Implementasi Metode Convolutional Neural Network Untuk Pengenalan Aksara Sunda

Penduduk Indonesia memiliki beraneka ragam kebudayaan Aksara Daerah. Salah satunya Aksara Sunda. Aksara Sunda memiliki bentuk yang unik dan cukup rumit sehingga sebagian besar masyarakat tidak mengenali aksara sunda itu sendiri. Dalam rangka memelihara, mengelola dan mengembangkan bahasa dan sastra daerah maka munculah sebuah ide untuk melakukan penelitian pengenalan aksara sunda pengolahan citra digital menggunakan metode Convolution Neural Network yang dapat digunakan untuk mengenali dan mengklasifikasi sebuah objek pada sebuah citra digital. Penelitian yang akan dilakukan adalah pengenalan Aksara Sunda yaitu Aksara Ngalagena dan Aksara Swara. Berdasarkan hasil pembahasan dari 4 kondisi pengujian, pengujian citra dari citra yang diambil dari e-book didapatkan akurasi 72,4% dalam mengenali aksara sunda, pengujian citra dari citra font komputer didapatkan akurasi 100,0% dalam mengenali aksara sunda, pengujian citra dari tulisan tangan responden yang di ambil menggunakan kamera handphone didapatkan akurasi 84,4% dalam mengenali aksara sunda, dan pengujian citra dari tulisan tangan responden yang di ambil menggunakan scanner didapatkan akurasi 85,5%. Performa dari model yang dibuat pada penelitian ini dapat dikatakan optimal dalam mengenali citra aksara sunda.
Kata Kunci: Aksara Sunda, Aksara Swara, Aksara Ngalagena, CNN