Pengenalan Aksara Bali, Jawa, dan Sunda Menggunakan CNN  Arsitektur VGG-16 - Dalam bentuk buku karya ilmiah

TALITHA PRAMA NINDYA

Informasi Umum

Kode

25.04.5155

Klasifikasi

006.3 - Special Computer Methods- Artificial intelligence

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Artificial Intelligence

Dilihat

74 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Indonesia adalah negara yang memiliki banyak warisan tradisi dan budaya, yang menyoroti pentingnya pelestarian berbagai aspek kebudayaan, termasuk aksara daerahnya. Namun, seiring berjalannya waktu, aksara daerah tersebut semakin jarang dipelajari, terutama aksara Bali dan Jawa, karena bentuknya yang kompleks. Selain itu, ada juga aksara Sunda yang terancam punah. Penelitian ini melakukan tujuh kombinasi kelas: aksara secara individu, kombinasi dua aksara, dan kombinasi ketiga aksara. Penelitian mendapatkan hasil akurasi 91,64% untuk aksara Bali, 93,19% untuk aksara Jawa, 98,44% untuk aksara Sunda, 93,42% untuk gabungan Bali-Jawa, 95,52% untuk Bali-Sunda, 96,43% untuk Jawa Sunda, dan 95,72% untuk kombinasi ketiga aksara sekaligus. Melalui analisis kesalahan dan tingkat kemiripan karakter, penelitian ini mengidentifikasi pasangan karakter dengan tingkat kemiripan tinggi yang menjadi tantangan, seperti “la” dan “ha” (Jawa), “nga” dan “nya” (Bali), “sa” dan “da” (Jawa), serta “ha” dan “la” (Bali). Penelitian ini berfokus pada tingkat kemiripan antar pasangan karakter, baik dalam satu bahasa maupun antar bahasa. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model CNN mampu membedakan karakter dari aksara daerah yang berbeda secara efektif, tanpa adanya salah klasifikasi baik di dalam satu bahasa maupun antar bahasa.