## Implementasi Convolutional Neural Network (CNN) Untuk Pengenalan Tulisan Tangan Aksara Bima
Ahmad Angga Handoko 1 Mochamad Alfan Rosid 2* Uce Indahyanti 3
1,2,3 Informatika, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo, Jl. Mojopahit No.666 B, Sidowayah, Celep,
Kec. Sidoarjo, Kabupaten Sidoarjo, Jawa Timur, 61215 Indonesia
1 ahmadangga.h@protonmail.com, 2 alfanrosid@umsida.ac.id, 3 uceindahyanti@umsida.ac.id *Penulis Korespondensi: Mochamad Alfan Rosid alfanrosid@umsida.ac.id

## Abstrak
Indonesia  dengan kaya  akan  ragam budaya  yang dimilikinya, tentu mengakibatkan keberadaan  beragam bahasa  di  dalamnya.  Pada  dialek  suatu  wilayah,  terdapat  lambang-lambang  huruf  yang  mewakili pengungkapan bahasa khas daerah tersebut. Salah satu contoh bahasa yang memperlihatkan karakteristik unik dalam sistem penulisannya adalah bahasa Bima, yang dikenal dengan sebutan aksara Bima. Aksara Bima, atau yang sering disebut sebagai aksara Mbojo adalah sistem tulisan yang secara tradisional digunakan di wilayah Bima, terletak di Provinsi Nusa Tenggara Barat. Aksara Bima masih belum tersebar luas di kalangan masyarakat umum, sehingga penting untuk melestarikannya sebagai bagian dari warisan budaya suku Mbojo. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melatih  komputer  untuk  mengenali  karakter  aksara  Bima.  Metode Convolutional Neural Network (CNN) digunakan dalam penelitian ini untuk melakukan pengenalan terhadap tulisan  tangan  aksara  Bima.  Dataset  yang  digunakan  terdiri  dari  2640  citra  tulisan  tangan  aksara  Bima dengan  22  kelas.  Hasil  penelitian  menunjukkan  kinerja  model  CNN  yang  handal,  dengan  akurasi  97,34%, presisi 97,56%, recall 97,34%, dan f1-score 97,31% pada data uji.
Kata Kunci: Aksara Bima ; Convolutional Neural Network; Deep learning; Pengenalan; Tulisan Tangan

## Abstract
Indonesia with its rich cultural diversity, certainly results in the existence of various languages in it.  In the dialect of a region, there are letter symbols that represent the expression of the region's unique language. One example of a language that shows unique characteristics in its writing system is Bima, known as the Bima script. Bima script, or often referred to as Mbojo script, is a writing system traditionally used in the Bima region, located in West Nusa Tenggara Province. Bima script is still not widespread among the public, so it is important to preserve it as part of the cultural heritage of the Mbojo tribe. This research aims to train a computer to recognize  Bima  characters.  The  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  method  is  used  in  this  research  to recognize Bima script handwriting. The dataset used consists of 2640 images of Bima script handwriting with 22 classes. The results showed a reliable performance of the CNN model, with an accuracy of 97,34%, precision 97,56%, recall 97,34%, and f1-score 97,31% on the test data.
Keywords: Bima Script; Convolutional Neural Network; Deep learning; Handwriting; Recognition

## 1. Pendahuluan
Indonesia sebagai negara dengan wilayah kepulauan terluas di dunia, terdiri dari 17.508 pulau, dihuni oleh berbagai suku bangsa yang menciptakan kekayaan dalam bentuk keragaman budaya dan tradisi [1]. Aksara Bima sebagai salah satu bentuk budaya, yang juga dikenal sebagai Aksara Mbojo digunakan di Kabupaten Bima, Nusa Tenggara Barat. Terdapat dua versi aksara Bima yaitu aksara Bima kuno dan aksara Bima/mbojo  yang memiliki bentuk mirip dengan aksara lontara atau bugis. Aksara Bima dipakai untuk menulis bahasa Bima (Nggahi Mbojo) yang digunakan di bagian  timur  pulau  Aksara  Bima  merupakan  sistem  penulisan  yang  digunakan  untuk  menulis
bahasa Bima (Nggahi Mbojo), yang secara linguistik digunakan di bagian timur pulau Sumbawa [2].
Aksara Bima sudah dikenal sejak berabad-abad yang lalu. Menurut catatan sejarah, kerajaan Bima telah  menggunakan  Aksara  Mbojo  (Aksara  Bima)  dalam  aktivitas  menulis  naskah-naskah kerajaan sejak abad ke XIV M. Menurut Hj. Siti Maryam R. Salahuddin, Aksara Mbojo memiliki dua bentuk huruf. Pertama, terdiri dari satu huruf, mulai dari A hingga Y, dengan pengecualian Q, V, X, dan  Z  yang  tidak  memiliki  bentuk  hurufnya.  Dalam  beberapa  kasus,  jika  terdapat  huruf  Q, digantikan dengan huruf K, misalnya kata "Qosdun" menjadi "Kosdun." Demikian pula, huruf Z diganti dengan J, seperti "zaman" menjadi "jaman" dan "zat" menjadi "jat." Mengenai huruf V dan X, masih  perlu  penelitian  lebih  lanjut untuk  menentukan  apakah  mereka memiliki  kata  dalam bahasa  Bima.  Aksara  Mbojo  juga  mirip  dengan  huruf  hijaiyah  dan  memiliki  tanda  baca  yang membedakan antara a, i, u, e, dan o [3].
Aksara Bima digunakan di tingkat pendidikan dasar dan menengah pertama yang termuat dalam peraturan Walikota Bima nomor 50 tahun 2019 [4]. Setelah menyelesaikan jenjang studi sekolah menengah pertama, tidak ada lagi pelajaran aksara Bima pada jenjang sekolah berikutnya. Dengan berkurangnya penggunaan aksara Mbojo pada saat ini ditakutkan dapat menyebabkan hilangnya kebudayaan  yang  diwariskan  oleh  Suku  Mbojo  [5].  Oleh  karena  itu  penting  untuk  dilakukan edukasi  tentang  bentuk  dan  tulisan  aksara  Mbojo  kepada  masyarakat  agar  dapat mempertahankan kebudayaan yang telah diwariskan oleh suku Mbojo [6].
Pengenalan  tulisan  tangan  aksara  Bima  dilakukan  melalui  pendekatan deep  learning menggunakan  algoritma Convolutional  Neural  Network (CNN)  sebagai  bagian  dari  upaya pelestarian  aksara.  Metode Neural  Network merupakan  salah  satu  pendekatan  pembelajaran terawasi yang sudah memperoleh popularitas yang cepat dalam beberapa tahun terakhir karena kinerja yang baik [7]. Salah satu faktor yang mempengaruhi performansi atau nilai presisi yang dihasilkan  adalah  banyaknya  iterasi. Convolutional  Neural  Network (CNN)  adalah  evolusi  dari Multi-Layer  Perceptron (MLP)  yang  dirancang  untuk  mengelola  data  dua  dimensi,  dan  karena kedalaman jaringan yang dalam dan banyak diterapakan pada data gambar, CNN diklasifikasikan sebagai jenis jaringan saraf tiruan  [8]. MLP untuk klasifikasi citra ini tidak cocok karena tidak mencatat informasi khusus dari citra dan setiap piksel dapat diinterpretasikan sebagai fitur yang bersifat independen jadi mendapatkan hasil yang tidak memuaskan [9].
Penelitian mengenai pengenalan tulisan tangan menggunakan kecerdasan buatan menjadi topik yang menarik bagi para peneliti daӏam beberapa tahun terakhir. Salah satunya penelitian yang ber judul “Pengenalan Tulisan Tangan Karakter Aksara Batak Toba dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN)” [10]. Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan suatu model yang memiliki  kemampuan  untuk  mengenali  tulisan  dalam  aksara  Batak  Toba  menggunakan Convolutional  Neural  Network .  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  kinerja  optimal  pada pengujian pertama dengan tingkat akurasi mencapai 89.47%.
Pada penelitian selanjutnya yang berjudul “Perbandingan Arsitektur VGG16 Dan Resnet50 Untuk Rekognisi Tulisan Tangan Aksara Lampung” [11]. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasian citra tulisan tangan aksara lampung dengan membandingkan kinerja model deep learning VGG16 dan ResNet50. Hasil uji coba menunjukkan bahwa VGG16 mencapai tingkat akurasi sebesar 91% dan juga memberikan efisiensi waktu pelatihan yang lebih baik. Di sisi lain, ResNet50 mendapatkan akurasi  65%  yang  memerlukan  waktu  komputasi  yang  lebih  lama  dan  memberikan  tingkat akurasi yang lebih rendah.
Pada  penelitian  lain  dengan  judul “Identifikasi  Tulisan  Tangan  Aksara  Jepang  Hiragana Menggunakan  Metode  CNN  Arsitektur  VGG- 16” [12].  Penelitian  ini  bertujuan  mengidentifikasi objek  tulisan  tangan  huruf  Jepang  Hiragana  dengan  metode  CNN  dengan  arsitektur  VGG-16. Dalam  penelitian  ini,  tiga  skenario  berbeda  digunakan: optimizer Adam, optimizer SGD,  dan
optimizer RMSprop. Hasil penelitian terbaik di skenario optimizer Adam dengan nilai accuracy sebesar 97.6%. Penelitian yang berjudul “ Vietnamese Handwritten Character Recognition Using Convolutional Neural Network ”, bertujuan untuk membuat model yang efektif untuk mengenali karakter tulisan tangan Vietnam dengan menggunakan Convolutional Neural Network (CNN), yang terdiri  dari  tiga convolutional  layers dan  dua fully connected  layers .  Teknik dropout digunakan untuk mencegah terjadinya overfitting, menghasikan tingkat akurasi 97% [13].  Imran Khandokar pada  penelitan  yang  berjudul  “ Handwritten  Character  Recognition  Using  Convolutional  Neural Network ”. Bertujuan untuk menerapkan Convolutional Neural Network dalam pengenalan tulisan tangan menggunakan dataset NIST. Hasil pengujian menunjukkan bahwa akurasi sebesar 92.91% diperoleh dari 200 gambar testing dengan 1000 gambar training [14].
Pada penelitian ini menggunakan arsitektur CNN yang terdiri dari 4 convolutional layers dan 2 fully connected layers. Penerapan teknik dropout untuk mencegah model mengalami overfitting dan augmentasi data untuk memperbanyak variasi  data dengan membuat data baru  dari data yang  sudah  ada.  Selain  itu,  melakukan tuning pada hyperparameter untuk  memperoleh  hasil akurasi yang optimal dengan 4 macam skenario. Tujuan dari penelitian ini untuk membangun model Convolutional Neural Network (CNN) yang mampu mengenali tulisan tangan aksara Bima.

## 2. Metode Penelitian
Tahapan  penelitian  ini  terdiri  dari  pengumpulan  data,  praproses  dan  augmentasi  data, implementasi CNN, dan evaluasi [15].

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## Pengumpulan Data
Data diperoleh dari penelitian dengan judul “Pengenalan Pola Tulisan Tangan Aksara Bima menggunakan Ciri Tekstur dan KNN” [5]. Proses pengumpulan data aksara Bima melibatkan sebanyak 10 orang responden. Responden diharapkan untuk menuliskan 22 karakter dalam aksara Bima, dengan masing-masing karakter ditulis sebanyak 12 kali. Setiap karakter akan dituliskan pada media kertas F4, menggunakan bolpoin berukuran 1.0 mm. Setelah itu, data akan dijadikan digital menggunakan scanner dengan pengaturan sebesar 600 dpi.
Data  yang  terkumpul  dilakukan cropping sehingga  menghasilkan  12  buah  tulisan  tangan untuk setiap karakternya. Setiap citra karakter tulisan aksara Bima dibedakan dengan cara diberi  label  sesuai  dengan  karakter  masin-masing.  Sehingga  data  yang  didapat  sebanyak 2640 citra. Hasil pengumpulan citra tulisan tangan aksara Bima dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Citra Tulisan Tangan Aksara Bima
Dataset terdiri dari 22 kelas yaitu a, ba, ca, da, fa, ga, ha, ja, ka, la, ma, mpa, na, nca, nga, nta, ra, pa, sa, ta, wa, dan ya. Data dibagi menjadi 80% untuk data latih dan 20% untuk data uji menghasilkan data latih sebanyak 2.112 dan data uji sebanyak 528 citra.

## Praproses Dan Augmentasi Data
Praproses data dilakukan dengan merubah ukuran semua citra menjadi 180 x 180 piksel. Citra  juga  dikonversi  menjadi  3  channel  warna  yaitu Red , Green , and Blue (RGB)  serta melakukan rescaling dengan nilai 1./255 seperti pada persamaan (1), agar rentang nilai RGB yang semula 0-255 menjadi 0 dan 1 [16][17]. Hal tersebut dilakukan supaya mempercepat proses training dan membutuhkan memory yang lebih sedikit [18].
𝑜𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡  = 𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡 × 1 255 (1)
Augmentasi  data  adalah  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  meningkatkan  jumlah  citra dalam  dataset  dengan  melakukan  transformasi  pada  citra  asli.  Dengan  menggunakan augmentasi data dapat meningkatkan akurasi dari model, terutama untuk beberapa kelas yang salah diklasifikasi [19]. Transformasi umum yang biasanya digunakan adalah flipping , rotating , scaling , and cropping [20]. Adapun beberapa transformasi yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu:
1. Rotation untuk merotasi citra secara acak.
2. Shear untuk mencukur citra secara acak.
3. Width Shift dan Heigth Shift untuk menggeser citra secara acak baik lebar maupun tinggi.
4. Zoom untuk memperbesar bagian citra secara acak.
5. Horizontal Flip untuk membalik citra secara horizontal.
6. Filling untuk mengisi piksel baru yang terbuat saat melakukan rotasi atau pergeseran secara lebar maupun tinggi.
Hasil praproses dan augmentasi data dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil Praproses Dan Augmentasi Data

## Pembangunan Model CNN
Convolutional Neural Network adalah kombinasi dari algoritma deep learning dan jaringan syaraf buatan yang biasanya digunakan untuk memproses data piksel dan citra  [21], [22]. Arsitektur CNN memiliki beberapa komponen yaitu: Convolution layer , Rectified Linear Unit (ReLu), Pooling layer , Fully connected layer , dan softmax activation .
Convolution layer merupakan bagian penting dari CNN yang berfungsi untuk mengekstrak fitur pada citra [23]. Pada layer ini, terjadi proses konvolusi di mana filter diterapkan pada citra. Filter yang diterapkan  biasanya berbentuk matriks dengan ukuran seperti 1x1, 3x3, atau  5x5  [24].  Proses  konvolusi  ini  menghasilkan feature  map yang  kemudian  akan dipergunakan pada activation layer [25]. Pada Gambar 4 menunjukkan proses dot operation dari citra masukan 5x5 dengan filter 3x3, setelah proses konvolusi selesai dibagian pertama, kemudian,  filter  akan  bergeser  secara  bertahap  hingga  semua  bagian  dari  citra  telah diproses. Proses ini akan membentuk output berupa citra dengan ukuran 3x3.
Gambar 4. Convolutional Layer
Rectified  Linear  Unit (ReLU)  merupakan  salah  satu  jenis activation  function untuk memperkenalkan  non-linearitas  pada  model  CNN.  Pada  Gambar  5  adalah  ilustrasi  dari operasi  ReLU,  jika  inputan  x  adalah  positif  maka  keluaranya  x,  jika  sebaliknya  maka  0. Persamaan (2) merupakan rumus dari ReLU [21].
𝑓(𝑥) = max (0, 𝑥)
(2)
Gambar 5. ReLU Function
Pooling  layer berfungsi  untuk  mengurangi  dimensi  citra  namun  tetap  menjaga  informasi penting yang terdapat dalam citra tersebut. Proses pooling dapat mengurangi sumber daya komputasi yang diperlukan untuk pemrosesan citra  [26]. Pooling layer memiliki beberapa kategori  yaitu MaxPooling , AveragePooling , GlobalMaxPooling ,  dan GlobalAveragePooling . MaxPooling digunakan dalam peneltian ini dengan size bawaan 2 x 2 yang akan memberikan keluaran berupa nilai terbesar dari citra. Pada Gambar 6 menunjukkan proses pooling .
Gambar 6. Pooling Layer
Fully  connected  layer merupakan  sebuah layer yang  berfungsi  untuk  melakukan transformasi dimensi data agar dapat diklasifikasikan secara linier [27]. Sebelum memasuki fully  connected  layer setiap neuron pada convolutional  layer perlu  dikonversikan  menjadi vektor, proses ini disebut flattening , diilustrasikan seperti pada Gambar 7. Setelah proses flattening setiap aktivitas dari layer sebelumnya dapat dihubungkan ke semua neuron dari fully connected layer seperti pada Gambar 8.
Fully  connected  layer menggunakan activation  function  softmax yang  berfungsi  untuk menentukan  klasifikasi  citra  inputan  [28]. Softmax mengeluarkan  keluaran  yang  terletak dalam interval nilai antara 0 dan 1, dengan total probabilitas semua kemungkinan adalah 1 . Teknik  regularisasi dropout diterapkan  sebelum fully  connected  layer untuk  mengatasi potensi overfitting dan meningkatkan kecepatan pembelajaran.
Gambar 7. Flattening

## Gambar 8. Fully Connected Layer
Arsitektur CNN pada penelitian ini diilustrasikan pada Gambar 9 yang memiliki 11.017.046 parameter.  Data  tulisan  tangan  aksara  Bima  yang  sudah  melalui  tahapan  praproses  dan augmentasi data dengan shape citranya adalah 180x180x3 kemudian masuk ke convolution layer pertama dengan filter 3x3 menghasilkan 178x178x32. Hasil tersebut akan dimasukan ke pooling layer dengan pool size 2x2 dan stride bernilai 1 sehingga memberikan keluaran 89x89x32, proses tersebut berulang seterusnya sampai convolutional layer terakhir menjadi 9x9x256 sebelum masuk ke fully connected layer . Convolutional layer mengecilkan dimensi citra yang awalnya 180x180 menjadi 9x9 dan memperbesar channel yang awalnya 3 menjadi 256.  Aktivasi  ReLU  digunakan  pada  setiap convolutional layer untuk  mengurangi kemungkinan penurunan performa arsitektur karena adanya perhitungan negatif.
Layer  terakhir  yaitu fully  connected  layer untuk  mengklasifikasi  berdasarkan  fitur  yang sudah dipelajari di convolutional layer . Proses flatten menghasilkan 20.736 parameter. Pada hidden layer memiliki 512 neurons dengan aktivasi ReLU kemudian dilakukan dropout . Pada output layer dengan  22 neurons yang  sesuai  dengan  jumlah  kelas  prediksi  aksara  Bima. Lapisan  ini  menggunakan  fungsi  aktivasi softmax untuk  menghasilkan  distribusi probabilitas dari prediksi kelas.
Gambar 9. Arsitektur CNN
Dalam proses training terdapat beberapa parameter yaitu step per epoch sebanyak data uji dibagi batch size , nilai epoch , loss function menggunakan Sparse Categorical Cross Entropy (SCCE), modelcheckpoint dengan save_best_only ,  metrics  berupa accuracy , validation_data menggunakan  data  uji  untuk  mengevaluasi validation loss dan validation accuracy pada setiap akhir epoch.

## Evaluasi
Confusion  matrix digunakan  dalam  proses  evaluasi  untuk  mengetahui  perbandingan  hasil prediksi  yang  dilakukan  model  dengan  label  sebenarnya  dari  22  kelas. Confusion  matrix berfungsi  untuk  mengukur  berbagai metrics yang  berbeda  dalam  mengevaluasi  kinerja model yang telah dikembangkan [29], [30], [31]. Beberapa metrics yang umum digunakan mencakup accuracy , precision , recall , dan f1-score [32][33]. Terdapat 4 kemungkinan yang terjadi seperti terlihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Confusion Matrix [34] .
1. True Positive (TP) : kondisi dimana aksara Bima diprediksi dengan benar sebagai kelas positif ( Positive ), dan memang bener-benar termasuk kelas yang sesuai ( True ).
2. True  Negative (TN)  :  kondisi  dimana  aksara  Bima  diprediksi  dengan  kelas  negatif ( Negative ), dan memang tidak termasuk kelas yang sesuai ( True ).
3. False Positive (FP) : kondisi dimana aksara Bima diprediksi dengan benar sebagai kelas positif ( Positive ), tetapi ternyata tidak termasuk dalam kelas yang benar ( False ).
4. False  Negative (FN)  :  kondisi  dimana  aksara  Bima  diprediksi  sebagai  kelas  negatif ( Negative ), tetapi ternyata termasuk dalam kelas yang benar ( True ).
Accuracy adalah perbandingan antara prediksi yang benar dengan seluruh data yang ada. Akurasi  menjelaskan  “Berapa  persen  aksara  Bima  yang  diprediksi  sesuai  kelasnya  dari keseluruhan data”.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = TP +TN 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 (3)
Precision adalah perbandingan antara prediksi yang tepat positif dengan total prediksi yang dianggap positif. Precision menjelaskan “Berapa persen aksara Bima yang memang sesuai kelasnya dari keseluruhan aksara Bima yang diprediksi sesuai kelasnya”.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = TP 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (4)
Recall adalah  perbandingan  antara  prediksi  yang  tepat  positif  dengan  kesuluruhan  data yang memang benar. Recall menjelaskan “Berapa persen aksara Bima yang diprediksi sesuai kelasnya dibandingkan kesuluruhan aksara Bima yang memang sesuai kelasnya”.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = TP 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (5)
F1 Score merupakan harmonic mean dari recall dan precision .
𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 × (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 × 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+ 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (6)

## 3. Hasil
Penelitian  ini  dilakukan  menggunakan Google  Colab dengan  bahasa  pemrograman Python dan library seperti Keras, NumPy , Matplotlib , Pandas, dan Scikit-learn . Peneliti melakukan beberapa skenario untuk mengoptimalkan model dalam mengenali tulisan tangan aksara Bima. Terdapat 4 skenario, skenario  pertama percobaan terhadap variasi  nilai epoch , skenario  kedua percobaan terhadap variasi nilai learning rate , skenario ketiga percobaan terhadap variasi jenis optimizer , dan skenario keempat percobaan terhadap variasi nilai batch size.
Tabel 1 . Classification Report No Aksara Precision Recall F1-score 1. a 0.89 1.00 0.94 2. ba 1.00 0.96 0.98 3. ca 0.83 1.00 0.91 4. da 1.00 1.00 1.00 5. fa 1.00 1.00 1.00 6. ga 1.00 0.88 0.93 7. ha 1.00 1.00 1.00 8. ja 1.00 1.00 1.00 9. ka 0.96 1.00 0.98 10. la 0.95 0.75 0.84 11. ma 1.00 1.00 1.00 12. mpa 1.00 1.00 1.00 13. na 1.00 1.00 1.00 14. nca 1.00 1.00 1.00 15. nga 0.96 0.96 0.96 16. nta 1.00 1.00 1.00 17. pa 0.92 1.00 0.96 18. ra 0.96 0.96 0.96 19. sa 1.00 1.00 1.00 20. ta 1.00 1.00 1.00 21. wa 1.00 0.92 0.96 22. ya 1.00 1.00 1.00 Akurasi pelatihan 94.36 Akurasi validasi 97.34 Macro AVG 97.56 97.34 97.31 Weighted AVG 97.56 97.34 97.31
Tabel  1  menunjukan  hasil  percobaan  terbaik  dengan  kombinasi hyperparameter dengan  nilai epoch 100, batch size 32, optimizer Adam, dan learning rate 0,001 yaitu akurasi validasi mencapai 97,34% dari keseluruhan data uji sedangkan akurasi pelatihan sebesar 94,36% dari keseluruhan data latih. Terdapat beberapa kekurangan seperti nilai precision terendah pada aksara ke-3 (ca) sebesar 83%, nilai recall dan f1-score terendah pada aksara ke-10 (la) sebesar 75% dan 84%.
Confusion Matrix pada Gambar 11 menujukkan beberapa kesalahan prediksi aksara Bima seperti aksara ke-2 (ba) diprediksi a, aksara ke-6 (ga) diprediksi la dan pa, aksara ke-15 (nga) diprediksi ra,  aksara  ke-18  (ra)  diprediksi  ka,  aksara  ke-21  (wa)  diprediksi  a,  dan  kesalahan  prediksi terbanyak pada aksara ke-10 (la) diprediksi la dan nga.
Gambar 11. Confuison Matrix

## 4. Pembahasan Percobaan Variasi Nilai Epoch
Skenario  pertama  dilakukan  percobaan  dengan  menggunakan  berbagai  nilai epoch pada  saat training model  untuk  mengetahui  nilai epoch yang  memberikan  performa  terbaik.  Nilai epoch yang digunakan dalam percobaan ini yaitu 25, 50, 75,  dan 100.  Terdapat parameter lain yang digunakan saat proses percobaan seperti optimizer Adam dengan learning rate 0.001, batch size sebesar 32. Hasil percobaan disajikan dalam Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Perbandingan Nilai Epoch Epoch Akurasi Training Akurasi Validation Loss Validation 25 91,80 94,69 0,1696 50 89,15 96,59 0,1158 75 94,31 96,78 0,1022 100 94,36 97,34 0,0799
Berdasarkan Tabel 2, bertambahnya nilai epoch yang digunakan dapat meningkatkan performa dari  model  CNN  dilihat  dari  akurasi validation yang  meningkat  dan  menurunnya  nilai  loss validation .  Performa  terbaik  pada epoch dengan  nilai  100  memiliki  akurasi validation sebesar 97,34% yang lebih tinggi dari penggunaan nilai epoch lainnya. Berdasarkan hasil tersebut, epoch 100 merupakan nilai yang optimal untuk pengenalan tulisan tangan aksara Bima.

## Percobaan Variasi Nilai Learning Rate
Skenario  kedua  melakukan  percobaan  dengan  menggunakan  berbagai  nilai learning  rate dari 0.1(10 -1 ) sampai 0.00001(10 -5 ) untuk mengetahui nilai learning rate yang memberikan performa terbaik. Pada percobaan ini nilai epoch yang digunakan adalah 100, batch size dengan nilai 32 dan optimizer menggunakan Adam. Hasil percobaan dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Perbandingan Nilai Learning Rate Learning Rate Akurasi Training Akurasi Validation Loss Validation
0,1 4,54 4,54 3,1031 0,01 4,54 4,54 3,0912 0,001 94,36 97,34 0,0799 0,0001 92,66 94,50 0,1409 0,00001 65,29 77,65 0,7488
Berdasarkan Tabel 3 dapat dilihat penggunaan learning rate yang terlalu besar juga terlalu kecil dapat menurunkan nilai akurasi training maupun akurasi validation , serta terjadinya underfitting pada learning rate dengan nilai 0.1 dan 0.01. Hal tersebut dikarenakan semakin besar learning rate ,  maka  semakin  cepat  proses training model,  tetapi  tingkat  akurasi  akan  menurun.  Hasil menunjukkan bahwa learning rate 0.001(10 -3 ) menghasilkan akurasi validation tertinggi sebesar 97,34 %.

## Percobaan Variasi Jenis Optimizer
Skenario  ketiga  dilakukan  percobaan  dengan  beberapa  jenis optimizer seperti  RMSprop,  SGD, Adam, dan Adamax. Pada saat melakukan percobaan ini terdapat beberapa parameter lain seperti epoch yang  digunakan  100, batch  size bernilai  32  dan learning  rate 0.001.  Hasil  percobaan disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Perbandingan Jenis Optimizer Optimizer Akurasi Training Akurasi Validation Loss Validation RMSprop 95,69 96,59 0,1086 SGD 36,03 54,16 1,6881 Adam 94,36 97,34 0,0799 Adamax 90,57 94,12 0,1606
Berdasarkan Tabel 4, optimizer adam memperoleh nilai akurasi validation terbaik sebesar 97,34% dengan nilai loss validation terendah. Optimizer RMSprop dan Adamax menghasilkan performa yang mendekati optimizer Adam, sedangkan optimizer SGD memiliki performa terendah dengan akurasi validation sebesar 54,16%.
Percobaan Variasi Nilai Batch Size
Skenario keempat melakukan percobaan menggunakan beberapa nilai batch size seperti 16, 32, dan  64  untuk  mengetahui  performa  terbaik  dari  nilai batch  size yang  digunakan.  Pada  proses percobaan ini terdapat parameter lain seperti epoch yang digunakan 100, optimizer Adam dengan learning rate 0.001. Hasil percobaan dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Perbandingan Nilai Batch Size Batch Size Akurasi Training Akurasi Validation Loss Validation 16 93,27 96,78 0,1409 32 94,36 97,34 0,0799 64 95,97 96,59 0,1017
Berdasarkan  Tabel  5,  dapat  dilihat  bahwa  saat training model  menggunakan batch  size 32 menghasilkan  akurasi validation sebesar  97,34%,  selisih  sedikit  dari batch  size lainnya  yang memperoleh 96%.  Pada Gambar 13 dan Gambar 14 merupakan hasil dari percobaan terbaik saat pelatihan  model  menggunakan  arsitektur  CNN  seperti  Gambar  9.  Model  tidak  mengalami overfitting dilihat dari grafik tersebut. Akurasi validasi meningkat dan loss validasi menurunan pada 20 epoch pertama, untuk dari epoch ke-21 dan seterusnya cenderung stabil.
Gambar 12. Grafik Akurasi
Gambar 13. Grafik Loss
Akurasi  validasi  mencapai  tingkat  tertinggi  sebesar  97,34%,  sementara  itu  akurasi training mencapai 94,36%. Kemudian pada epoch yang sama, loss validasi mencapai titik terendah sebesar 8%.

## 5. Penutup
Pada penelitian ini, sebuah model CNN berhasil dikembangkan dengan kemampuan yang baik dalam  mengenali  tulisan  tangan  aksara  Bima.  Hasil  optimalisasi  menggunakan  kombinasi hyperparameter dengan nilai epoch 100, learning rate 0,001, optimizer Adam, dan batch size 32 mendapatkan nilai akurasi untuk data uji sebesar 97,34%, precision 97,56%, recall 97,34%, dan f1-score 97,31%. Dengan hasil tersebut, diharapkan bahwa model dapat diterapkan dalam website maupun  aplikasi mobile untuk  media  pembelajaran  juga  sebagai  salah  satu  upaya  pelestarian aksara  Bima.  Disarankan  untuk  penelitian  selanjutnya  memperbanyak  data  citra  asli  dan melakukan perbandingan dengan arsitektur CNN lainnya seperti GoogleNet, ResNet18, ResNet50, dan ShuffleNet agar mendapatkan akurasi yang lebih tinggi.

## Referensi
[1] Canberra,  “Indonesia.” Diakses:  6  Februari  2024.  [Daring].  Tersedia  pada: https://www.kemlu.go.id/canberra/id/read/indonesia/2186/etc-menu
[2] M. Alfian Tuflih, Mayong, dan Nensilianti, “Pelatihan Membaca dan Menulis Aksara Bima Siswa SMK Negeri 1 Kota Bima,” PENGABDI: Jurnal Hasil Pengabdian Masyarakat , vol. 3, no. 1, hlm. 1 – 12, 2022, doi: 10.26858/pengabdi.v3i1.33051.
[3] Munawar Sulaiman, “Aksara Mbojo.” Diakses: 30 Oktober 2023. [Daring]. Tersedia pada: https://warisanbudaya.kemdikbud.go.id/?newdetail&detailCatat=6561
[4] Walikota Bima, Peraturan Walikota Kota Bima Nomor 50 Tahun 2019 tentang Penetapan Mata  Pelajaran  Bahasa,  Sejarah,  Seni  Budaya  Dan  Ketrampilan  Sebagai  Mata  Pelajaran Muatan Lokal Untuk Sekolah Dasar Dan Sekolah Menengah Pertama Di Kota Bima . Bima, Indonesia: https://peraturan.bpk.go.id/Details/129985/perwali-kota-bima-no-50-tahun- 2019, 2019.
[5] F.  Bimantoro,  A.  Aranta,  G.  Satya  Nugraha,  R.  Dwiyansaputra,  dan  A.  Yudo  Husodo, “Pengenalan  Pola  Tulisan  Tangan  Aksara  Bima  menggunakan  Ciri  Tekstur  dan  KNN (Handwriting  Recognition  of  Bima  Script  using  Texture  Features  and  KNN),” Journal  of Computer  Science  and  Informatics  Engineering ,  vol.  5,  no.  1,  hlm.  60 – 67,  2021,  doi: 10.29303/jcosine.v5i1.387.
[6] M.  I.  Fidatama,  “Pengenalan  Pola  Tulisan  Tangan  Aksara  Bima  Menggunakan  Metode Ekstraksi Ciri Local Binary Pattern, Metode Reduksi Data Latih KSupport Vector Nearest Neighbour,  Dan  Metode  Klasifikasi  K- Nearest  Neighbour,”  Thesis,  Universitas  Mataram, Mataram, 2021.
[7] R.  Aryanto  dan  M.  Alfan  Rosid,  “Penerapan  Deep  Learning  untuk  Pengenalan  Tulisan Tangan  Bahasa  Akasara  Lota  Ende  dengan  Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural Networks (CNN),” Jurnal Informasi dan Teknologi , vol. 5, no. 4, hlm. 258 – 264, 2023, doi: 10.37034/jidt.v5i1.313.
[8] G. A. Noor, D. I. Mulyana, dan F. Akbar, “Optimasi Image Classification Pada Burung Kenari Dengan Menggunakan Data Augmentasi dan Convolutional Neural Network,” Smart Comp : Jurnalnya  Orang  Pintar  Komputer ,  vol.  11,  no.  2,  hlm.  226 – 238,  2022,  doi: 10.30591/smartcomp.v11i2.3530.
[9] D.  Darmawan,  “Implementasi  Metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  Dalam Mendeteksi Jenis Sampah,” Thesis, Universitas Jambi, Jambi, 2023.
[10] A.  M.  T.  Andar,  N.  Fadillah,  dan  Munawir,  “Pengenalan  Tulisan Tangan  Karakter  Aksara Batak  Toba  dengan  Metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN),” Jurnal  Edukasi  dan Penelitian Informatika , vol. 9, no. 2, hlm. 242 – 252, 2023, doi: 10.26418/jp.v9i2.64242.
[11] A.  Maharil,  “Perbandingan  Arsitektur  VGG16  Dan  ResNet50  Untuk  Rekognisi  Tulisan Tangan Aksara Lampung,” Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak (JATIKA) , vol. 3, no. 2, hlm. 236 – 243, 2022, doi: 10.33365/jatika.v3i2.2030.
[12] A.  Willyanto,  D.  Alamsyah,  dan  H.  Irsyad,  “Identifikasi  Tulisan  Tangan  Aksara  Jepang Hiragana Menggunakan Metode  CNN Arsitektur VGG- 16,” Jurnal Algoritme , vol. 2,  no. 1, hlm. 1 – 11, 2021, doi: 10.35957/algoritme.v2i1.1450.
[13] T. Q. Vinh, L. H. Duy, dan N. T. Nhan, “Vietnamese handwritten character recognition using convolutional neural network,” IAES International Journal of Artificial Intelligence , vol. 9, no. 2, hlm. 276 – 283, Jun 2020, doi: 10.11591/ijai.v9.i2.pp276-283.
[14] I.  Khandokar,  M.  Hasan,  F.  Ernawan,  S.  Islam,  dan  M.  N.  Kabir,  “Handwritten  character recognition using convolutional neural network,” J Phys Conf Ser , vol. 1918, no. 4, hlm. 1 – 5, Jun 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1918/4/042152.
[15] M. Junihardi, S. Sanjaya, L. Handayani, dan F. Syafria, “Klasifikasi Daging Sapi Dan Daging Babi Menggunakan Arsitektur EfficientNet- B3 Dan Augmentasi Data,” Jurnal TEKINKOM , vol. 6, no. 1, hlm. 16 – 25, 2023, doi: 10.37600/tekinkom.v6i1.845.
[16] M.  D.  Nadarajan,  S.  Raghava,  S.  Giri,  dan  B.  Kumar  Depuru,  “Enhancing  Warehouse Operations  Through  Artificial  Intelligence:  Pallet  Damage  Classification  with  Deep Learning Insights,” Int J Innov Sci Res Technol , vol. 8, no. 11, hlm. 2556 – 2563, 2023, doi: 10.5281/zenodo.10391024.
[17] R. Adam, “Image Classification Dengan Cnn Dan Tensorflow.” Diakses: 8 Februari 2024. [Daring].  Tersedia  pada:  https://structilmy.com/blog/2021/01/18/image-classification- dengan-cnn-dan-tensorflow/
[18]  A. A. Asiri dkk. , “Block -Wise Neural Network for Brain Tumor Identification in Magnetic Resonance  Images,” Computers,  Materials  and  Continua ,  vol.  73,  no.  3,  hlm.  5735 – 5753, 2022, doi: 10.32604/cmc.2022.031747.
[19]  O. A. Shawky, A. Hagag, E. S. A. El- Dahshan, dan M. A. Ismail, “Remote sensing image scene classification using CNN- MLP with data augmentation,” Optik (Stuttg) , vol. 221, Nov 2020, doi: 10.1016/j.ijleo.2020.165356.
[20] A.  M.  Saleh  dan  T.  Hamoud,  “Analysis  And  Best  Parameters  Selection  For  Person Recognition Based On Gait Model Using CNN Algorithm And Image Augmentation,” J Big Data , vol. 8, no. 1, Des 2021, doi: 10.1186/s40537-020-00387-6.
[21] Y. Tian, “Artificial Intelligence Image Recognition Method Based on Convolutional Neural Network  Algorithm,” IEEE  Access ,  vol.  8,  hlm.  125731 – 125744,  2020,  doi: 10.1109/ACCESS.2020.3006097.
[22]  G.  Y.  Christiawan,  R.  A.  Putra,  A.  Sulaiman,  E.  Poerbaningtyas,  dan  S.  W.  Putri  Listio, “Penerapan  Metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  Dalam  Mengklasifikasikan Penyakit  Daun  Tanaman  Padi,” J-INTECH ,  vol.  11,  no.  2,  hlm.  294 – 306,  Des  2023,  doi: 10.32664/j-intech.v11i2.1006.
[23] A.  Peryanto,  A.  Yudhana,  dan  D.  R.  Umar,  “Rancang  Bangun  Klasifikasi  Citra  Dengan Teknologi Deep Learning Berbasis Metode Convolutional Neural Network,” Format : Jurnal Ilmiah  Teknik  Informatika ,  vol.  8,  no.  2,  hlm.  138 – 147,  2019,  doi: 10.22441/format.2019.v8.i2.007.
[24] S. Dahiya, T. Gulati, dan D. Gupta, “Performance Analysis Of Deep Learning Architectures For  Plant  Leaves  Disease  Detection,” Measurement:  Sensors ,  vol.  24,  Des  2022,  doi: 10.1016/j.measen.2022.100581.
[25] D.  Cindy  Agustin,  M.  Alfan  Rosid,  dan  N.  Ariyanti,  “Implementasi  Convolutional  Neural Network Untuk Deteksi Kesegaran Pada Apel,” Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) , vol. 13, no. 2, hlm. 145 – 150, 2023, doi: 10.37859/jf.v13i02.5175.
[26] A.  S.  Paymode  dan  V.  B.  Malode,  “Transfer  Learning  for  Multi -Crop  Leaf  Disease  Image Classification  using  Convolutional  Neural  Network  VGG,” Artificial  Intelligence  in Agriculture , vol. 6, hlm. 23 – 33, Jan 2022, doi: 10.1016/j.aiia.2021.12.002.
[27] M.  Rafly  Alwanda,  R.  Putra,  K.  Ramadhan,  dan  D.  Alamsyah,  “Implementasi  Metode Convolutional  Neural  Network  Menggunakan  Arsitektur  LeNet-5  untuk  Pengenalan Doodle,” Jurnal Algoritme , vol. 1, no. 1, hlm. 45 – 56, 2020, doi: 10.35957/algoritme.v1i1.434.
[28] K. O. Afebu, Y. Liu, dan E. Papatheou, “Feature -based intelligent models for optimisation of percussive  drilling,” Neural  Networks ,  vol.  148,  hlm.  266 – 284,  Apr  2022,  doi: 10.1016/j.neunet.2022.01.021.
[29] M.  Yunus,  M.  Husni,  dan  M.  M.  Mufadhdhal,  “Klasifikasi  Sentimen  Terhadap  Badan Penyelenggara  Jaminan  Sosial  (BPJS)  Pada  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  Naive Bayes,” SMATIKA  JURNAL ,  vol.  11,  no.  02,  hlm.  81 – 91,  Des  2021,  doi: 10.32664/smatika.v11i02.577.
[30] E.  A.  Pranata,  S.  Subari,  dan  G.  F.  Gunawan,  “Penerapan  Metode  Naïve  Bayes  Untuk Klasifikasi Sms Spam Menggunakan Java Rogramming,” J-INTECH , vol. 7, no. 02, hlm. 104 – 108, Des 2019, doi: 10.32664/j-intech.v7i02.435.
[31] K. Nugroho dan F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Masyarakat Mengenai RUU Perampasan Aset Di Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes,” SMATIKA JURNAL , vol. 13, no. 02, hlm. 273 – 283, Des 2023, doi: 10.32664/smatika.v13i02.899.
[32] M. Yildirim dan A. Cinar, “Classification of Alzheimer’s disease MRI images with CNN based hybrid method,” Ingenierie des Systemes d’Information , vol. 25, no. 4, hlm. 413 – 418, Agu 2020, doi: 10.18280/isi.250402.
[33] K.  Muhammad,  T.  Hussain,  dan  S.  W.  Baik,  “Efficient  CNN  based  summarization  of surveillance videos for resource- constrained devices,” Pattern Recognit Lett , vol. 130, hlm. 370 – 375, Feb 2020, doi: 10.1016/j.patrec.2018.08.003.
[34] KantinIT, “Confusion Matrix: Pengertian, Cara Kerja dan Contoh Soal.” Diakses: 17 Februari 2024.  [Daring].  Tersedia  pada:  https://kantinit.com/kecerdasan-buatan/confusion- matrix-pengertian-cara-kerja-dan-contoh-soal/