PENGENALAN AKSARA SUNDA MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
| Main Author: | S, Yemima Damayanti |
|---|---|
| Format: | bachelorthesis doc-type Bachelors |
| Bahasa: | ind |
| Terbitan: |
, 2018
|
| Online Access: |
http://repository.unpad.ac.id/frontdoor/index/index/docId/11007 |
Daftar Isi:
- Naskah Sunda kuno adalah warisan budaya yang lambat laun akan hilang dimakan waktu sehingga diperlukan upaya untuk menjaga keberadaannya dengan cara mengabadikannya ke dalam sebuah sistem digitalisasi aksara yang mampu mengenali karakter Sunda kuno. CNN (Convolutional Neural Network) merupakan metode yang digunakan dalam pengenalan karakter tulisan tangan. Dalam penelitian ini, dibangun 2 buah model CNN dengan 7 buah optimizer dan dievaluasi dengan metode k-fold cross validation. Model pertama merupakan model dengan arsitektur referensi model pengenalan tulisan Jawa, sedangkan model kedua adalah model pengembangan penulis. Model akan mengenali 18 kelas karakter Sunda kuno dengan 4 buah jenis dataset berbeda. Dataset tersebut berisi karakter Sunda kuno dengan pre processing yang berbeda. Penelitian ini akhirnya mendapatkan hasil dengan akurasi sebesar 79.45%. Bila ditebak secara manual dengan pengenalan menggunakan JSON, maka model penulis mampu mengenali 17 kelas karakter dari 18 karakter dengan benar.