http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i1.3871

## IMPLEMENTASI ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL  NETWORK  PADA  PENGENALAN  AKSARA SUNDA SWARA PANGLAYAR
Gianni Eka Ripera 1 , Missi Hikmatyar 2 , Rudi Hartono 3
1,2,3 Universitas Perjuangan Jl. Peta No. 117, Kahuripan Tasikmalaya Jawa Barat Indonesia 46115, Telp. (0265) 326058
Riwayat artikel:
Received: 22 November 2022 Accepted: 29 Desember  2023 Published: 1 Januari  2024

## Keywords:
Aksara Sunda, Aksara swara panglayar, Deep Learning,
Convolutional Neural
Network

## Corespondent Email:
geripera26@gmail.com
Aksara  sunda  swara  panglayar  adalah  salah  satu  aksara  daerah  indonesia khususnya  aksara  sunda  yaitu  aksara  vokal  dengan  tambahan  konsonan  R. Seiring dengan perkembangan teknologi sekarang ini, bahasa daerah semakin lama  semakin  mengalami  degradasi.  Aksara  Sunda  juga  mulai  dilupakan, bahkan kurang digunakan oleh masyarakat Sunda dalam kehidupan sehari- hari dan karena kurangnya pemahaman akan bahasa daerahnya. Oleh karena itu, bahasa daerah yang berkembang dari waktu ke waktu perlu dilestarikan agar tetap dikenal dan dilestarikan salah satunya dengan identifikasi aksara sunda  swara  panglayar  menggunakan  algoritma  Convolutional  Neural Network  (CNN)  yang  merupakan  bagian  dari  deep  learning  yang  biasa digunakan  dalam  pengolahan  data  citra.  Hasil  dari  penelitian  ini menggunakan  optimasi  ADAM  dengan  epoch  110,  150  dan  160  berurutan pada  rasio  dataset  80:20,  50:50  dan  20:80.  Akurasi  tertinggi  didapatkan 86,85% dari rasio dataset 80:20 dengan nilai loss dan accuracy pada proses pelatihan sebesar 0,1589 dan 0,9389.
Sundanese  script  "swara  panglayar"  is  one  of  Indonesia's  regional  scripts, specifically the Sundanese script, which is a vocal script with the addition of the  consonant  R.  With  the  advancement  of  technology  nowadays,  regional languages are experiencing gradual degradation. The Sundanese script is also starting  to  be  forgotten and  used  less  by  the  Sundanese  community  in  their daily  lives  due  to  the  lack  of  understanding  of  their  regional  language. Therefore,  it  is  necessary  to  preserve  the  regional  language's  development over time so that it remains recognized and preserved, one of which is through the  identification  of  the  Sundanese  script  "swara  panglayar"  using Convolutional  Neural  Network  (CNN)  algorithm,  which  is  a  part  of  deep learning commonly used in image data processing. The research results using ADAM  optimization  with  epochs  110,  150,  and  160  in  sequence  on  dataset ratios of 80:20, 50:50, and 20:80. The highest accuracy obtained was 86.85% from the 80:20 dataset ratio, with the loss and accuracy values in the training process being 0.1589 and 0.9389, respectively.

## 1. PENDAHULUAN
Aksara Sunda merupakan salah satu warisan budaya  bangsa  Indonesia.  Keberadaan  aksara Sunda memiliki peran penting sebagai jati diri dan  jati  diri  bangsa  Indonesia.  Melestarikan aksara Sunda merupakan kewajiban yang harus dilakukan oleh bangsa Indonesia untuk menjaga
salah  satu  kekayaan  budaya  bangsa  Indonesia, agar tidak hilang ditelan zaman atau diakui oleh negara lain.  [1].
Aksara  Sunda  Swara  adalah  salah  satu bagian  penting  dari  sistem  penulisan  Aksara Sunda.  Swara  dalam  bahasa  Sunda  berarti "suara" atau "bunyi". Aksara Swara digunakan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
untuk  merepresentasikan  bunyi  vokal  dalam bahasa  Sunda.  Aksara  Swara  terdiri  dari beberapa  huruf  yang  melambangkan  bunyi vokal  dalam  bahasa  Sunda,  seperti  huruf  A,  I, U,  É,  E,  O  dan  EU.  Dalam  tata  tulis  bahasa Sunda  dikenal  penanda  pelafalan  yaitu rarangkén  atau  aksen  bunyi  yang  dapat berfungsi mengubah, menambah atau menghilangkan  huruf  vokal  dalam  aksara Sunda [2].
Fenomena yang terjadi di lingkungan sekitar adalah  tergerusnya  aksara  sunda  dengan Bahasa-bahasa  baru  yang  lebih  modern sehingga dalam hal pengucapan atau penulisan aksara  sunda  cenderung  kurang  jelas  dan bahkan  tidak  mengetahui  bentuk  aksara  sunda tersebut.  Oleh  karena  itu,  bahasa  daerah  yang berkembang  dari  waktu  ke  waktu  perlu dilestarikan agar tetap dikenal dan dilestarikan salah satunya dengan identifikasi aksara sunda swara  panglayar  menggunakan  algoritma Convolutional  Neural  Network (CNN)  yang merupakan bagian dari deep learning yang biasa digunakan dalam pengolahan data citra.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Artificial  Intellegence adalah  program komputer yang algoritmanya bekerja sedemikian  rupa  sehingga  dapat  mempelajari data  dan  menggunakannya  dalam  proses berpikir dan bertindak seperti manusia [3]
Pembelajaran  mendalam  adalah  cabang pembelajaran  mesin  berdasarkan  jaringan syaraf  tiruan (JST) , atau  evolusi  JST . Dengan deep learning, komputer belajar mengklasifikasikan secara
langsung berdasarkan  gambar  atau  suara  [4]. Deep Learning adalah  metode  pembelajaran  dengan menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  berlapis- lapis. Neural Network ini dirancang seperti otak manusia, dimana neuron-neuron terhubung satu sama lain untuk membentuk satu jaringan saraf yang sangat kompleks [5].
Convolutional  Neural  Networks  (CNN) adalah  bagian  dari  pembelajaran  mendalam biasa  digunakan  dalam  pengolahan  data  citra yang  memiliki  banyak  lapisan (hidden  layer) dan  membentuk stack. Kelas  yang  dimaksud adalah  algoritma  yang  menghasilkan  output ketika menerima perintah klasifikasi input [6].
Lapisan  konvolusi  mengubah  setiap  filter menjadi  semua  bagian  dari  data  input  dan membuat  peta  aktivasi  2D  atau  peta  fitur.
Panjang,  tinggi,  dan  ketebalan  filter  yang termasuk  dalam  lapisan  konvolusi  bergantung pada saluran data masukan. Setiap filter tunduk pada  transisi  dan  operasi  "titik"  antara  input data dan nilai filter [7].
Lapisan compositing menerima  keluaran dari lapisan konvolusi, pada lapisan ini ukuran data  citra  akan  dikurangi.  Pada  prinsipnya clustering  layer terdiri  dari  filter-filter  dengan ukuran tertentu dan langkah-langkahnya kemudian  bergerak  melintasi  seluruh  area feature map. [8].
Peta  fitur  yang  dibuat  pada  langkah sebelumnya  berbentuk array  multidimensi . Oleh karena itu, sebelum memasuki fase bidang yang terhubung sepenuhnya, peta fitur "diratakan"  atau  diubah.  Proses smoothing menghasilkan  vektor  yang  digunakan  sebagai input  dari  bidang  yang  terhubung  penuh. Lapisan  yang  terhubung  sepenuhnya  memiliki beberapa  lapisan  tersembunyi,  fungsi  aksi, lapisan tekanan, dan fungsi kerugian [9].
Aktivasi  ReLu  pada  dasarnya  adalah  jenis fungsi  aktivasi  non-linear  yang  paling  simpel. Jika menerima input positif, turunannya hanya memiliki  nilai  1,  yang  artinya  trigger  hanya mempertahankan  ambang  batas  pada  nilai  0 [10].
Softmax adalah proses algoritma matematika  yang  mengklasifikasikan  objek yang  telah  digabungkan  dalam  proses  yang terhubung  sepenuhnya  (FC)  untuk  pengenalan objek yang lebih akurat. [11].
Python ialah  bahasa  pemrograman  yang diinterpretasikan untuk keperluan umum dengan  desain  filosofi  yang  menitikberatkan pada  kemudahan  pembacaan  kode.  Python bertujuan menjadi bahasa
yang menggabungkan fungsionalitas dan kemampuan  dengan  sintaks  kode  yang  sangat jelas,  serta  dilengkapi  dengan  pustaka  fungsi standar yang besar dan komprehensif. [12].

## 3. METODE PENELITIAN
Ada beberapa langkah penelitian yang harus dilakukan, berikut ditunjukkan pada Gambar 1 dibawah.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Gianni  dkk
3.1. Studi Literatur Kajian pustaka merupakan metode pengumpulan  data  dengan  cara  membaca  dan membandingkan  literatur  dari  jurnal  dan  hasil penelitian  terdahulu  dari  sumber  lain  yang relevan dengan penelitian yang akan dilakukan.

## 3.2. Identifikasi Masalah
Pada  tahap  ini,  penulis  mengidentifikasi masalah  berdasarkan  penelitian  terkait  metode deep  learning,  artificial  intelligence  dan convolutional neural network .
3.3.
Pengumpulan Data
Pengumpulan data digunakan untuk
mengumpulkan  dataset  aksara  sunda  jenis swara panglayar.
3.4. Pra Proses Dataset
Pra  Proses  Dataset  merujuk  pada  langkah- langkah  yang  dilakukan  sebelum  memulai proses  dataset  atau  pemrosesan  data  lebih lanjut.  Langkah-langkah  yang  digunakan adalah pembersihan dan editing data, Pelabelan, penyusunan data dan augmentasi data.
3.5. Pemodelan
Pada tahap ini, penulis membuat model dari material  yang  ada  untuk  mengenali  citra  dan proses klasifikasi yang menggunakan algoritma atau metode CNN untuk memungkinkan sistem mengenali citra Aksara Sunda Swara Panglayar.

## 3.6. Pelatihan
Pada  tahap  ini,  data  yang  dikumpulkan berupa  citra  gambar  dibagi  menjadi  data  latih dan  data  validasi.  Analisis  data  pelatihan diperlukan  untuk  mendapatkan  model  yang diinginkan  menggunakan  tingkat epoch yang cocok. 3.7. Evaluasi Model
Evaluasi  model  merujuk  pada  proses mengevaluasi  kinerja  dan  kualitas  model machine learning atau model prediksi.

## 3.8. Pengujian
Pengujian merujuk pada proses menguji dan mengevaluasi kinerja model deep learning yang telah dilatih.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut hasil dan pembahasan dari penelitian ini. 4.1. Studi Literatur Literatur  yang  penulis  dapatkan  yaitu memuat  tentang  penelitian  aksara  sunda  dan algoritma convolutional neural network.
4.2. Identifikasi Masalah
Pada  tahap  ini,  penulis  mengidentifikasi masalah  berdasarkan  penelitian  terkait  metode deep  learning,  artificial  intelligence, aksara sunda dan  convolutional  neural  network lalu disimpulkan  dari  table  1  bahwa  belum  adanya penelitian yang membahas tentang implementasi  algoritma convolutional  neural network pada  pengenalan  aksara  sunda  swara panglayar.
4.3. Pengumpulan Data
Pengumpulan data digunakan untuk mengumpulkan dataset citra aksara sunda jenis swara panglayar dari orang-orang sekitar yang diambil  menggunakan  kamera  ponsel,  ditulis menggunakan  spidol  hitam snowman  marker pada  kertas  HVS  dan  dari  internet  bersumber dari /alifiacrm/aksarasunda-dataset lalu  akan dijadikan  sebagai  data  untuk  pelatihan  model. Total  dataset  yang  terkumpul  berjumlah  840 data.
Tabel  1 Sumber Dataset No Sumber Total 1 Tulisan Tangan 546 2 Internet 294 Total 840 Tabel  2 Contoh Dataset No Sumber Gambar 1 Tulisan Tangan Gambar 1 Metodologi Penelitian
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
No Sumber Gambar 2 Internet

## 4.4. Pra Proses Dataset
Ini  adalah  langkah  persiapan  awal  yang dilakukan untuk memastikan data siap digunakan  dalam  analisis  atau  implementasi terhadap model. Berikut langkah-langkahnya :
1. Pembersihan dan editing data
Dataset  akan  dilakukan  editing  berupa pemotongan  dengan  ukuran  500px  x  500px, menebalkan  konten,  menambahkan  simbol panglayar    dan  megubah background menjadi warna  putih  menggunakan adobe  photoshop . Berikut contohnya.
2. Pelabelan
Pada tahap ini dataset yang sudah melewati tahapan  sebelumnya  akan  memasuki  tahapan pelabelan atau mengganti nama dengan format urutan_huruf_namaPenulis.jpg Berikut
Contohnya.
3. Penyusunan Data
Dataset  akan  disusun  berdasarkan  direktori folder nama kelas dari gambar tersebut dengan sama banyaknya. Lalu akan dibagi menjadi data latih  dan  validasi  dari  total  dataset  menjadi  3 perbandingan rasio antara lain 80:20, 50:50 dan 20:80. Berikut rinciannya.

## Tabel  3 Rasio Dataset
No Rasio Latih Validasi 1 80:20 672 168 2 50:50 420 420 3 20:80 168 672 4. Augmentasi Data
Augmentasi  data  adalah  tahapan  untuk menduplikasi  gambar  dengan  ciri-ciri  yang berbeda untuk menunjang keterbatasan dataset. Ciri-ciri  yang  dipakai  yaitu zoom,  rotation, width shift, height shift, horizontal flip. Berikut contohnya.

## 4.5. Pemodelan
Membuat  model  dari  material  yang  ada untuk  mengenali  citra  dan  proses  klasifikasi menggunakan algoritma CNN untuk memungkinkan  sistem  mengenali  citra  Aksara Sunda  Swara  panglayar.  Pembuatan  model
CNN  menggunakan  material convolutional layer, pooling layer dan fully connected layer.
Flowchart model  CNN  yang  digunakan  dan Arsitektur  model  CNN  dijelaskan  sebagai berikut:
Gambar 2 Edit Dataset
Gambar 3 Pelabelan Gambar 4 Height Shift  Gambar 5 Horizontal Flip Gambar 6 Rotation Gambar 7 Width Shift
Gambar 8 Zoom
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Gianni  dkk
1. Input  Model  yang  digunakan  berukuran 150 x 150
2. Tahap konvolusi yang pertama menggunakan  kernel  3x3  dengan  jumlah fitur  32, stride 1  dan  tanpa padding .
Ditambahkan  pula  sebuah  aktivasi  yang bernama  ReLu  ( Retrified  Linea  Unit).
ReLu  ini  berfungsi  untuk  mengubah negative menjadi nol.
3. Pooling layer yang digunakan adalah Max Pooling.  Max  pooling membagi  citra menjadi wilayah-wilayah non-overlapping dan memilih nilai terbesar (maksimum) di setiap  wilayah  tersebut. Pooling yang pertama  menggunakan Max  pooling yang digunakan adalah kernel 2x2 dengan stride
2 dan tanpa padding.
4. Konvolusi  yang  ke  dua  meneruskan  dari pooling pertama yaitu kernel 3x3 dengan
64  fitur  dan  tanpa padding .  Pada  tahapan ini juga menggunakan aktivasi ReLu 5. Pooling kedua  yang mana  proses  tahapan sama dengan pooling yang pertama. 6. Konvolusi  yang  ke  tiga  meneruskan  dari pooling kedua  yaitu kernel 3x3  dengan 128 fitur dan tanpa padding . Pada tahapan ini juga menggunakan aktivasi ReLu. 7. Pooling ketiga yang mana proses tahapan sama dengan pooling yang kedua. 8. Konvolusi yang ke empat meneruskan dari pooling ketiga  yaitu kernel 3x3  dengan 256 fitur dan tanpa padding . Pada tahapan ini juga menggunakan aktivasi ReLu. 9. Pooling keempat  yang  mana  proses
tahapan sama dengan pooling yang ketiga 10. Setelah itu memasuki tahapan flatten atau fully connected. Tahapan ini hanya terdiri dari satu hidden layer.
Beriku Source code dari model yang digunakan.
Model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3,3), padding = 'valid',  activation='relu',  input_shape=(150,
150, 3))) model.add(layers.MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2), padding='valid')) model.add(layers.Conv2D(64, (3,3),padding='valid', activation='relu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2), padding='valid'))
model.add(layers.Conv2D(128, (3,3),padding='valid', activation='relu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2), padding='valid'))
model.add(layers.Conv2D(256, (3,3),padding='valid', activation='relu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2), padding='valid'))
model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(512,activation='relu') )
model.add(layers.Dense(7,activation='softmax '))

## Gambar 9 Flowchart Model
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Gianni  dkk
4.6. Pelatihan
Pada  tahap  pelatihan  setiap  rasio  dataset menggunakan epoch dan batch  size yang berbeda-beda,  yang  digunakan  untuk  rasio dataset  80:20  yaitu  110 epoch, rasio  dataset 50:50  menggunakan  150 epoch dan  rasio dataset 20:80 menggunakan 160 epoch dengan batch  size setiap  rasio  disamakan  dengan jumlah dataset perkelas pada data latih masing- masing  rasio.  Berikut  hasil  dari  proses pelatihan.
Tabel  4 Hasil Pelatihan
No Rasio Epoch  Accuracy Loss 1 80:20 110 0,9389 0,1589 2 50:50 150 0,9405 0,1957 3 20:80 160 0,9048 0,2726 4.7. Evaluasi Model
Evaluasi  model  yang  didapatkan  dari  data validasi  di  setiap  rasionya  menghasilkan  nilai accuracy dan loss yang  menunjukan  kinerja model  pada  data  validasi  di  masing-masing rasionya. Berikut evaluasi model yang didapatkan. Tabel  5 Evaluasi Model No Rasio Accuracy Loss 1 80:20 0,9463 0,0850 2 50:50 0,9500 0,1446 3 20:80 0,9274 0,4942 4.8. Pengujian Setiap model atau rasio akan diuji dengan 4
skema  pengujian  yaitu  terhadap font kairaga,
direktori unicode Aksara Sunda, tulisan digital dan tulisan tangan. Total data uji sebanyak 350 berikut rinciannya. Tabel  6 Sumber Dataset Uji No Sumber Total 1 Font Kairaga 7 2 Direktori Unicode 7 3 Tulisan Digital 168 4 Tulisan Tangan 168 Total 350 Untuk  sumber  dari font kairaga  dan  direktori
Unicode aksara sunda metode yang digunakan untuk  menangkap  gambar  aksara  yaitu menggunakan software snipping tool yang ada di windows. Setiap huruf ditangkap menggunakan snipping  tool dan  disimpan dengan  format jpg. Untuk  Tulisan  digital memanfaatkan fitur edit gambar pada whatsapp yang  mana  ada  24  orang  menuliskan  aksara sunda swara panglayar masing-masing menuliskan  7  huruf.  Yang  terakhir  tulisan tangan dikumpulkan melalui formulir kuisioner dengan  ukuran  kolom  penulisan  Panjang  5cm dan  tinggi  10cm.  Setelah  data  kuisioner terkumpul dilakukan proses pemotretan menggunakan  kamera  ponsel  dengan  rasio bingkai 4:3, jarak ponsel ke data sekitar 2-3 cm dan rata-rata intensitas Cahaya sekitar 11 Lux.
Pengukuran  intensitas  Cahaya  menggunakan aplikasi Light  Meter. Hasil  pengujian  yang digunakan  adalah  persentase  keberhasilan identifikasi,  persentase  keberhasilan  dapat dihitung dengan persamaan sebagai berikut.
𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑐𝑜𝑏𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟
Total Uji coba 𝑥100 Tabel  7 Pengujian Font Kairaga Rasio 80:20 No Input Prediksi Status 1 AR AR Terbaca 2 IR AR Tidak Terbaca 3 UR AR Tidak Terbaca 4 ER AR Tidak Terbaca 5 È R AR Tidak Terbaca 6 OR AR Tidak Terbaca 7 EUR AR Tidak Terbaca Gambar 10 Model CNN
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Persentase Keberhasilan = 1 x 100 = 14,28
7 Tabel  8 Pengujian Font Kairaga Rasio 50:50 No Input Prediksi Status 1 AR AR Terbaca 2 IR UR Tidak Terbaca 3 UR UR Terbaca 4 ER ER Terbaca 5 È R È R Terbaca 6 OR È R Tidak Terbaca 7 EUR È R Tidak Terbaca Persentase Keberhasilan = 4 x 100 = 57,14 7 Tabel  9 Pengujian Font Kairaga Rasio 20:80 No Input Prediksi Status 1 AR OR Tidak Terbaca 2 IR OR Tidak Terbaca 3 UR OR Tidak Terbaca 4 ER OR Tidak Terbaca 5 È R OR Tidak Terbaca 6 OR OR Terbaca 7 EUR OR Tidak Terbaca Persentase Keberhasilan = 1 x 100 = 14,28 7 Tabel  10 Pengujian Direktori Unicode Rasio 80:20 No Input Prediksi Status 1 AR AR Terbaca 2 IR AR Tidak Terbaca 3 UR AR Tidak Terbaca 4 ER AR Tidak Terbaca 5 È R AR Tidak Terbaca 6 OR AR Tidak Terbaca 7 EUR AR Tidak Terbaca Persentase Keberhasilan = 1 x 100 = 14,28 7 Tabel  11 Pengujian Direktori Unicode Rasio 50:50 No Input Prediksi Status 1 AR È R Tidak Terbaca 2 IR È R Tidak Terbaca 3 UR AR Tidak Terbaca 4 ER AR Tidak Terbaca 5 È R È R Terbaca 6 OR È R Tidak Terbaca 7 EUR È R Tidak Terbaca
Persentase Keberhasilan = 1 x 100 = 14,28
7 Tabel  12 Pengujian Direktori Unicode Rasio 20:80 No Input Prediksi Status 1 AR OR Tidak Terbaca 2 IR OR Tidak Terbaca 3 UR OR Tidak Terbaca 4 ER OR Tidak Terbaca 5 È R OR Tidak Terbaca 6 OR OR Terbaca 7 EUR OR Tidak Terbaca Persentase Keberhasilan = 1 x 100 = 14,28 7
Tabel  13 Pengujian Tulisan Digital Rasio 80:20
No Input Status Terbaca Tidak Terbaca 1 AR 21 3 2 IR 24 - 3 UR 24 - 4 ER 22 2 5 È R 19 5 6 OR 24 - 7 EUR 20 4 Total 154 14 168
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Persentase Keberhasilan = 154 x 100 = 91,66
168 Tabel  14 Pengujian Tulisan Digital Rasio 50:50 No Input Status Terbaca Tidak Terbaca 1 AR 23 1 2 IR 23 1 3 UR 23 1 4 ER 24 - 5 È R 15 9 6 OR 23 1 7 EUR 22 2 Total 153 15 168 Persentase Keberhasilan = 153 x 100 = 91,07 168 Tabel  15 Pengujian Tulisan Digital Rasio 20:80 No Input Status Terbaca Tidak Terbaca 1 AR 18 6 2 IR 24 - 3 UR 19 5 4 ER 19 5 5 È R 15 9 6 OR 19 5 7 EUR 18 6 Total 132 36 168 Persentase Keberhasilan = 132 x 100 = 78,57 168 Tabel  16 Pengujian Tulisan Tangan Rasio 80:20 No Input Status Terbaca Tidak Terbaca 1 AR 23 1 2 IR 23 1 3 UR 20 4 4 ER 23 1 5 È R 16 8 6 OR 22 2 7 EUR 21 3 Total 148 20 168 Persentase Keberhasilan = 148 x 100 = 88,09 168 Tabel  17 Pengujian Tulisan Tangan Rasio 50:50 No Input Status Terbaca Tidak Terbaca 1 AR 18 6
No Input Status Terbaca Tidak Terbaca 2 IR 22 2 3 UR 21 3 4 ER 23 1 5 È R 17 8 6 OR 22 2 7 EUR 22 2 Total 145 23 168 Persentase Keberhasilan = 145 x 100 = 86,30 168
Tabel  18 Pengujian Tulisan Tangan Rasio 20:80
No Input Status Terbaca Tidak Terbaca 1 AR 18 6 2 IR 23 1 3 UR 13 11 4 ER 21 3 5 È R 13 11 6 OR 19 5 7 EUR 22 2 Total 129 39 168 Persentase Keberhasilan = 129 x 100 = 76,78 168
Tabel  19 Persentase Identifikasi Total rasio 80:20
N o Inp ut Tot al Da ta Terb aca Tida k Terb aca Persenta se Keberha silan (%) 1 AR 50 46 4 92% 2 IR 50 47 3 94% 3 UR 50 44 6 88% 4 ER 50 45 5 90% 5 ÈR 50 35 15 70% 6 OR 50 46 4 92% 7 EU R 50 41 9 82% Total 350 304 46 86,85% Tabel  20 Persentase Identifikasi Total rasio 50:50 N o Inp ut Tot al Da ta Terb aca Tida k Terb aca Persenta se Keberha silan (%) 1 AR 50 42 8 84% 2 IR 50 45 5 90%
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Gianni  dkk
N o Inp ut Tot al Da ta Terb aca Tida k Terb aca Persenta se Keberha silan (%) 3 UR 50 45 5 90% 4 ER 50 48 2 96% 5 ÈR 50 34 16 68%
6 OR 50 45 5 90% 7 EU R 50 44 6 88% Total 350 303 47 86,57% Tabel  21 Persentase Identifikasi Total rasio 50:50 N o Inp ut Tot al Da ta Terb aca Tida k Terb aca Persenta se Keberha silan (%) 1 AR 50 36 14 72% 2 IR 50 47 3 94% 3 UR 50 32 18 64% 4 ER 50 40 10 80% 5 ÈR 50 28 22 56% 6 OR 50 40 10 80%
7 EU R 50 40 10 80% Total 350 263 87 75,14% 5. KESIMPULAN
1. Algotitma Convolutional  Neural  Network
berhasil diimplementasikan untuk pengenalan aksara sunda swara panglayar menggunakan  4 convolutional  layer ,  4 pooling  layer dan fully  connected  layer dengan convolutional  layer pertama menggunakan  kernel  3x3  dengan  jumlah fitur 32 stride 1 tanpa padding dan inputan model  150x150 ,  pooling pertama  yaitu Max  pooling menggunakan kernel 2x2 dengan stride 2 tanpa padding, convolutional  layer kedua  menggunakan kernel 3x3 dengan jumlah fitur 64 stride 1 tanpa padding, pooling kedua Max pooling menggunakan kernel 2x2  dengan stride 2 tanpa padding, convolutional layer ketiga menggunakan kernel 3x3  dengan  jumlah fitur  128 stride 1  tanpa padding,  pooling ketiga Max  pooling menggunakan kernel 2x2  dengan stride 2  tanpa padding, convolutional
layer
keempat menggunakan kernel 3x3  dengan  jumlah
fitur 256 stride 1 tanpa padding, , pooling keempat Max  pooling menggunakan kernel 2x2 dengan stride 2 tanpa padding dan fully  connected  layer menggunakan dense fitur 512 dan aktivasi Relu.
2. Didapatkan tingkat akurasi dengan pengujian  dilakukan  pada  4  skema diantaranya:
a. Pengujian  pada font kairaga  dengan jumlah  total  7  data  uji  didapatkan akurasi keberhasilan identifikasi tertinggi  sebesar  57,14%  dengan  4 data  yang  teridentifikasi  dari  rasio 50:50
b. Pengujian pada Unicode Aksara sunda dengan  jumlah  total  7  data  uji didapatkan akurasi keberhasilan
identifikasi  sebesar  14,28%  dengan  1 data  yang  teridentifikasi  dari  semua rasio
c. Pengujian pada Tulisan Digital dengan jumlah  total  168  data  uji  didapatkan akurasi keberhasilan identifikasi tertinggi  sebesar  91,66%  dengan  154 data  yang  teridentifikasi  dari  rasio 80:20
d. Pengujian pada Tulisan Tangan dengan  jumlah  total  168  data  uji didapatkan akurasi keberhasilan identifikasi  tertinggi  sebesar  88,09% dengan  148  data  yang  teridentifikasi dari rasio 80:20
e. Pengujian dengan seluruh jumlah total 350  data  uji  didapatkan  akurasi keberhasilan identifikasi tertinggi sebesar 86,85% dengan 304 data yang teridentifikasi dari rasio 80:20
3. Untuk meningkatkan akurasi dari pengenalan aksara sunda swara panglayar perlu  dilakukan  beberapa  hal  seperti menambah jumlah dataset untuk pelatihan, menyaring  dataset  yang  kurang  bahkan tidak  merepresentatifkan  data  di  dunia nyata, menambah tahapan augmentasi dan bereksperimen pada arsitektur CNN untuk menambah  atau  mengurangi  inputan model, lapisan, fitur, kernel , stride maupun padding.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  ucapkan terima  kasih  kepada  Allah SWT, kedua orang tua, dosen pembimbing dan teman-teman  yang  sudah  mendukung  dan  ikut andil dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] 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
[2]  Ismawan,  K.,  Sularsa,  A.,  Insanudin,  E., Ilmu,  F.,  &  Universitas,  T.  (2020). Penerapan Teknologi Augmented Reality ( Ar  )  Sebagai  Media  Pembelajaran  Aksara Sunda . 6 (2), 4283–4290.
[3]  Heiden,  B.,  &  Tonino-Heiden,  B.  (2021). Key to artificial intelligence (AI). Advances in Intelligent Systems and Computing , 1252 AISC (2), 647–656. https://doi.org/10.1007/978-3-030-55190- 2_49 [4] Nugroho, P. A., Fenriana, I., & Arijanto, R.
(2020).  Implementasi  Deep  Learning Menggunakan Convolutional Neural
Network  (  Cnn  )  Pada  Ekspresi  Manusia.
Algor , 2 (1), 12–21.
[5]  Ilahiyah,  S.,  &  Nilogiri,  A.  (2018).
Implementasi Deep Learning Pada Identifikasi  Jenis  Tumbuhan  Berdasarkan Citra  Daun  Menggunakan  Convolutional Neural  Network. JUSTINDO  (Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi
Indonesia) , 3 (2), 49–56.
[6]  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
[7]  Nugroho, P. A., Fenriana, I., & Arijanto, R.
(2020).  Implementasi  Deep  Learning Menggunakan Convolutional Neural
Network  (  Cnn  )  Pada  Ekspresi  Manusia. Algor , 2 (1), 12–21.
[8]  Shukla, N., & Fricklas, K. (2018). Machine learning with tensorflow. New York:Manning Publications.
[9]  Wahyono, Teguh. Fundamental Of Python For  Mechibe  Learning.  Yogyakarta:  Gava Media, 2018
[10] Dewi,  S.  R.  (2018).  Deep  Learning Object  Detection  Pada  Video. Deep Learning  Object  Detection  Pada  Video Menggunakan Tensorflow Dan Convolutional  Neural  Network ,  1–60. https://dspace.uii.ac.id/bitstream/handle/12 3456789/7762/14611242_Syarifah  Rosita Dewi_Statistika.pdf?sequence=1
[11]Fasounaki,  M.,  Yüce,  E.  B.,  Öncül,  S.,  & Ince, G. (2021). CNN-based Text- independent Automatic Speaker Identification  Using  Short  Utterances. Proceedings - 6th International Conference on  Computer  Science  and  Engineering,
UBMK 2021 , 01 , 413–418. https://doi.org/10.1109/UBMK52708.2021
.9559031
[12]Setia  Buana,  I.  K.  (2018).  Aplikasi  Untuk Pengoprasian Komputer Dengan Mendeteksi Gerakan Menggunakan Opencv  Python. Prosiding  SINTAK  2018 ,
190–191.