Please take a moment to complete this survey below
Library's collection Library's IT development CancelSkripsi ini bertujuan untuk melatih komputer untuk dapat mengenali
Aksara Jawa. Sebelum skripsi ini, telah ada beberapa skripsi yang bertujuan
serupa dengan metode pengenalan lain. Pada skripsi ini dicoba dengan
menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Proses untuk
mengenali Aksara Jawa memiliki tingkat kesulitan sendiri dalam hal
mengumpulkan data-data yang akan digunakan untuk proses pelatihan
pengenalan Aksara Jawa.
Secara garis besar, proses pengenalan huruf Jawa dapat dibagi menjadi 3
bagian, yaitu : segmentasi gambar dari dokumen beraksara Jawa, ekstraksi fitur -fitur dari setiap aksara Jawa, dan pengenalan aksara Jawa dari fitur-fitur yang
telah di ekstraksi. Gambar yang telah disegmentasi akan menjadi input untuk di
fitur ekstraksi dan diklasifikasi. Setelah gambar telah disegmentasi, gambar
tersebut akan di-training-kan menggunakan CNN model tertentu yang telah
dibuat. Proses fitur ekstraksi pada deep learning (CNN) tergabung di dalam proses
convolution yang dilakukan. Aplikasi pengenalan aksara Jawa ini dibuat
menggunakan bahasa pemrograman Python.
Hasil pengujian dengan menggunakan metode Convolutional Neural
Network (CNN) terhadap data testing Aksara Jawa yang telah disiapkan mencapai
hasil akurasi 95,04%.