## IMPLEMENTASI DEEP LEARNING PADA PENGENALAN AKSARA SUNDA MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
Shelvi Nur Rahmawati 1, *, Eka Wahyu Hidayat 2 , Husni Mubarok 3
1,2,3 Prodi Informatika Fakultas Teknik Universitas Siliwangi Jl. Siliwangi No.24 Kota Tasikmalaya 46115  INDONESIA

## Abstrak
Aksara Sunda merupakan salah satu aksara daerah Indonesia khususnya masyarakat Sunda.  Seiring  dengan  perkembangan  teknologi  seperti  sekarang  ini,  bahasa  daerah pun  semakin  tergerus  dari  waktu  kewaktu.  Aksara  Sunda  pun  mulai  terlupakan, bahkan jarang digunakan oleh masyarakat Sunda dalam kehidupan sehari-hari serta kurangnya  memahami  Bahasa  daerahnya  sendiri.  Oleh  karena  itu,  perlu  adanya pelestarian Bahasa daerah yang dikembangkan menyesuaikan perkembangan jaman agar bisa terus dikenal dan dilestarikan, salahsatunya dengan identifikasi aksara Sunda menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network (CNN). Convolutional  Neural Network (CNN)  adalah  bagian  dari deep  learning yang  biasanya  digunakan  dalam pengolahan  data  gambar.  Hasil  dari  penelitian  ini   menggunakan  optimasi  ADAM dengan  penggunaan epoch 20, 50, 100  dan 500.  Penggunaan epoch 500,  learning  rate 0.1 merupakan nilai tertinggi dengan akurasi 98.03%. Berdasarkan hasil data training dengan  nilai epoch 100, learning  rate 0.001  hasil  akurasi  sebesar  96.71% data training dan 92.02% data testing .

## Abstract
Sundanese  script  is  one  of  the  regional  scripts  of  Indonesia,  especially  the  Sundanese people. Along with the development of technology as it is today, regional languages are increasingly  being  eroded  from  time  to  time.  The  Sundanese  script  is  starting  to  be forgotten,  it  is  rarely  used  by  the  Sundanese  people  in  their  daily  life  and  does  not understand their own regional language. Therefore, it is necessary to preserve regional languages which were developed to adapt to the times so that they can be continuously recognized  and  preserved,  one  of  which  is  by  reading  Sundanese  script  using  the Convolutional Neural Network (CNN) method. Convolutional Neural Network (CNN) is a part of deep learning that is usually used in image data processing. The results of this study use ADAM optimization with the use of epochs 20, 50, 100 and 500. The use of epoch 500, learning rate 0.1 is the highest value with an accuracy of 98.03%. Based on the results of training data with an epoch value of 100, a learning rate of 0.001 results in an accuracy of 96.71% of training data and 92.02% of testing data.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  yang  kaya  akan  budaya,  salahsatu  cermin  banyaknya  budaya  di Indonesia adalah banyak sekali bahasa-bahasa yang lahir di Indonesia (Lorentius et al., 2020). Diantara banyaknya bahasa tersebut adalah karakter atau tulisan asli dari berbagai daerah, salahsatunya dari budaya sunda  yaitu  Aksara  sunda.  Aksara  Sunda  salah  satu  aksara  daerah  Indonesia  yang  hasil  karya  ortografi masyarakat Sunda lewat ekspedisi sejarahnya semenjak 5 abad yang lalu sampai saat ini (Riansyah et al., 2017). Pemeliharaan aksara, bahasa, dan sastra daerah  diatur pada  Peraturan Daerah  (Perda) Nomor 5 Tahun  2003  tentang  Pemeliharaan,  Aksara,  Bahasa,  dan  Sastra  Daerah.  Salah  satu  Aksara  Daerah  yang dimaksud dalam Perda tersebut adalah Aksara Sunda (Ernawati et al., 2017).
Seiring dengan perkembangan teknologi seperti sekarang ini, bahasa daerah pun semakin tergerus dari waktu  kewaktu.  Aksara  sunda  pun  mulai  terlupakan,  bahkan  jarang  digunakan  oleh  masyarakat  sunda dalam kehidupan sehari-hari serta kurangnya memahami Bahasa daerahnya sendiri. Oleh karena itu, perlu adanya pelestarian Bahasa daerah yang dikembangkan menyesuaikan perkembangan jaman agar bisa terus dikenal  dan  dilestarikan,  salahsatunya  dengan  identifikasi  aksara  Sunda  menggunakan  metode Convolutional Neural Network (CNN). Convolutional Neural Network (CNN) adalah bagian dari deep learning
Kata Kunci: Aksara Sunda, Deep Learning, Convolutional Neural Network (CNN)
Keywords: Sundanese script, Deep Learning, Convolutional Neural Network (CNN)
yang biasanya digunakan dalam pengolahan data image yang memiliki beberapa lapisan (hidden layer) dan membentuk tumpukkan. Lapisan yang dimaksud merupakan sebuah algoritma yang menghasilkan output ketika mendapatkan perintah klasifikasi input (Nurfita & Ariyanto, 2018). CNN mempunyai fungsi untuk melakukan filter pada gambar yang memiliki beberapa layer pada setiap prosesnya. Proses tersebut biasa disebut  proses training pada  citra  (Santoso  &  Ariyanto,  2018).    Penggunaan  CNN  ini  terbukti  dapat meningkatkan  performa  akurasi  jika  dilihat  dari  penelitian-penelitian  sebelumnya  serta  berbeda  dari algoritma pengolahan citra lainnya, algoritma CNN tidak memerlukan ektraksi fitur tambahan karena sudah terdapat proses ektraksi dan klasifikasi fitur. Proses ektraksi  fitur menggunakan proses convolution layer dan subsampling fitur, sedangkan klasifikasi fitur  menggunakan proses fully connected layer (Pangestu et al., 2020).  Sesuai dengan tujuan penelitian untuk meningkatkan akurasi dan membandingkan hasil dengan menggunakan dataset yang sama dengan  penelitian (Amalia et al., 2020) untuk membuktikan metode mana yang akan menghasilkan nilai akurasi yang tinggi dalam pengenalan aksara sunda,  maka metode ini sangat cocok untuk meningkatkan akurasi dan klasifikasi. Implementasi  metode Convolutional Neural Network (CNN)  akan  di  implementasikan  menggunakan  MATLAB,  sehingga  outputnya  dapat  menampilkan pengenalan aksara Sunda berdasarkan tingkat akurasi sistem.

## 2. PENELITIAN TERKAIT
Beberapa  penelitian  mengenai  aksara  sunda  sudah  banyak  dilakukan  sebelumnya,  diantaranya penelitian  (Lestari,  2015)  mengenai  perancangan  pengenal  kata  dalam  aksara  sunda  menggunakan metode deteksi  tepi dan LVQ berbasis  pengolahan  citra  pada  android  menghasilkan  akurasi  61,53% dengan nilai learning rate 0,01 dan nilai epoch 100. Penelitian yang dilakukan oleh (Amalia et al., 2020) mengenai pengenalan aksara sunda menggunakan metode Jaringan Saraf Tiruan (JST) backpropagatio n dan deteksi tepi canny menghasilkan nilai akurasi rata-rata 90% untuk data latih  dan 76.19% untuk data uji.  Pada  penelitian  ini  menyatakan  bahwa  deteksi  tepi  canny  adalah  deteksi  tepi  terbaik  dalam pengolahan kualitas citra karena memiliki Batasan tepi yang jelas.
Selain pengenalan aksara sunda, pengenalan huruf lainnya seperti pada penelitian yang dilakukan oleh (Hara et al., 2016) yang berjudul penggunaan deteksi tepi canny pada sistem pengenalan tulisan tangan aksara lampung berbasis jaringan syaraf tiruan mendapatkan akurasi sebesar 78%. Penelitian (Prihatiningsih et al., 2019) mengenai analisa performa pengenalan tulisan tangan angka berdasarkan jumlah iterasi menggunakan metode convolutional neural network dengan akurasi yang diperoleh pada iterasi  ke  1000  adalah  100,0%  pada  training,  98,67%  pada  validasi,  dan  98,99%  pada  testing,  untuk mendapatkan nilai akurasi 98,99% menggunakan latar belakang putih sehingga pixel yang dibandingkan jelas. Pada penelitian ini terdapat kekurangan  pada sistemnya karena  belum  menggunakan Graphical user Interface (GUI).
Berdasarkan  beberapa  penelitian  yang  dilakukan  sebelumnya,  nilai  akurasi  yang  dihasilkan menggunakan metode Convolutional Neural Network pada pengenalan citra mendapatkan akurasi yang cukup  baik  dalam  menangani  data  yang  banyak  .  Oleh  karena  itu,  penelitian  yang  akan  dilakukan  ini mengenai  pengenalan  aksara  sunda  menggunakan  metode  Convolutional  Neural  Network  untuk mengukur performa akurasi. penelitian yang akan dilakukan ini akan membandingkan nilai akurasi dari aksara  sunda  dengan  menggunakan  dataset  yang  sama  dari  penelitian  (Amalia  et  al.,  2020)  untuk membuktikan metode mana yang akan menghasilkan nilai akurasi yang tinggi dalam pengenalan aksara sunda, serta melengkapi kekurangan dari penelitian (Prihatiningsih et al., 2019) dengan menggunakan tampilan  GUI  pada  sistemnya.  Penelitian  ini  dikatakan  berhasil  karena  system  yang  dibuat  mampu memecahkan masalah untuk  perbandingan akurasi terhadap penelitian mengenai pengenalan aksara Sunda  yang  menggunakan  deteksi  tepi  canny  dan  algoritma  Jaringan  saraf  tiruan  backpropogation menghasilkan akurasi data training sebesar 90% dan 76.19% untuk data uji.

## 3. METODE
Terdapat beberapa tahapan penelitian yang akan dilakukan, ditunjukkan pada  Gambar 1 diagram alur berikut:
Mulai Identifikasi dan perumusan masalah Pengumpulan dan pengolahan data Pengembangan model prototype selesai Interpretasi dan evaluasi hasil Kesimpulan dan saran
Gambar  1.  Diagram alur penelitian
Alur penelitian yang akan dilakukan dijabarkan pada tahapan berikut :
1. Identifikasi dan Perumusan Masalah sebagai proses untuk menjabarkan permasalahan yang akan diteliti. Pemecahan masalah ini menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dalam pengenalan aksara sunda untuk mendapatkan nilai akurasi yang lebih baik.
2. Pengumpulan  dan  pengolahan  data  yang  dilakukan  yaitu  melakukan  studi  literatur  dengan mempelajari dan memahami teori-teori yang akan digunakan sebagai referensi penelitian.
a. Persiapan Dataset Data diambil dari penelitian sebelumnya mengenai pengenalan aksara sunda dengan metode JST  backpropagation  dan  deteksi  tepi  canny.  Data  diambil  dari  penelitian  tersebut  karena  untuk membandingkan  nilai  akurasi  dari  aksara  sunda  dengan  menggunakan  dataset  yang  sama  untuk membuktikan  metode mana yang akan menghasilkan nilai akurasi yang tinggi dalam pengenalan aksara sunda. Data yang diperoleh sebanyak 97 citra aksara sunda yang terdiri dari huruf a, i, u, e, eu, é , dan o. Selain itu, untuk dilakukan pengujian terhadap jumlah data training maka ditambahkan dataset  dari  github  sebanyak  847  data  aksara  sunda  swara  yang  bersumber  dari /alifiacrm/aksarasunda-dataset  diambil  pada  04/23/2021  dan  dilakukan  preprocessing  pada datanya. Total dataset yang digunakan pada penelitian ini adalah 944 data aksara sunda swara yang dimana 80% untuk citra training dan 20% untuk citra testing . Sehingga data t raining yang digunakan sebanyak 756 citra dan data testing 188. Berikut data yang digunakan perkelasnya, dapat dilihat pada Gambar 2 dan 3.
Gambar 2. Data Training
Gambar 3. Data Testing
b. Pre-Processing
Tujuan dilakukannya pre processing untuk meningkatkan kualitas citra agar citra yang diolah mendapatkan hasil yang optimal. Data citra awal  berukuran 300 x 300 pixel dan 415 x 405 pixel, untuk mempercepat proses dari Convolutional Neural Network (CNN) maka dilakukan proses resize menjadi  64 x 64 pixel yang tujuannya untuk menyamaratakkan citra dan memperkecil ukuran pixel dari citra. Selain proses resize, dilakukan  penebalan terhadap pola citranya menggunakan adobe photoshop  supaya  mendapatkan  data-data  yang  terdeteksi  dengan  baik.  Gambar  sebelum  dan sesudah preprocessing ditunjukkan pada Gambar 4 dan 5.
Gambar 4. Citra sebelum processing

## Gambar 5. Citra sesudah processing
3. Pengembangan  dan  perancangan  system  menggunakan extreme  programming.  extreme programming adalah suatu metodologi yang dikenal technical how atau bagaimana suatu tim teknis mengembangkan tahapan perangkat lunak secara efesian dan praktis  (Carolina & Rusman, 2019). Tujuan  digunakan  pada  penelitian  ini  untuk  menyederhanakan  berbagai  tahapan  sehingga  lebih fleksibel. Tahapannya meliputi planning, design, coding, dan testing.
a. Planning :  tahapan  ini  untuk  mendapatkan  gambaran  yang  jelas  mengenai  kesuluruhan fungsionalitas dalam system, fitur utama, serta keluaran yang diinginkan.
b. Design : sebagai perancangan system yang terdiri dari desain system serta desain interface.
1) Desain System
Alur  system  yang  akan  dibangun  menggunakan  flowchart  ditunjukkan  pada  Gambar  6 dibawah ini.
Mulai Dataset aksara sunda swara preprocessing Data training Data Uji Arsitektur CNN Model CNN Evaluasi performansi model Mendapatkan model Prediksi aksara sunda swara Hasil keluaran Selesai False True
Gambar 6. Alur proses identifikasi aksara Sunda
Penelitian  dimulai  dari  dataset  aksara  sunda  swara  yang  kemudian  dilakukan preprocessing dengan proses hasil resize . Data hasil processing tersebut dibagi menjadi 2 bagian yaitu data training dan data testing . Data training digunakan untuk memberikan pengetahuan pada  system,  sehingga  system  telah  dilatih  dengan  pengenalan  7  aksara  sunda  swara. Sedangkan data uji digunakan untuk menghasilkan keluaran dari proses data training dengan menguji system. Hasil keluaran dari proses ini yaitu menampilkan hasil dari data uji yang telah melalui proses data training, sehingga outputnya dapat menampilkan pengenalan aksara sunda berdasarkan tingkat akurasi system.
2) Desain Interface
Berikut tampilan desain antarmuka system yang dibangun, dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Interface identifikasi aksara sunda
c. Coding :  tahapan  ini  merupakan  tahapan  untuk  mengimplementasikan  semua  rancangan planning dan  desain  ke  dalam  bentuk  program  dengan  menggunakan  matlab  dengan mengimplementasikan metode Convolutional Neural Network (CNN).
d. Testing : tahapan ini adalah tahapan pengujian fungsionalitas dari system yang dibangun secara keseluruhan. Pengujian yang dilakukan pada testing :
1) Pengujian black box yang didasarkan pada pengujian tampilan system dan fungsi-fungsi yang ada pada system.
2) Skenario Pengujian Skenario  pengujian  dilakukan  untuk  mengukur  tingkat  akurasi  dari  system  dalam identifikasi aksara sunda. Ada beberapa tahapan yang dilakukan pada pengujian penelitian ini  untuk  membandingkan  model  mana  yang  terbaik  dengan  memperhatikan  nilai parameternya. Parameter yang dimaksud adalah:
a) Pengaruh  penggunaan optimizer  SGDM  (Stochastic  Gradient  Descent)  dan  ADAM (Adaptive  Moment  Estimation),  epoch,  dan  learning  rate terhadap  tingkat  akurasi system.
Optimizer salahsatu parameter yang digunakan untuk meminimalkan fungsi kerugian agar  menghasilkan  prediksi  yang  akurat.  Ada  beberapa  optimizer  yang  di  uji  dalam penelitian  ini  untuk  mengetahui  optimizer  yang  sangat  berpengaruh  terhadap  proses penelitian yaitu SGDM dan ADAM. Optimizer SGDM selalu melakukan perbaruan terhadap data  yang  dilatih,  sedangkan  optimizer  ADAM  adalah  perbaruan  dari  optimizer  SGDM, untuk  menentukan system dalam  pembelejaran  agar  lebih  cepat  atau  lambat  maka digunakan  suatu nilai  learning  rate.  Learning  Rate merupakan  suatu  parameter  yang memperngaruhi  terhadap  performa  model  CNN.  T erdapat  juga epoch yang    merupakan banyaknya putaran yang dilakukan pada proses training.
b) Pengaruh ukuran kernel atau filter terhadap tingkat akurasi system. Kernel  merupan  matrix  untuk  mendapatkan  fitur  dari  citra  inputan.  Kernel  yang digunakan  pada  pengujian  ini  yaitu  3x3  dan  5x5  untuk  mengetahui  kernel  mana  yang menghasilkan akurasi yang tinggi berdasarkan waktu komputasinya.
c) Pengaruh jumlah data training terhadap tingkat akurasi system Jumlah data yang dilakukan pengujian sebanyak  75 data training – 21 data testing dan 755 data testing – 188 data testing.

## 4. Interpretasi dan evaluasi hasil
Interpretasi  dari  hasil  dari  Implementasi  metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  dalam pengenalan  aksara  sunda  menggunakan  matlab  dan  didapatkan  nilai  akurasinya,  yang  selanjutnya dilakukan pengujian dan evaluasi apakah sesuai atau tidak dan dilakukan perhitungan akurasinya. Proses perhitungan akurasi menggunakan persamaan :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 𝑥 100%
(1)

## Arsitektur Jaringan Convolutional Neural Network (CNN)
Data citra awal berukuran 300 x 300 pixel dan 415 x 405 pixel. Karena ukuran citra tersebut terlalu besar,  maka  untuk  mempercepat  proses  dari  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  dan  keterbatasan hardware maka peneliti menggunakan input gambar ukurannya 64 x 64 pixel dengan ukuran lebih kecil daripada  resolusi  gambar  standar.  Berikut  model  arsitektur  yang  digunakan  untuk  proses  training ditunjukkan pada Tabel 1 dibawah ini.

## Tabel 1. Arsitektur model CNN
Jenis Jaringan Bentuk dan parameter Image Input 64x64x3 Conv1+ Relu 32 filter (3x3) maxpooling (2x2) Conv2+ Relu 32 filter (3x3) maxpooling (2x2) Conv3+ Relu 64 filter (3x3) maxpooling (2x2) Conv4+ Relu 128 filter (3x3) Dropout 10% flatten Fully connected layer 7 (n-class) softmax
Arsitektur jaringan pada gambar  Tabel 1  dipaparkan sebagai berikut :
1. Input gambar yang digunakan pada penelitian ini adalah 64x64 pixel. Ukuran citra yang digunakan ini memiliki channel image RGB yang di inisialisasikan dengan angka 3.
2. Inputan citra melalui tahapan konvolusi untuk mendeteksi pola yang tujuannya untuk mengektraksi ciri  dari  citra  input. Konvolusi  kernel menggunakan  ukuran  3x3  dan  5x5  tujuannya  untuk membandingkan perfoma akurasi  berdasarkan  ukuran kernel .  Hasil  operasi konvolusi ini  dihasilkan dari perkalian dua fungsi yang dimana akan menghasilkan nilai matrik baru. Konvolusi proses pertama di jumlahkan dan dilakukan pergeseran ( stride). Hasul konvolusi ditambahkan aktivasi fungsi RELU ( Retrified Linear Unit ) yang bertujuan untuk mengubah nilai negative menjadi 0 dan mempertahankan nilai positif.
3. Proses pooling digunakan  untuk  melakukan  pengurangan  ukuran  citra  agar  feature  learningnya semakin  cepat.  pada  penelitian  ini  menggunakan max-pooling dengan kernel  pooling 2x2  karena metode ini merupakan metode terbaik dalam proses pooling. Cara kerja max-pooling adalah mengambil nilai maksimum.
4. Proses selanjutnya yaitu mengulangi proses 2 dan 3, tetapi yang membedakannya hanya pada tampilan output yang dihasilkan.
5. Proses dropout adalah proses memilih beberapa neuron yang tidak digunakan selama proses training , dan neuron ini akan dibuang secara acak agar tidak mengakibatkan overfitting pada proses training.
6. Flatten ini mengubah nilai  yang dihasilkan oleh  konvolusi pooling  menjadi sebuah  vector agar bisa digunakan sebagai inputan dari fully connected layer . Fully connected layer digunakan untuk klasifikasi fitur dari semua neuron , pada penelitian ini menggunakan 7 fully connected layer . Angka 7 ini dihasilkan dari jumlah kategori dataset yang digunakan yaitu a, i, u, e, eu, ^e, dan o.
7. Fungsi  terakhir  adalah  fungsi  aktivasi softmax .  Fungsi  ini  digunakan  untuk  metode klasifikasi multikelas. Berikut salahsatu hasil output dari proses identifikasi yang ditampilan pada Gambar 8.

## Gambar 8. Ujicoba identifikasi citra sunda

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Skenario Pengujian
Ada beberapa tahapan yang dilakukan pada pengujian penelitian ini untuk membandingkan model mana yang terbaik dengan memperhatikan nilai parameternya. Parameter yang dimaksud adalah:
a) Pengaruh penggunaan optimizer, learning rate, dan epoch terhadap tingkat akurasi system Optimizer yang diuji dalam penelitian ini yaitu ADAM dan SGDM untuk membandingkan  parameter optimasi  yang  menghasilkan  tingkat  akurasi  terbaik,  serta  penggunan learning  rate  dan  epoch untuk mengetahui parameter-parameter yang mana yang sangat berpengaruh terhadap model. Hasil ujicoba optimasi ADAM (Adaptive Moment Estimation)
Tabel 2. Optimizer ADAM Epoch Learning rate Accuracy Validation Loss Validation Time (hour.minute.seconds) 20 0.1 75.00% 0.7481 02.06 0.01 88.16% 0.4433 02.14 Epoch Learning rate Accuracy Validation Loss Validation Time (hour.minute.seconds) 0.001 92.76% 0.1465 02.08 0.0001 90.13% 0.3968 01.58 50 0.1 96.05% 0.1909 03.52 0.01 90.79% 0.5351 04.38 0.001 96.05% 0.1196 04.47 0.0001 88.82% 0.3519 04.50 100 0.1 86.18% 1.0944 09.18 0.01 88.82% 0.4572 09.30 0.001 96.71% 0.1221 09.24 0.0001 90.79% 0.3318 09.30 500 0.1 98.03% 0.0540 44.45 0.01 90.13% 0.3668 46.57 0.001 96.71 0.1238 52.51 0.0001 97.37% 0.1126 48.52
Berdasarkan Tabel 2 menunjukkan bahwa nilai learning rate standar optimizer ADAM terbukti yaitu 0.001 dengan nilai akurasi tertinggi terletak di learning rate 0.001 dengan nilai epoch yang berbeda. Nilai epoch 20 untuk akurasi tertinggi mencapai 92.76% dengan nilai learning rate 0.001. Nilai epoch 50 untuk akurasi tertinggi 96.05% dengan nilai learning rate 0.1. Epoch 100 mendapatkan akurasi tertinggi 96.71% dengan menggunakan learning rate 0.001. Penggunaan epoch 500 nilai akurasi tertinggi 98.03% dengan
learning rate 0.1. Dapat  disimpulkan bahwa nilai epoch dan learning rate sangat mempengaruhi tingkat akurasi,  semakin  besar  jumlah  epoch  maka  akurasi  yang  didapatkan  semakin  tinggi  dan  membutuhkan waktu yang banyak, sedangkan jika semakin besar jumlah learning rate maka semakin bagus akurasinya. Selain itu, semakin banyak ataupun sedikit jumlah learning rate yang digunakan pada model, belum tentu menambah waktu komputasi.
Hasil ujicoba optimasi SGDM (Stochastic Gradient Descent)

## Tabel 3. Optimizer SGDM
Epoch Learning rate Accuracy Validation Loss Validation Time (hour.minute.seconds) 20 0.1 86.18% 0.4366 02.13 0.01 90.79% 0.3162 02.16 0.001 89.47 % 0.3644 02.06 0.0001 67.76% 0.9457 02.13 50 0.1 88.82%. 0.5852 05.23 0.01 92.76% 0.2521 05.14 0.001 90.79%. 0.2502 05.16 0.0001 77.63%. 0.6481 05.14 100 0.1 88.16% 0.4254 10.15 0.01 94.08%. 0.3082 09.52 0.001 88.82% 29.73 10.01 0.0001 85.53% 0.4912 09.10 500 0.1 98.03% 0.1043 45.16 0.01 95.39 0.2142 01.14.21 0.001 94.74 0.1811 51.02 0.0001 88.16 0.3.64 52.34
Berdasarkan Tabel 3 hasil pengujian penggunaan nilai epoch dan learning rate didapatkan pengujian paling tinggi yaitu penggunaan nilai epoch 500 dan learning rate 0.1 dengan akurasi 98.03%, tetapi pada proses trainingnya membutuhkan waktu yang lama yaitu 45 menit 16 detik.   Jika diambil nilai epoch 100 maka untuk optimasi SGDM mendapatkan nilai tertinggi 94.08% dengan learning rate standar yaitu 0.01 dan  untuk  optimasi  ADAM  mendapatkan  nilai  tertinggi  96.71%  dengan  nilai learning  rate standar  dari ADAM yaitu 0.001. Maka pada penelitian ini akan menggunakan optimasi ADAM, epoch 100 dan learning rate 0.001 untuk pengujian selanjutnya.
b) Pengaruh ukuran kernel atau filter terhadap tingkat akurasi system Penelitian ini menggunaan ukuran kernel 3x3 dan 5x5 untuk mengetahui pengaruh kernel terhadap tingkat akurasi system. Berikut hasil ujicoba penggunaan kernel yang disajikan dalam Tabel 4.
Tabel 4. Perbandingan kernel 3x3 dan 5x5 Ukuran kernel Accuracy Validation Loss Validation Time (minute.seconds) 3x3 96.71% 0.1221. 09.24 5x5 96.71% 0.1240 13.50
Berdasarkan Tabel 4  hasil pengujian penggunaan kernel 3x3 dan 5x5 dengan menggunakan nilai epoch 100 dan learning rate 0.001 mendapatkan hasil akurasi keduanya 96.71% dengan proses yang stabil, untuk hasil loss pun tidak berbeda jauh. Tetapi, penggunaan kernel 3x3 menggunakan waktu komputasi yang lebih cepat dibandingkan penggunaan kernel 5x5.
c) Pengaruh jumlah data training dan testing terhadap tingkat akurasi system
1) Jumlah data training dari penelitian (Amalia, Hidayat, & Aldya, 2020) dengan jumlah 75 aksara Sunda swara. Proses Training  dapat dilihat pada Gambar 9 dan 10 dibawah ini .
Gambar 9. Grafik accuracy dan loss  75 citra epoch 100 learning rate 0.001
Gambar 10. Hasil training dan validation pengujian 75 citra
Berdasarkan  Gambar  7  dan  8  hasil  training  didapatkan  hasi  pengujian  dengan  jumlah  data training 75 huruf sebesar 71.43% dengan nilai epoch 100, learning rate 0.001, dan optimizer ADAM. Hasil loss yang didapat tinggi pada epoch ke 1 sampai 30 dan menurun dari epoch ke 30 sampai ke akhir. Nilai loss ini sangat mempengaruhi terhadap akurasi yang didapatkan.
2) Jumlah  data  testing  dari  penelitian  (Amalia,  Hidayat,  &  Aldya,  2020)  yang  telah  dilakukan preprocessing citranya dengan jumlah 21 aksara Sunda swara. Berikut hasil ujicoba data testing dapat dilihat pada Tabel 5 dibawah ini :
Tabel 5. Uji coba data testing dengan jumlah 21 aksara swara
No Input huruf Output terdeteksi Gagal terdeteksi Akurasi 1 2 3 1 a ^e a e 2 1 66.67% 2 i i i i 3 0 100% 3 u u u e 2 1 66.67% 4 e e e e 3 0 100% 5 eu eu eu eu 3 0 100% 6 ^e ^e ^e a 2 1 66.67% 7 o o o o 3 0 100% Jumlah 18 3 21 85.71%
Jumlah  data  testing  dari  21  huruf  yang  terdeteksi  18  huruf  dan  3  gagal  terdeteksi  sehingga menghasilkan rata-rata jumlah akurasi sebesar 85.71% yang didapatkan dari rumus persamaan :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖   = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 𝑥 100%
= 18 21 𝑥 100 %
= 85.71%
Hasil akurasi testing dengan gambar input baru yang diperoleh dari ukuran gambar input 64x64 piksel sudah menunjukkan hasil yang baik karena dengan data training yang sedikit.
3) Jumlah data training keseluruhan pada penelitian ini sebanyak 756 huruf. Hasil  akurasi  yang  didapat  dengan  menggunakan  756  citra  huruf  pada  data  dengan menggunakan epoch 100  dan learning  rate 0.001  dengan  model optimizer ADAM  mendapatkan akurasi sebesar 96.71% berikut tampilan proses data training yang ditampilkan pada Gambar 11, 12 dan 13 dibawah ini :
Gambar 11. Grafik accuracy 756 citra epoch 100 learning rate 0.001
Gambar 12. Grafik loss 756 citra epoch 100 learning rate 0.001
Gambar 13. Hasil training dan validation pengujian 756 citra
4) Ujicoba data testing pada penelitian ini sebanyak 188 huruf. Pengujian  testing  ini  menggunakan data citra baru  yang sebelumnya belum  digunakan pada data training , untuk pengujian data testing ini berjumlah 188 huruf. Berikut hasil ujicoba data testing dapat dilihat pada Tabel 6 dibawah ini :
Tabel 6. Pengujian data testing pada citra
Label Jumlah data Berhasil Terdeteksi Gagal Terdeteksi a 27 17 10 i 27 27 0 u 26 26 0 e 27 27 0 ^e 27 24 3 eu 27 26 1 o 27 26 1 Jumlah 188 173 15
Dari 188 jumlah data testing , data yang behasil terdeteksi pada saat pengujian citra yaitu  173 terdeteksi dan 15 citra gagal terdeteksi. Data citra yang tidak terdeteksi ini disebabkan oleh  data citra yang hampir menyerupai pola citra lainnya. Seperti huruf a kebanyakan data citra yang gagal terdeteksi ini karena menyerupai huruf dari ^e,  huruf ^e yang tidak terdeteksi ini terdeteksi sebagai huruf a, dan huruf dari o terdeteksi menyerupai huruf u.
Perhitungan akurasi dari data testing didapatkan dari rumus persamaan :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 𝑥 100%
= 173 188 𝑥 100 % = 92.02%
Jadi, akurasi yang dihasilkan model dengan input gambar 64x64 pixel jumlah data testing 188 didapatkan nilai akurasi testing sebesar 92.02%.
Berikut tabel hasil perbandingan terhadap jumlah data training yang digunakan :
Tabel 7. Hasil perbandingan penggunaan data
Training – Testing Accuracy validation Loss Validation Accuracy testing 75      -     21 71.43% 1.0077 85.71% 755    -     188 96.71% 0.0008 92.02%
Dapat dilihat pada Tabel 7 bahwa semakin banyak jumlah data training yang digunakan, maka tingkat akurasi yang dihasilkan akan semakin tinggi. Hal ini disebabkan oleh system yang banyak memahami  pola  dari  gambar  yang  dimasukkan,  sehingga  akurasi  yang  dihasilkan  dalam  proses identifikasi semakin akurat.

## Interpretasi dan Evaluasi Hasil
Penelitian ini dikatakan berhasil karena system yang dibuat mampu memecahkan masalah untuk perbandingan akurasi terhadap penelitian dari (Amalia et al., 2020) mengenai pengenalan aksara Sunda yang menggunakan deteksi tepi canny dan algoritma Jaringan saraf tiruan backpropogation menghasilkan akurasi data training sebesar 90% dan 76.19% untuk data uji. Penggunaan metode CNN pada penelitian ini menggunakan dataset yang sama memiliki tingkat akurasi training sebesar 71.43% lebih kecil dibanding yang sebelumnya yaitu 90% tetapi untuk data testing lebih besar yaitu 85.71%. Sedangkan untuk tambahan dari data training yang menggunakan 755 data training yang digunakan pada penelitian ini mendapatkan nilai akurasi data training 96.71% dengan data uji sebesar 92.02%.  Berikut  informasi perbandingan hasil klasifikasi ( confusion matrik ) yang dihasilkan dari proses validation pada data training yang digunakan oleh system, dapat dilihat pada Gambar 14 dibawah ini.

## Gambar 14. Confusion Matrix
Dari Gambar 14 menunjukkan jumlah dan presentase klasifikasi yang ditraining oleh jaringan.  Baris sesuai kelas yang diprediksi ditunjukkan pada kelas output dan kolom kelas ditunjukkan pada kelas target. Misal diambil huruf a, hasil klasifikasi huruf a mendapatkan 22 benar diklasifikasikan benar sebagai huruf a yaitu 14.5% dari 25 data, dan 3 salah diklasifikasikan sebesar 2.0%. Prediksi keseluruhan huruf a 88.0% benar dan 12.0% salah.    Kolom kanan pada plot menunjukkan presentase prediksi setiap kelas yang di prediksi benar dan salah atau sering disebut presisi dan plot bawah menunjukkan hasil presentase dari tiap kelas  yang  diklasifikasikan  dengan  benar  dan  salah  atau  sering  disebut  recall.  Secara  keseluurhan mendapatkan akurasi 96.7% prediksi benar dan salah 3.3%.
Jika dilihat dari hasil yang didapatkan dari penelitian yang dilakukan dengan penelitian sebelumnya, penggunaan  CNN  ini  dipengaruhi  oleh  penggunaan  jumlah  data training .  Semakin  banyak  jumlah  data training yang digunakan,  maka tingkat akurasi yang dihasilkan akan semakin tinggi. Hal ini disebabkan oleh  model  yang  dilatih  banyak  memahami  pola  dari  gambar  yang  dimasukkan,  sehingga  akurasi  yang dihasilkan dalam proses identifikasi semakin akurat. Pada penelitian ini akurasi yang di dapat lebih tinggi menggunakan dataset data training 755 dan data testing 188  karena penggunaan algoritma CNN sangat cocok  untuk  memproses  data  banyak  serta  mampu  meningkatkan  akurasi  dalam  pengenalan  citranya. Sedangkan  untuk  penelitian  sebelumnya  disebabkan  oleh  data  citra  yang  digunakan  dalam  pengujian mempengaruhi nilai akurasi, semakin baik dan jelas tulisan maka aksara dapat terdeteksi sesuai dengan polanya.

## 5. SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan mengenai Implementasi deep learnin g pada pengenalan aksara  Sunda,  diperoleh  kesimpulan  hasil  penelitian  dengan  menggunakan epoch 20,  50,  100  dan  500, didapatkan penggunaan epoch tertinggi 500 dengan akurasi sebesar 98.03% learning rate 0.1 dan optimasi ADAM. Pengujian penggunaan kernel 3x3 dan 5x5 dengan menggunakan nilai epoch 100 dan learning rate 0.001  mendapatkan  hasil  akurasi  96.71%  pada  penggunaan  kernel  3x3  berdasarkan  waktu  prosesnya. Berdasarkan  perbandingan  dengan  peneliti  sebelumnya  pada  penelitian  Amalia,  dkk  (2020)  penelitian mengenai pengenalan aksara Sunda yang menggunakan deteksi tepi canny dan algoritma Jaringan saraf tiruan backpropogation menghasilkan akurasi data training sebesar  90% dengan jumlah 70 data aksara Sunda, dan 76.19% untuk data uji. Penggunaan metode CNN pada penelitian menggunakan dataset yang sama memiliki tingkat akurasi training sebesar 71.43% lebih kecil dibanding yang sebelumnya yaitu 90% tetapi untuk data  testing lebih  besar yaitu 85.71%.  Sedangkan untuk tambahan dari data training yang menggunakan  755  data training yang  digunakan  pada  penelitian  ini  mendapatkan  nilai  akurasi  data training 96.71% dengan data uji sebesar 92.02%. Semakin banyak jumlah data training yang digunakan, maka  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  akan  semakin  tinggi.  Hal  ini  disebabkan  oleh  model  yang  dilatih banyak  memahami  pola  dari  gambar  yang  dimasukkan,  sehingga  akurasi  yang  dihasilkan  dalam  proses identifikasi semakin akurat.
Adapun  saran  yang  dari  penulis  untuk  pengembangan  penelitian  selanjutnya  yaitu  menambah parameter perbandingan ukuran gambar yang digunakan lebih besar ukuran pixelnya untuk mengetahui hasil penggunaan parameter yang terbaik, menggunakan citra aksara Sunda yang lebih lengkap, menambah atau  mengubah  metode  dengan  metode  lain  untuk  dijadikan  perbandingan  hasil  akurasi  dengan  hasil testing  yang  lebih  baik,  dan  mengimplementasikan  gambar  yang  berhasil  di  identifikasi  dengan menggunakan perangkat keras seperti webcam.

## Ucapan Terima Kasih
Penyusunan Tugas Akhir ini dapat penulis selesaikan diwaktu yang tepat berkat kehadirat Allah SWT yang  telah  memberikan  kekuatan  dan  kesabaran  serta  memberikan  jalan  menuju  kemudahan  sehingga penulis dapat menyelesaikan laporan Tugas Akhir dan tentunya tidak lepas dari bantuan berbagai pihak. Pada  kesempatan  ini  penulis  mengucapkan  terimakasih  sebesar-besarnya  kepada  Bapak  Eka  Wahyu Hidayat  S.T.,M.T.  selaku  Dosen  pembimbing  I  dan  Bapak  Husni  Mubarok,  STP.,  MT  selaku  Dosen pembimbing  II  yang  senantiasa  memberikan  bimbingan,  arahan,  meluangkan  waktu,  serta  pikirannya sehingga  Tugas  Akhir  ini  dapat  terselesaikan.  Kedua  orang  tua,  adik,  serta  keluarga  besar  yang  selalu memberikan dukungan dan doanya sehingga Tugas Akhir ini dapat terselesaikan. Rekan-rekan mahasiswa Informatika seperjuangan khususnya 2017 serta semua pihak lainnya yang tidak dapat disebutkan satu persatu.  Semoga  Allah  SWT  memberikan  balasan  yang  pantas  atas  kebaikannya.  Terima  kasih  atas bantuannya dan semoga laporan ini memberikan manfaat bagi penulis maupun pembaca.

## Daftar Pustaka
Amalia, N., Hidayat, E. W., & Aldya, A. P. (2020). Pengenalan Aksara Sunda Menggunakan Metode Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Dan Deteksi Tepi Canny. CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) , 5 (1), 19. https://doi.org/10.24114/cess.v5i1.14839 Carolina,  I.,  &  Rusman,  A.  (2019).  Penerapan  Extreme  Programming  Pada  Sistem  Informasi  Penjualan Pakaian Berbasis  Web (Studi Kasus Toko  ST  Jaya). INOVTEK Polbeng  -  Seri Informatika , 4 (2), 157. https://doi.org/10.35314/isi.v4i2.1043
Ernawati,  R.  S.,  Hidayat,  E.  W.,  &  Rahmatulloh,  A.  (2017).  Implementasi  Teknologi  Augmented  Reality Sebagai  Media  Pengenalan  Aksara  Sunda  Berbasis  Android. Jurnal  Teknik  Informatika  Dan  Sistem Informasi , 3 (3), 512 – 523. https://doi.org/10.28932/jutisi.v3i3.671
Hara, E., Fitriawan, H., & Mulyani, Y. (2016). Penggunaan Deteksi Tepi ( Canny ) pada Sistem Pengenalan Tulisan Tangan Aksara Lampung Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan. ELECTRICIAN – Jurnal Rekayasa Dan Teknologi Elektro , 10 (3), 8.
Lestari,  D.  D.  (2015). ANDROID  DESIGN  OF  SUNDANESE  SCRIPT  WORDS  RECOGNATION  USING  EDGE DETECTION AND LVQ METHOD BASED ON IMAGE PROCESSING ON ANDROID . Lorentius, C. A., Adipranata, R., & Tjondrowiguno, A. (2020). Pengenalan Aksara Jawa dengan Menggunakan Metode Convolutional Neural Network. E-Proceeding of Engineering , 7 (1), 2558 – 2567. Nurfita, R. D., & Ariyanto, G. (2018). Implementasi Deep Learning Berbasis Tensorflow Untuk Pengenalan
Sidik Jari. Emitor: Jurnal Teknik Elektro , 18 (01), 22 – 27. https://doi.org/10.23917/emitor.v18i01.6236
Pangestu, R. A., Rahmat, B., & Anggraeny, F. T. (2020). Implementasi Algoritma CNN untuk Klasifikasi Citra Lahan dan Perhitungan Luas. Informatika Dan Sistem Informasi , 1 (1), 166 – 174.
Prihatiningsih, S., M, N. S., Andriani, F., & Nugraha, N. (2019). Analisa Performa Pengenalan Tulisan Tangan Angka Berdasarkan Jumlah Iterasi Menggunakan Metode Convolutional Neural Network. Jurnal Ilmiah Teknologi Dan Rekayasa , 24 (1), 58 – 66. https://doi.org/10.35760/tr.2019.v24i1.1934 Riansyah,  R. R., Nurhasanah, Y. I., Dewi, I. A., & Belakang, A. L. (2017). Sistem Pengenalan Aksara Sunda Menggunakan Metode Modified Direction Feature Dan Learning Vector Quantization . 3 (April), 17 – 30. Santoso, A., & Ariyanto, G. (2018). Implementasi Deep Learning Berbasis Keras Untuk Pengenalan Wajah. Emitor: Jurnal Teknik Elektro , 18 (01), 15 – 21. https://doi.org/10.23917/emitor.v18i01.6235