## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi
ISSN Cetak : 2775-2984 | ISSN Online : 2775-1813
Vol. 3, No. 2, September 2023, Hal: 322-340, Doi: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v3i2.217 https://journal.umkendari.ac.id/index.php/decode
MODEL KLASIFIKASI CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PADA SISTEM PENERJEMAH AUDIO AKSARA SUNDA
Darryl Nathanael 1) *, Ito Wasito 1)
1 Universitas Pradita, Tangerang Selatan, Indonesia Email: darryl.nathanael@student.pradita.ac.id

## Abstrak
Beberapa upaya telah dilakukan untuk melestarikan aksara Sunda dan salah satunya adalah pembuatan aplikasi pengenal aksara Sunda. Penelitian terdahulu menunjukkan bahwa teknologi pemrosesan gambar dapat digunakan untuk  mengklasifikasi  gambar  berupa  alfabet-alfabet  aksara  Sunda.  Namun  belum  ada  teknologi  serupa  yang mampu  menghasilkan  output  berupa  audio  untuk  memudahkan  pengejaan  dan  pelafalan  dalam  pembelajaran. Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengusulkan  penggunaan  pemrosesan  gambar  untuk  melakukan  klasifikasi alfabet-alfabet  aksara  Sunda  dalam  bentuk  tulisan  tangan  digital  dengan  output  berupa  teks  dan  audio menggunakan  algoritma  Convolutional  Neural  Network  (CNN).  Metode  penelitian  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  kualitatif,  karena  menggunakan  gambar  sebagai  data  primer,  kemudian  dilanjut  dengan pendekatan true experimental . Aksara dalam bentuk gambar tulisan tangan digital dimasukkan ke sistem untuk dilatih, kemudian sistem diberikan gambar di luar data pelatihan untuk diklasifikasi agar sistem dapat memprediksi label  klasifikasi  dari  masing-masing  alfabet.  Sistem  kemudian  menerjemahkan  masing-masing  gambar  yang dibaca ke dalam bentuk audio dan teks. Hasil berupa akurasi pengujian penelitian mencapai 96% dengan output berupa teks dan audio. Penelitian ini diharapkan dapat membantu memudahkan pengguna sistem dalam pelafalan kata yang terdapat dalam bahasa sunda, yang terkadang susah untuk diucapkan oleh orang di luar suku orang sunda serta ditampilkan terjemahan bahasa sunda dalam aksara sunda.
Kata kunci : aksara sunda; audio; convolutional neural network; klasifikasi; pemrosesan gambar.

## CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK CLASSIFICATION MODEL IN SUNDANESE AUDIO TRANSLATOR SYSTEM

## Abstract
Several efforts have been made to preserve the Sundanese script and one of them is the creation of a Sundanese script  recognition  application.  Previous  research  has  shown  that  image  processing  technology  can  be  used  to classify images in the form of Sundanese alphabets. But there is no similar technology that is able to produce output in the form of audio to facilitate spelling and pronunciation in learning. The purpose of this study is to propose the use of image processing to classify Sundanese script alphabets in the form of digital handwriting with output  in  the  form  of  text  and  audio  using  the  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  algorithm.  The  research method  used  in  this  study  is  qualitative,  because  it  uses  images  as  primary  data,  then  continued  with  a  true experimental approach. Characters in the form of digital handwritten images are fed into the system to be trained, then  the  system  is  given  images  outside  the  training  data  to  be  classified  so  that  the  system  can  predict  the classification labels of each alphabet. The system then translates each of the read images into audio and text form. The results in the form of research testing accuracy reached 96% with output in the form of text and audio. This research is expected to help facilitate system users in pronunciation of words contained in Sundanese, which are sometimes difficult to pronounce by people outside the Sundanese tribe and Sundanese translation in Sundanese script is displayed.
Keywords: sundanese script; audio; convolutional neural network; classification; image processing.
Submitted: 29 Mei 2023 Reviewed: 29 Mei 2023 Accepted: 12 Juli 2023 Published: 27 Juli 2023

## PENDAHULUAN
Aksara Sunda adalah salah satu budaya suku Sunda, yaitu penduduk asli Indonesia yang mendiami  pulau  Jawa  bagian  barat,  yang  sekarang  ini  merupakan  provinsi  Jawa  Barat  dan Banten (Septiadi, 2018). Penggunaan bahasa Sunda sudah jarang digunakan oleh masyarakat, hal  ini  terlihat  dari  sejumlah  500  budaya  kesenian  Sunda  nyaris  punah  akibat  rendahnya kesadaran  masyarakat  Sunda  dalam  menjaga  budayanya  (Maulana,  2013).  Kekhawatiran tersebut didukung oleh data dari UNESCO Atlas of Worlds Languages pada tahun 2020 yang menyebutkan bahwa terdapat 2.500 bahasa di dunia yang terancam punah dan 230 bahasa yang telah  punah  sejak  1950  akibat  tidak  adanya  lagi  penutur  kata  dari  bahasa-bahasa  tersebut (Usman,  2020).  Salah  satu  cara  untuk  menghindari  kepunahan  bahasa  daerah  seperti  aksara sunda  adalah  dengan  membentuk  sistem  penerjemah  audio  aksara  sunda  dengan mengimplementasikan penggunaan deep learning yaitu image processing . Pola aksara Sunda dapat dikenali oleh sistem berbasis deep learning untuk proses klasifikasi, dalam bentuk tulisan tangan (Salsabila et al., 2019). Penelitian (Purnama et al., 2022) menggunakan convolutional neural network (CNN) dalam mengklasifikasi aksara Sunda dengan akurasi yang cukup baik, bahkan  tergolong  tinggi.  Penelitian  ini  membentuk  arsitektur  dengan  3  (tiga)  layer convolutional dengan weight masing-masing  sebesar  32,  64,  128  unit.  Penelitian  ini  juga dilengkapi  dengan  fungsi  aktivasi  ReLu  dan  tambahan  layer  MaxPooling  untuk  mengurangi jumlah matriks. Setelahnya, 1 (satu) buah hidden layer juga ditambahkan dengan fungsi aktivasi softmax dan kernel sebesar 1024 kernel. Sistem pada penelitian ini kemudian dikembangkan menjadi aplikasi mobile dengan antarmuka yang terbilang cukup mudah digunakan, meskipun tidak  berfokus  pada  pembuatan  antarmuka  layaknya  penelitian  (Tamyiz  &  Umam,  2017), (Sugiri et al., 2019), dan (Nugraha et al., 2021). Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma CNN  dengan  pengujian  secara  objektif,  yaitu dengan  penginputan  gambar  ke  sistem  secara manual, berhasil mencapai 98% dengan output berupa citra aksara digital dan terjemahannya ke dalam bentuk teks.
Dibandingkan  dengan  penelitian  lain,  seperti  penelitian  (Setyansyah  et  al.,  2019)  yang menggunakan  metode active  contour ,  penelitian  (Salsabila  et  al.,  2019)  yang  menggunakan Histogram of Oriented Gradients (HOG) dan gabungannya dengan Support Vector Machine (SVM)  seperti  penelitian  (Taufiqurahman,  2019),  penelitian  (Apriyanto,  2018)  yang menggunakan Feature Extraction , atau penelitian (Riansyah et al., 2017) yang menggunakan metode Learning  Vector  Quantization ,  penelitian-penelitian  terdahulu  yang  menggunakan CNN menunjukkan bahwa CNN lebih unggul dalam hal akurasi untuk melakukan klasifikasi citra atau gambar.
Beberapa  penelitian  terdahulu  seperti  yang  sudah  dibahas  di  atas  menunjukkan  bahwa CNN  dapat  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  citra  aksara  Sunda  dengan  baik,  bahkan unggul diantara beberapa metode atau algoritma lainnya. CNN dapat dijelaskan sebagai bagian dari deep neural network yang  menggunakan  arsitektur  khusus  agar  dapat  terbiasa  untuk mengklasifikasi gambar (Chollet, 2021). CNN mencakup tiga ide dasar sebagai tiang pendiri algoritma tersebut. Ide-ide tersebut antara lain local receptive fields atau bidang reseptif lokal, shared weights and biases , dan pooling layers atau lapisan penyatuan. Ide-ide dasar tersebut membuat convolutional network dapat melakukan pelatihan data dengan cepat. Kecepatannya dalam  melakukan  pelatihan  data  membuat  CNN  bahkan  digunakan  untuk  membantu deep network lainnya  untuk  dapat  mengklasifikasi  gambar  dengan  baik  (Nielsen,  2015).  Untuk menunjang CNN dalam melakukan klasifikasi citra atau gambar, penelitian ini menggunakan library TensorFlow. TensorFlow adalah library milik Google untuk machine learning berskala besar yang menyederhanakan komputasi yang seringkali rumit dengan merepresentasikannya sebagai  grafik  dan  memetakan  bagian  grafik  secara  efisien  ke  mesin  dalam  kluster  atau  ke prosesor  dari  satu  mesin  (Shukla  &  Fricklas,  2018).  TensorFlow  dirancang  untuk

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 322-340 Model Klasifikasi Convolutional Neural Network Pada Sistem Penerjemah Audio Aksara Sunda
merampingkan proses pengembangan dan pelaksanaan advanced analytics applications untuk pengguna  seperti data scientists , statisticians ,  dan predictive modelers (Vaughan,  2018). Platform TensorFlow  membantu  penggunanya  menerapkan  praktik  terbaik  untuk data automation atau otomasi data, model tracking atau pelacakan model, performance monitoring atau pemantauan kinerja, dan model retraining atau pelatihan ulang model.
Setelah  melakukan  studi  literatur,  belum  ditemukan  adanya  teknologi  serupa  yang mampu menghasilkan output berupa audio untuk memudahkan pengejaan dan pelafalan dalam pembelajaran. Hasil dari penelitian-penelitian terdahulu hanya sebatas pengenalan pola aksara setelah  proses  klasifikasi  dan  terjemahannya  ke  dalam  bentuk  teks.  Beberapa  diantaranya mengharuskan pengguna melakukan input data berupa tulisan atau alfabet aksara Sunda secara manual menggunakan keyboard dan beberapa diantaranya hanya sebatas menguji keunggulan dari algoritma yang digunakan saja.
Membahas kembali penelitian (Purnama et al., 2022), penelitian tersebut menunjukkan bahwa algoritma CNN dengan pengujian secara objektif, yaitu dengan penginputan gambar ke sistem  secara  manual,  berhasil  mencapai  98%  dengan  output  berupa  citra  aksara  digital  dan terjemahannya ke dalam bentuk teks. Penelitian ini belum dilengkapi dengan terjemahannya ke audio.  Penelitian  (Kahfie,  2022)  menggunakan  CNN  dengan  bantuan  Extreme  Learning Machine  (ELM)  dan  backpropagation  dalam  melakukan  klasifikasi  citra  aksara  Sunda Ngalagena dalam bentuk tulisan tangan. Penelitian ini hanya memberikan output berupa hasil akurasi  sebesar  94,391%  dengan  waktu  pelatihan  sebesar  2,226  detik  yang  dievaluasi  oleh metode  K-Fold  Cross  Validation.  Penelitian  (Rahmawati  et  al.,  2021)  menggunakan  CNN dalam  melakukan  klasifikasi  aksara  Sunda  Swara  dalam  bentuk  tulisan  tangan.  Hasil  dari penelitian  ini  menunjukkan  akurasi  pengujian  mencapai  85,71%  pada  dataset  dari  penelitian (Amalia et al., 2020) dan 92,02% dengan menguji dataset kedua. Output yang diberikan oleh penelitian ini hanyalah perbandingan metode atau algoritma CNN dengan Jaringan Saraf Tiruan (JST). Penelitian (Kirana et al., 2020) menggunakan CNN dalam melakukan klasifikasi aksara Sunda  Ngalagena  dan  Swara  dalam  berbagai  bentuk.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan akurasi  pengujian  sebesar  72,41%  dengan  menggunakan  citra  dari  buku  elektronik,  100% dengan citra dari huruf komputer, 87,1% dengan citra yang ditangkap oleh kamera ponsel, dan 85,5% dengan citra yang ditangkap oleh alat pemindai. Output yang diberikan oleh penelitian ini hanya terpusat kepada keandalan CNN dalam melakukan klasifikasi citra dalam berbagai bentuk.
Keterbatasan  penelitian-penelitian  tersebut  membuat  pengguna  sulit  mempelajari  cara membaca,  melafalkan,  atau  mengeja  masing-masing  alfabet  dari  aksara  Sunda  dan  menjadi alasan  mengapa  aksara  Sunda  sudah  mulai  ditinggalkan.  Penelitian  ini  mengusulkan penggunaan image  processing dengan  algoritma  CNN  untuk  melakukan  klasifikasi  alfabet- alfabet  aksara  Sunda  Ngalagena  dalam  bentuk  tulisan  tangan  digital.  Penerapan  teknik klasifikasi citra dapat dipadukan dengan aksara Sunda sebagai penerjemah dari bentuk gambar atau  citra  ke  dalam  bentuk  teks  dan  audio  pelafalan  atau  pengejaan  masing-masing  alfabet. Penelitian ini diharapkan membantu memudahkan pengguna sistem dalam pelafalan kata yang terdapat  dalam  bahasa  sunda  yang  terkadang  susah  untuk  diucapkan  oleh  orang  diluar  suku sunda sehingga mempermudah orang yg ingin mempelajari bahasa sunda dan aksaranya. Selain itu juga diharapkan dengan adanya penelitian ini, calon pembelajar aksara Sunda maupun calon peneliti dengan topik yang relevan dapat menjadikan penelitian ini sebagai salah satu referensi.

## METODE
Metode penelitian ini menggunakan data kualitatif, karena menggunakan gambar sebagai data  penelitian,  yang  kemudian  dilanjut  dengan  pendekatan True  Experimental pada  bagian

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 322-340
Darryl Nathanael, Ito Warsito
data loading , data preprocessing , dan data processing . Gambaran dari tahapan penelitian akan ditunjukkan pada gambar (1).
Gambar 1. Bagan Umum Metode Penelitian yang Diusulkan
Penelitian  diawali  dengan  tahap data  sampling .  Data  yang  diambil  untuk  dijadikan sample data dalam proses data sampling merupakan data dalam bentuk gambar tulisan tangan digital dari masing-masing  alfabet  dalam aksara  Sunda yang dibuat pada  handphone dengan bantuan tools berupa aplikasi Sketchbook dengan format .png. Adapun aksara yang digunakan adalah Aksara Ngalagena, Aksara Swara, dan Angka. Pembagian kelas klasifikasi dilakukan berdasarkan masing-masing alfabet pada jenis-jenis aksara Sunda yang digunakan dengan total 42  kelas  dengan  ketentuan  penulisan  dan  pengambilan  gambar  masing-masing  alfabet dilakukan sebanyak 30 kali. Kelas-kelas tersebut terdiri dari 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, a, ba, ca, da, e, é , eu, fa, ga, ha, i, ja, ka, kha, la, ma, na, nga, nya, o, pa, qa, ra, sa, sya, ta, u, va, wa, xa, ya,  za.  Pembuatan dataset dilakukan  sebagai  teknik  pengumpulan  data  atau data gathering . Tahap data  sampling dan data gathering berturut-turut  dapat  dilihat  pada  gambar  (2)  dan gambar (3).

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 322-340 Model Klasifikasi Convolutional Neural Network Pada Sistem Penerjemah Audio Aksara Sunda
Gambar 2. Data Sampling
Gambar 3. Data Gathering
Penelitian lalu masuk ke tahap berikutnya, yaitu tahap data splitting . Data splitting adalah proses pemisahan data untuk pelatihan dan data untuk pengujian. Tahap ini meliputi pembagian kelas,  pembagian  data,  pengacakan  data,  dan  eksplorasi  data.  Pada  tahap  ini,  data  dibagi  ke dalam dua folder secara manual, yaitu folder Train dan Test. Perbandingan data pada keduanya dibuat sebesar 8:2. Data splitting dapat dilihat pada gambar 4.

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 322-340
Gambar 4. Pembagian Dataset Menjadi Train dan Test
Setelah melakukan splitting , penelitian kemudian dilanjutkan ke tahap data loading atau akuisisi data. Dataset yang berisi gambar dari masing-masing alfabet pada aksara Sunda dengan jenis  file  berupa  .png  di  unggah  pada  Google  Drive  untuk  mempermudah  Google  Colab memanggil dataset. Pembacaan citra aksara ke dalam sistem dilakukan dengan menggunakan fungsi imread (Ferdiano, 2019). Proses pemanggilan dapat dilakukan dengan mendeklarasikan path  dari  dataset  dengan  terlebih  dahulu  melakukan  mount  terhadap  Google  Drive.  Akuisisi data dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Data Loading
Setelah data sudah berhasil diakuisisi pada tahap data loading , penelitian kemudian lanjut ke tahap preprocessing . Tujuan dari tahapan ini adalah untuk meningkatkan kualitas dari citra masukan yang akan diapat (Farhan et al., 2017). Data yang sudah dikumpulkan pada tahap data gathering kemudian  mengalami  proses preprocessing .  Tahap  ini  mencakup grayscale , edge tracking , contouring , dan image resize . Grayscale adalah proses konversi warna default gambar dari BGR atau Blue , Green , Red diubah menjadi GRAY. Grayscale adalah salah satu langkah awal untuk menerapkan algoritma Canny  Edge  Detection.  Tujuan  dari  pemberlakuan grayscale adalah  untuk  mengubah  nilai intensitas dari seluruh piksel pada masing-masing gambar berdasarkan derajat keabuan. Secara matematika, pemberlakuan grayscale pada data berupa gambar dapat dilakukan menggunakan rumus (1) (Taufiqurahman, 2019).
B G R Grayscale 144 . 0 587 . 0 299 . 0 + + = (1)
Edge tracking adalah proses pencarian tepi-tepi pada gambar setelah mengalami konversi warna grayscale . Tujuan dari deteksi tepi ini adalah untuk menegaskan garis-garis tepi pada gambar yang tentunya akan memudahkan sistem untuk kemudian mendeteksi gambar dengan kualitas  yang  relatif  lebih  jelas  atau  tidak blurry .  Perbedaan  data  sebelum  dan  sesudah mengalami edge tracking yang tertera pada gambar 6.

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 322-340 Model Klasifikasi Convolutional Neural Network Pada Sistem Penerjemah Audio Aksara Sunda
Gambar 6. Perbedaan data berupa gambar asli dengan data yang sudah mengalami edge tracking
Contouring merupakan  proses  pembentukan  model  kurva  yang  menjadi  penghubung seluruh titik kontinu atau yang berkelanjutan, yang memiliki warna dan/atau intensitas  yang sama.  Tujuan  dari  pemberlakuann contouring ini  adalah  untuk  mempermudah  sistem  dalam melakukan  analisis  bentuk  maupun  deteksi  untuk  pengenalan  objek. Contour dapat  bekerja dengan baik dengan menghasilkan akurasi yang baik apabila gambar yang  digunakan adalah gambar grayscale .  Perbedaan  data  sebelum  dan  sesudah  mengalami  contouring  tertera  pada gambar (7).
Gambar 7. Perbedaan Data Berupa Gambar Sebelum dan Sesudah Mengalami Proses

## Contouring
Tahap image resize diperlukan  karena  model  klasifikasi  membutuhkan  data  masukan dengan  piksel  berukuran  sama  150x150  agar  proses  komputasi  menjadi  lebih  ringan. Resize berarti  mengubah  ukuran  gambar  agar  seluruh  data  memiliki  jumlah  pixel  yang  seragam (Riansyah et al., 2017). Proses ini dilakukan dengan menggunakan fungsi cv2.resize(image,( 150 , 150 )) dengan tambahan fungsi loop dari for untuk membantu memudahkan komputasi. Contoh image resize tertera pada gambar 8.
DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 322-340

## Gambar 8. Data Mengalami Tahap Image Resize
Pada  tahap preprocessing ,  penelitian  kemudian  masuk  ke  tahap data  scaling . Data scaling adalah  proses  pembagian  seluruh  nilai  pada  data  dengan  nilai  maksimum  pada  data. Nilai  maksimum  pada  data  yang  berupa  gambar  adalah  nilai  piksel  terbesar  pada  masing- masing  gambar.  Nilai  dari  piksel  lainnya  pada  gambar  tersebut  akan  dibagi  oleh  nilai maksimum. Tujuan dari data scaling adalah untuk membuat jumlah piksel menjadi hanya antara angka 0 dan 1, sehingga memudahkan komputasi dalam membuat perbandingan dalam bentuk persentase.  Fungsi max () dapat  digunakan  pada  data  berupa  gambar  untuk  mengetahui  nilai piksel maksimum pada data tersebut. Data scaling pada data train dan data test berturut-turut dapat dilakukan dengan persamaan (2) dan (3).
train_images = train_images / image. max () (2) test_images = test_images / image. max () (3)
Setelah berhasil melakukan normalisasi,  penelitian berlanjut ke pembuatan model atau model  building . Model building adalah  tahap  pembuatan  model  yang  terdiri  dari  beberapa lapisan  ( layer ) neural network dengan  masing-masing  lapisan  dilengkapi  dengan  beberapa parameter  tersendiri.  Parameter  yang  dimaksud  seperti  pada  penelitian  ini  adalah weight , filter/kernel size , jumlah stride , image input size , dan fungsi aktivasi yang digunakan. Weight berfungsi  untuk  menentukan  berapa  jumlah filter/kernel yang  akan  digunakan  dalam  sekali proses pengolahan data  pada masing-masing layer . Semakin besar jumlahnya, semakin berat proses  komputasinya,  namun  proses  pengolahan  citra  akan  lebih  banyak.  Semakin  banyak proses pengolahan citra tidak menjamin hasil yang lebih baik. Filter/kernel size adalah ukuran filter/kernel dalam  satuan  piksel  yang  akan  digunakan  dalam  proses  pengolahan  data  pada masing-masing layer dengan jumlah maksimum yaitu  sama dengan  ukuran gambar yang di- input .  Jumlah stride dapat  diartikan  sebagai  jumlah  pergerakan filter/kernel setiap  langkah dalam satuan piksel. Secara default , stride memiliki besaran 1x1 piksel. Semakin besar stride yang digunakan, maka beban komputasi akan semakin ringan. Namun jumlah informasi pada gambar akan semakin berkurang, atau dengan kata lain akan ada piksel yang terlewat. Image input  size adalah  ukuran  gambar  yang  akan  dimasukkan  ke  dalam  model  untuk  mengalami pengolahan  citra.  Fungsi  aktivasi  adalah  fungsi  yang  bertugas  untuk  mengaktifkan  atau

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 322-340 Model Klasifikasi Convolutional Neural Network Pada Sistem Penerjemah Audio Aksara Sunda
menonaktifkan neuron atau piksel. Pada penelitian ini, fungsi aktivasi yang digunakan adalah Rectified Linear Unit (ReLu) dan Softmax. ReLu adalah fungsi aktivasi yang mengubah nilai negatif  pada  neuron  atau  piksel  menjadi  0  (nol).  Sedangkan  Softmax  adalah  fungsi  aktivasi klasifikasi  yang  mampu  mengelompokkan  output  ke  dalam  salah  satu  dari  beberapa  kelas ( multiclass  classification ).  Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  CNN  sebagai  algoritma klasifikasi  yang  terdiri  dari convolution  layers ,  yang  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  lapisan Conv2D  dan  MaxPooling2D,  serta fully  connected  layers ,  di  mana  lapisan-lapisan  yang digunakan adalah lapisan Flatten, Dense, dan Dropout. Lapisan Conv2D adalah lapisan yang berfungsi  untuk  mengolah  citra  berbasis  2  (dua)  dimensi  menggunakan filter/kernel dengan tujuan  untuk  memperjelas  atau  memperhalus  citra  tersebut  (konvolusi)  (Gazali  et  al.,  2012). Cara kerja konvolusi adalah dengan mengubah nilai piksel asli dengan nilai piksel baru, yang berdekatan dengan nilai piksel aslinya. Proses pengolahan citra menggunakan teknik konvolusi ini tidak akan mengubah ukuran citra. Lapisan MaxPooling2D adalah lapisan pengolahan citra berbasis  2  (dua)  dimensi  yang  berfungsi  untuk  mengurangi  ukuran  matriks  dari output yang diberikan oleh lapisan sebelumnya. Pengurangan tersebut dilakukan dengan hanya mengambil 1 (satu) nilai piksel maksimum sesuai pool size . Secara default , pool size memiliki besaran 2x2 piksel dengan stride sebesar 1x1 piksel. Artinya setiap 2x2 piksel dengan jarak langkah 1x1 piksel dari piksel pertama, hanya akan diambil 1 (satu) piksel dengan nilai tertinggi. Visualisasi pengurangan ukuran matriks menggunakan lapisan MaxPooling2D tertera pada gambar 9.
Gambar 9. Visualisasi Cara Kerja Max Pooling Layer Dengan 2x2 Pool Size dan 2x2 Stride
Lapisan Flatten berfungsi untuk memadatkan tinggi dan lebar dari ukuran output yang diterimanya. Pemadatan tinggi dan lebar ini dilakukan dengan mengambil seluruh nilai piksel dari output ( feature map ) yang diterima dari lapisan sebelumnya dan mengubah ukuran matriks menjadi  1  (satu)  dimensi  (vektor).  Visualisasi  pemadatan  tinggi  dan  lebar  ukuran output ditampilkan pada gambar 10.
DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 322-340
Gambar 10. Visualisasi Cara Kerja Flatten Layer
Lapisan Dense dapat diartikan sebagai lapisan yang berfungsi untuk memadatkan nilai- nilai dari ouput yang diterima dari lapisan sebelumnya menjadi satu nilai sesuai dengan output size . Untuk lapisan Dense terakhir, output size disesuaikan dengan jumlah kelas klasifikasi. Hal tersebut  dilakukan  agar  sistem  dapat  mengelompokkan output ke  dalam  kelas  yang  sesuai. Lapisan Dropout adalah lapisan regulasi yang berfungsi untuk memilih beberapa neuron secara acak untuk kemudian dikeluarkan dari pelatihan.
Model  disusun  untuk  menerima input -an  citra  atau  gambar  dengan  ukuran  150x150 piksel, sesuai  dengan hasil dari proses image resize pada tahap preprocessing . Model  terdiri dari 4 (empat) convolutional layer , dengan weight berturut-turut sebesar 32, 64, 128, dan 256, dan 1 (satu) classification layer . Masing-masing convolutional layer dilengkapi dengan 1 (satu) max pooling layer , kernel dengan ukuran 3x3 piksel, fungsi aktivasi ReLu, serta menggunakan stride secara default ,  yaitu  1. Classification  layer dibuka  dengan flatten  layer ,  kemudian dilanjut dengan dense layer dengan weight sebesar 256 dan menggunakan fungsi aktivasi ReLu. Classification layer juga dilengkapi oleh dropout layer dengan droupout parameter sebesar 0,2 atau 20%. Kemudian, classification  layer ditutup dengan dense layer dengan fungsi aktivasi softmax dan weight sesuai dengan jumlah kelas klasifikasi pada penelitian ini, yaitu 42 kelas. Diagram  alur dari lapisan-lapisan neural network yang menjadi  penyokong penelitian  sesuai dengan algoritma yang digunakan serta tabel arsitektur parameter CNN yang digunakan pada penelitian ini secara berturut-turut dapat dilihat sebagaimana tertera pada gambar 11 dan tabel 1.

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 322-340 Model Klasifikasi Convolutional Neural Network Pada Sistem Penerjemah Audio Aksara Sunda
Gambar 11. Diagram alur lapisan-lapisan neural network dengan algoritma CNN Tabel 1. Arsitektur CNN Layer Type Parameters Output Shape Parameters Image Input - 150x150x3 - Conv 1 + ReLu 32 Filter (3x3) 148x148x32 896 Max Pooling (2x2) 74x74x32 0 Conv 2 + ReLu 64 Filter (3x3) 72x72x64 18496 Max Pooling (2x2) 36x36x64 0 Conv 3 + ReLu 128 Filter (3x3) 34x34x128 73856 Max Pooling (2x2) 17x17x128 0 Conv 4 + ReLu 256 Filter (3x3) 15x15x256 295168 Max Pooling (2x2) 7x7x256 0 Flatten - 12544x1x1 0 Dense + ReLu 256 Neurons = 1 Layer 256 3211520 Dropout 20% - 0 Dense + Softmax 42 Classes 42 10794 Total Params (Trainable) 3.610.730 Params
Setelah selesai melakukan pembuatan model, penelitian kemudian dilanjutkan ke tahap data processing . Metode penelitian yang digunakan pada penelitian ini, terutama dalam tahap data processing , adalah pendekatan True Experimental , dengan melakukan data training secara berulang-ulang  terhadap dataset yang  dimiliki  menggunakan  aplikasi  yang  menerapkan algoritma  CNN  sebagai  algoritma  pemrosesan  gambar  dalam  tool  OpenCV  dan  library

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 322-340

## Darryl Nathanael, Ito Warsito
TensorFlow. Data training adalah  proses  dimana  model  dilatih  menggunakan dataset yang sudah mengalami splitting dan scaling. Beberapa parameter juga diperlukan untuk melakukan proses ini. Setelah melakukan data training , aplikasi kemudian diuji untuk pengimplementasian ke alfabet-alfabet dalam aksara Sunda untuk melakukan klasifikasi berdasarkan hasil dari data training yang dilakukan sebelumnya ke dalam kelas-kelas yang telah dibuat. Jika akurasi belum menunjukkan angka yang diharapkan, data processing terus dilakukan secara berulang sampai pengujian  akurasi  menggunakan  aplikasi  tersebut  mencapai  hasil  berupa  akurasi  yang memuaskan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang sudah diakuisisi kemudian akan dilatih pada proses pelatihan data atau data training menggunakan model yang sudah dibuat. Pembagian data pelatihan dan data validasi pada  penelitian  ini  adalah  8:2.  Jumlah epoch yang  digunakan  sebanyak  50  kali  dengan validation cycle sebanyak  7 cycle .  Dengan  model  dan  dataset  ini,  akurasi  pelatihan  berhasil mencapai 99,63% dan akurasi validasi berhasil mencapai 88,12%. Sementara itu, model yang sudah dilatih kemudian diuji menggunakan data pengujian sebagai hasil dari evaluasi model. Akurasi pengujian yang didapat dari model ini berhasil mencapai 82,14%.
Setelah melakukan data training dan testing , penelitian dilanjutkan ke tahap performace plotting  and  evaluation untuk  melihat  performa  dari  model  yang  dibuat  dan  kemudian dievaluasi. Pada tahap ini, hasil dari data training divisualisasikan ke dalam bentuk diagram plot. Diagram plot akurasi dan loss masing-masing dapat dilihat pada gambar 12.
Gambar 12. Diagram Plot Akurasi dan Loss Dari Pelatihan dan Validasi
Berdasarkan gambar 12, akurasi pelatihan dan akurasi validasi yang dihasilkan mulai dari epoch ke-10 sudah mulai stabil, namun tetap secara perlahan meningkat,  begitu juga dengan loss dari validasi data. Pada grafik loss , dapat dilihat bahwa validation loss pada awal epoch lebih rendah daripada train loss . Namun seiring bertambahnya epoch , validation loss akan lebih tinggi dari pada train loss dan semakin bertambah tinggi, sedangkan train loss perlahan-lahan menurun.  Selain  itu, gap atau  jarak  antara train  loss dan validation loss pada  gambar  dapat dikategorikan  sebagai gap yang  besar.  Melihat  bahwa  akurasi  penelitian  berhasil  mencapai 99,63% namun akurasi validasi dan pengujian tidak mencapai 90%, didapatkan bahwa model yang diajukan masih overfitting . Artinya, model dapat dengan baik mengklasifikasi data pada training set , sedangkan kesulitan dalam melakukan klasifikasi terhadap data pada validation set dan train  set .  Bila  disesuaikan  dengan  penelitian  (Brownlee,  2019)  dan  (Soleymani,  2022), adanya gap pada grafik loss yang besar adalah ciri-ciri model yang overfitting . Solusi untuk masalah  ini  menurut  buku  (El  Naqa  &  Murphy,  2015)  adalah  pada  pembuatan  model  yang seharusnya sesederhana mungkin, tetapi tidak boleh terlalu sederhana, karena sebaliknya hal tersebut malah dapat menyebabkan underfitting . Selain itu, melihat bahwa validation loss pada

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 322-340 Model Klasifikasi Convolutional Neural Network Pada Sistem Penerjemah Audio Aksara Sunda
epoch  tertentu  mulai  meningkat,  didapatkan  bahwa  pelatihan  data  yang  terlalu  lama juga menyebabkan overfitting pada  model  yang  diajukan.  Untuk  mencegahnya  menurut  buku (Chollet,  2021),  pengurangan epoch dapat  diberlakukan  pada  proses data  training . Pemberlakuan early  stopping seiring  dengan  berjalannya  proses data  training juga  dapat mencegah  terjadinya  proses  pelatihan  data  yang  terlalu  lama  sehingga  dapat  mencegah terjadinya overfitting . Jika dibandingkan dengan penelitian-penelitian terdahulu, dataset yang digunakan pada penelitian ini masih tergolong sedikit, yang mungkin menjadi faktor tambahan terjadinya overfitting .
Setelah melakukan uji dan evaluasi performa, penelitian lanjut ke tahap pengetesan model atau data testing , sekaligus untuk melihat error atau galat dari model yang diajukan. Pada tahap ini, model diuji dengan  penginputan gambar  ke  sistem  secara otomatis  menggunakan  fungsi dari  model  yang  diajukan  (objektif)  dengan  melakukan  prediksi  kelas  atau  label  klasifikasi berdasarkan gambar-gambar yang diperoleh dari data pengujian. Gambar secara acak diambil untuk  diprediksi,  kemudian  gambar  akan  diklasifikasi  berdasarkan  kelas-kelas  yang  ada. Kemudian  hasilnya  ditampilkan  dalam  bentuk  diagram  plot,  dan  dilengkapi  dengan kemampuannya  menghasilkan  output  berupa  audio  yang  sesuai  dengan  hasil  prediksi  dan klasifikasi seperti yang tertera pada gambar 13.

## Gambar 13. Hasil Pengujian Model
Gambar 13 menunjukkan output dari sistem ketika diuji dengan penginputan gambar ke sistem  secara  manual  (subjektif).  Sistem  berhasil  mengklasifikasi  gambar input -an  dan memberikan  prediksi  kelas  alfabet  sesuai  dengan  gambar.  Selain  itu  sistem  juga  berhasil memberikan audio output sesuai dengan pelafalan masing-masing kelas alfabet. Untuk analisis galat,  prediksi  dan  klasifikasi  sekaligus  dilakukan  sebanyak  25  kali  untuk  melihat  peluang munculnya galat seperti yang tertera pada gambar 14.
Gambar 14. Hasil Prediksi dan Klasifikasi Label Data Pengujian Secara Acak
Galat  dari  hasil  klasifikasi  dengan  penginputan  gambar  ke  sistem  secara  manual (subjektif)  yang  tertera  pada  gambar  14  dapat  dievaluasi  dan  dianalisis  untuk  mengetahui akurasi  pengujiannya.  Evaluasi  galat  dari  hasil  klasifikasi  pada  gambar  14dilakukan  dengan mencocokan  masing-masing  gambar  aksara  Sunda  dengan  hasil  klasifikasi  labelnya  secara manual. Hasil evaluasi analisis galat dari data yang tertera pada gambar 14 ditampilkan dalam bentuk tabel 2 dan tabel 3.
Tabel 2. Tabel Analisis Galat Pengujian Pertama Prediksi Ke Kelas Gambar Kelas Klasifikasi Benar/Salah 1 0 0 Benar 2 0 0 Benar 3 0 0 Benar 4 0 0 Benar 5 0 0 Benar 6 2 2 Benar 7 3 3 Benar 8 5 5 Benar 9 5 5 Benar 10 5 5 Benar 11 7 7 Benar 12 7 7 Benar 13 8 8 Benar 14 9 9 Benar 15 9 9 Benar 16 9 9 Benar 17 9 9 Benar 18 a a Benar 19 da da Benar 20 da da Benar 21 é é Benar 22 a é Salah

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 322-340 Model Klasifikasi Convolutional Neural Network Pada Sistem Penerjemah Audio Aksara Sunda
23 eu eu Benar 24 ga ga Benar 25 ha ha Benar Tabel 3. Tabel Analisis Galat Pengujian Pertama Prediksi Ke Kelas Gambar Kelas Klasifikasi Benar/Salah 1 1 1 Benar 2 7 7 Benar 3 7 7 Benar 4 7 7 Benar 5 5 5 Benar 6 4 4 Benar 7 2 2 Benar 8 2 2 Benar 9 8 8 Benar 10 8 8 Benar 11 9 9 Benar 12 9 9 Benar 13 a a Benar 14 e e Benar 15 ca ca Benar 16 ca ca Benar 17 é é Benar 18 a é Salah 19 ka ka Benar 20 ka ka Benar 21 i i Benar 22 qa qa Benar 23 ra ra Benar 24 sya sya Benar 25 ta ta Benar
Berdasarkan tabel 2 dan 3, secara perhitungan masing-masing tabel, maka akurasi yang diperoleh dari analisis performansi sistem dapat dilakukan menggunakan perhitungan accuracy dari confusion  matrix ,  yaitu  rasio  dari  seluruh  prediksi  atau  klasifikasi  benar  (positif  dan negatif) dengan keseluruhan data, yang dapat dihitung menggunakan rumus (4) (Ungkawa et al., 2022).
% 96 100 25 24 =  = Accuracy (4)
Akurasi yang didapat menggunakan persamaan di atas dapat digolongkan sebagai akurasi yang tinggi jika dibandingkan dengan beberapa penelitian terdahulu yang juga menggunakan persamaan di atas. Salah satu penelitian terdahulu yang menggunakan alogritma CNN dengan data  berupa  tulisan  tangan  digital  berhasil  mencapai  akurasi  sebesar  98%  secara  subjektif (Purnama et al., 2022) dengan menggunakan persamaan di atas. Masih dengan algoritma yang sama, beberapa penelitian lainnya berhasil mencapai akurasi masing-masing sebesar 85.71% secara  subjektif  (Amalia  et  al.,  2020)  dan  92.02%  secara  subjektif  (Rahmawati  et  al.,  2021) menggunakan  data  berupa  gambar  tulisan  tangan.  Penelitian  (Kirana  et  al.,  2020)  yang  juga menggunakan CNN  berhasil  mencapai  akurasi  sebesar 72.4%  secara subjektif menggunakan

## Darryl Nathanael, Ito Warsito
data berupa citra dari buku elektronik, 100% secara subjektif menggunakan data berupa citra dari huruf komputer, 87,1% secara subjektif dengan citra yang ditangkap oleh kamera ponsel, dan 85,5% secara subjektif dengan citra yang ditangkap oleh alat pemindai.
Untuk penelitian (Kirana et al., 2020) yang berhasil mencapai akurasi pengujian sebesar 100%,  akurasi  tersebut  didapatkan  dengan  pengujian  data  dalam  bentuk  citra  dari  huruf komputer, yang berarti  seluruh data dalam masing-masing kelas  akan memiliki  bentuk  yang sama persis dengan noise yang tidak akan jauh berbeda. Bahkan data pelatihan, data validasi, dan data pengujian akan berisi data yang serupa, karena tidak memungkinkan adanya perubahan bentuk masing-masing alfabet bila data yang digunakan berasal dari huruf komputer. Selain itu, penelitian ini berfokus pada klasifikasi aksara Sunda dalam bentuk citra tulisan tangan digital.
Berdasarkan hasil penelitian ini, model yang diajukan dengan menggunakan CNN pada penelitian ini tergolong baik, karena mampu melampaui hampir seluruh penelitian-penelitian terdahulu  yang  juga  menggunakan  CNN  dalam  hal  akurasi  pengujian  yang  didapat  secara subjektif  menggunakan  perhitungan accuracy dari confusion  matrix .  Angka  akurasi  yang dicapai membuktikan bahwa masing-masing tahap pada penelitian ini berhasil berjalan dengan baik. Baik hasil maupun proses dan masing-masing tahap yang dilakukan pada penelitian ini juga menunjukkan arah yang sejalan dengan penelitian-penelitian terdahulu. Penelitian ini juga memberikan output yang tidak disajikan oleh penelitian-penelitian terdahulu, yaitu terjemahan citra aksara Sunda ke dalam bentuk audio. Dengan menggunakan CNN, penelitian ini berhasil menerjemahkan citra aksara Sunda ke dalam bentuk audio dengan akurasi yang tinggi, yaitu 96% secara subjektif, sehingga ketepatan sistem dalam menerjemahkannya dapat diandalkan.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan,  kesimpulan  yang  didapat  adalah teknik  image processing dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasi  aksara  Sunda  maupun  aksara  lainnya dengan  memberikan output berupa  teks  dan  audio  sesuai  dengan  tujuan  penelitian  yang menjawab  permasalahan  berupa  belum  adanya  teknologi  serupa  yang  mampu  menghasilkan output berupa audio untuk memudahkan pengejaan dan pelafalan dalam pembelajaran aksara Sunda. Akurasi pelatihan dari model yang diajukan mencapai 99,63% dan akurasi validasi yang didapatkan  mencapai  88,12%.  Sementara  itu  akurasi  pengujian  dengan  penginputan  gambar secara otomatis  menggunakan  fungsi dari  model yang diajukan  (objektif)  mencapai  82,14%, dan  pengujian  dengan  penginputan  gambar  ke  sistem  secara  manual  (subjektif),  akurasi pengujian  berhasil  mencapai  96%.  Untuk  menjawab  permasalahan  dari  penelitian  ini  yang belum ada pada penelitian-penelitian sebelumnya, sistem yang diajukan mampu memberikan output  berupa  teks  dan  audio  pelafalan  atau  pengejaan  alfabet  aksara  Sunda  sesuai  dengan prediksi terhadap label klasifikasi dari alfabet aksara Sunda dalam bentuk gambar tulisan tangan digital yang diberikan, dimana penelitian-penelitian terdahulu belum dapat memberikan output berupa  audio.  Sistem  juga  dapat  diatur  untuk  dapat  memutar  audio  secara  otomatis  ataupun sebaliknya  setelah  melakukan  prediksi  terhadap  label  klasifikasi,  sesuai  dengan  keinginan penggunanya nanti.
Sebagai  saran  dan  kontribusi  dalam  pembelajaran,  penelitian  ini  memberikan  peluang kepada penelitian selanjutnya dalam bidang klasifikasi menggunakan teknik image processing dengan  algoritma  CNN  yang  mampu  memberikan ouput berupa  audio.  Selain  itu,  penelitian selanjutnya juga dapat mengembangkan penelitian ini untuk membaca aksara atau tulisan per kata atau bahkan per kalimat,  baik  aksara Sunda  maupun aksara atau tulisan lainnya. Untuk kedepannya,  penelitian  selanjutnya  dapat  meningkatkan  akurasi  pengujian  dalam  melakukan klasifikasi citra tulisan tangan digital menggunakan CNN. Selain itu, model yang diajukan oleh penelitian ini beserta dengan output -nya dapat dikembangkan menjadi aplikasi berbasis website maupun mobile dengan  beberapa  modifikasi  yang  memudahkan  pembelajaran  kepada

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 322-340 Model Klasifikasi Convolutional Neural Network Pada Sistem Penerjemah Audio Aksara Sunda
masyarakat,  baik  masyarakat  Indonesia  maupun  masyarakat  asing  yang  ingin  mempelajari aksara Sunda. Penambahan dataset dari berbagai sumber, seperti tulisan tangan yang ditangkap oleh  kamera handphone ,  aksara  Sunda  dalam  bentuk  tulisan  komputer,  dan  lainnya,  serta penambahan  aksara  Rarangkén  dapat  dilakukan  untuk  memaksimalkan  potensi  dari  sistem klasifikasi ini.

## 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),  19-27. https://doi.org/10.24114/cess.v5i1.14839
Apriyanto, D. (2018). Implementasi Optical Character Recognition Pada Kamus Aksara Sunda- Indonesia Menggunakan Algoritma Feature Extraction Berbasis Android. UIN Sunan Gunung Djati Bandung . https://digilib.uinsgd.ac.id/20803/.
Brownlee,  J.  (2019). How  to  use  Learning  Curves  to  Diagnose  Machine  Learning  Model
Performance . Machine Learning Mastery.
https://machinelearningmastery.com/learning-curves-for-diagnosing-machine- learning-model-performance/. (url)
Chollet, F. (2021). Deep Learning with Python . USA: Simon and Schuster.
El  Naqa,  I.,  &  Murphy,  M.  J.  (2015).  What  is  machine  learning?,  in  machine  learning  in radiation oncology. machine learning in radiation oncology, Cham: Springer , 3-11.
Farhan, A. A., Atmaja, R. D., & Aulia, S. (2017). Perancangan Dan Analisis Sistem Pengenalan Kata  Aksara  Sunda  Menggunakan  Metode  Learning  Vector  Quantization  Berbasis Pengolahan Citra. E-Proceeding of Engineering , 1-14.
Ferdiano, J. (2019). Alih Aksara Sunda Tulisan Tangan Menggunakan Metode Ekstraksi Ciri Freeman  Chain  Code  (FCC)  dan  Metode  Klasifikasi  K-Nearest  Neighbor(KNN). Universitas Sanata Dharma (Skripsi). https://repository.usd.ac.id/35194/
Gazali,  W.,  Soeparno,  H.,  &  Ohliati,  J.  (2012).  Penerapan  Metode  Konvolusi  Dalam Pengolahan Citra Digital. Jurnal Mat Stat , 12 (2), 103-113.
Kahfie,  M.  I.  (2022).  Klasifikasi  Citra  Tulisan  Tangan  Aksara  Sunda  dengan  Metode  CNN-
ELM. In Universitas Gadjah Mada . http://etd.repository.ugm.ac.id/penelitian/detail/212378. (skripsi)
Kirana, A., Hikmayanti, H., & Indra, J. (2020). Pengenalan Pola Aksara Sunda dengan Metode Convolutional Neural Network. Scientific Student Journal for Information, Technology and Science , 1 (2), 95-100.
Maulana, A. (2013). Kurang, Kesadaran Masyarakat Sunda Menjaga Budaya Sunda. Bandung: UNPAD .
Nielsen,  M.  A.  (2015). Neural  Networks  And  Deep  Learning .  San  Francisco,  CA,  USA: Determination press.
Nugraha, S. S., R, C. M. S., & Rachman, A. N. (2021). Implementasi Pengenalan Bahasa Sunda Bergambar Untuk Anak Usia Dini Berbasis Android. Scientific Articles of Informatics Students , 4 (1), 25-34.

## Darryl Nathanael, Ito Warsito
Purnama, A., Bahri, S., Gunawan, G., Hidayatulloh, T., & Suhada, S. (2022). Implementation of Deep Learning for Handwriting Imagery of Sundanese Script Using Convolutional Neural  Network  Algorithm  (CNN). ILKOM  Jurnal  Ilmiah , 14 (1),  10-16. https://doi.org/10.33096/ilkom.v14i1.989.10-16.
Rahmawati, S. N., Hidayat, E. W., & Mubarok, H. (2021). Implementasi Deep Learning Pada Pengenalan  Aksara  Sunda  Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network. INSERT :  Information  System  and  Emerging  Technology  Journal , 2 (1),  46-58. https://doi.org/10.23887/insert.v2i1.37405.
Riansyah, R. R., Nurhasanah, Y. I., & Dewi, I. A. (2017). Sistem Pengenalan Aksara Sunda Menggunakan  Metode  Modeified  Dierection  Feature  dan  Learning  Vector Quantization. Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem  Informasi , 3 (1),  17-30. https://doi.org/10.28932/jutisi.v3i1.563.
Salsabila, H., Rachmawati, E., & Sthevanie, F. (2019). Sundanese Aksara Recognition Using Histogram  of  Oriented  Gradients. 2019  2nd  International  Seminar  on  Research  of Information  Technology  and  Intelligent  Systems,  ISRITI  2019 ,  253-258. https://doi.org/10.1109/ISRITI48646.2019.9034589.
Septiadi,  A.  (2018). Perbandingan  algoritma  tamplate  matching  dengan  canny  untuk pengenalan aksara Sunda (Doctoral dissertation, UIN Sunan Gunung Djati Bandung). https://digilib.uinsgd.ac.id/14220/
Setyansyah,  R.,  Siregar,  Y.  S.,  &  Khairani,  M.  (2019).  Noise  Removal  Pada  Citra  Digital Dengan Menggunakan Metode Active Contour. ALGORITMA: Jurnal Ilmu Komputer Dan Informatika , 5 (1), 978-979.
Shukla, N., & Fricklas, K. (2018). Machine Learning with Tensor Flow . Greenwich: Manning.
Soleymani,  A.  (2022). Your  validation  loss  is  lower  than  your  training  loss?  This  is  why! Towards  Data  Science.  https://towardsdatascience.com/what-your-validation-loss-is- lower-than-your-training-loss-this-is-why-5e92e0b1747e.
Sugiri, D., Hikmayanti, H., & Suharso, A. (2019). Rancang Bangun Aplikasi Kamus Sunda- Indonesia  Dengan  Metode  Binary  Search  Berbasis  Android. Techno  Xplore :  Jurnal Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi , 4 (1), 1-14. https://doi.org/10.36805/technoxplore.v4i1.537.
Taufiqurahman, M. (2019). Rekognisi Karakter Aksara Sunda Tulisan Tangan Menggunakan Ekstraksi  Ciri  HOG  dan  Metode  Klasifikasi  SVM. Universitas  Gadjah  Mada . http://etd.repository.ugm.ac.id/penelitian/detail/183149.
Ungkawa,  U.,  Fauzi,  R.,  &  Rohaeti,  N.  (2022).  Penentuan  Ukuran  Citra  Minimal  Sistem Konversi  Aksara  Sunda  dengan  Metode  Template  Matching  Correlation. Multimedia Artificial Intelligent Networking Database Journal , 7 (2), 177-187. https://doi.org/10.26760/mindjournal.v7i2.177-187.
Usman,  S.  (2020). Terancam  Punah  dan  Jalan  Panjang  Digitalisasi  Aksara  Daerah  di Indonesia .  Merdeka.Com.  https://www.merdeka.com/teknologi/terancam-punah-dan- jalan-panjang-digitalisasi-aksara-daerah-di-indonesia.html.
Vaughan,  J.  (2018). What  Is  Tensorflow? Data  Management  Strategies  Tech  Target. https://www.techtarget.com/searchdatamanagement/definition/TensorFlow.

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 322-340

## How to cite :
Nathanael,  D.,  &  Wasito,  I.  (2023).  Model  Klasifikasi  Convolutional  Neural  Network  Pada  Sistem Penerjemah Audio Aksara Sunda. DECDDE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3(2), 322-340. http://dx.doi.org/10.51454/decode.v3i2.217