALAN AKSARA SUNDA SWARA PANGLAYAR

Gianni Eka Ripera

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.

Full Text:

PDF 582-591


DOI: http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i1.3871

Refbacks



This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Publisher
Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Lampung
Jl. Prof. Soemantri Brojonegoro No. 1 Bandar Lampung 35145
Email: jitet@eng.unila.ac.id
Website : https://journal.eng.unila.ac.id/index.php/jitet

Copyright (c) Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan (JITET)
pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062