## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi
ISSN Cetak : 2775-2984 | ISSN Online : 2775-1813
Vol. 3, No. 2, September 2023, Hal: 364-377, Doi: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v3i2.209 https://journal.umkendari.ac.id/index.php/decode

## PERANCANGAN APLIKASI PENGENALAN AKSARA JAWA DIGITAL MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DAN COMPUTER VISION
Alvin Jonathan 1) *, Ito Wasito 2)
1 Universitas Pradita, Tangerang, Indonesia Email: alvin.jonathan@student.pradita.ac.id

## Abstrak
Aksara Jawa merupakan salah satu aksara tertua yang terkenal dan sering digunakan oleh masyarakat pulau Jawa untuk penulisan sehari-harinya. Namun pada zaman sekarang penggunaan aksara Jawa sudah jarang digunakan oleh  masyarakat  dan  ketertarikan  para  generasi  muda  untuk  mempelajari  budaya  Jawa  yang  berupa  aksara  ini sangat minim. Pada penelitian ini akan membahas tentang penggunaan teknologi Deep Learning dan Computer Vision untuk pembelajaran aksara Jawa dan sebagai sarana dalam pelestarian budaya Jawa. Penulis menggunakan metode  studi  literatur  dengan  mencari  dan  membaca  dari  penelitian-penelitian  terdahulu  untuk  menemukan keterbaruan dalam penelitian. Pada penelitian ini akan menggunakan teknologi Deep Learning , Computer Vision , dan algoritma Deep Learning yaitu Convolutional Neural Network untuk mengklasifikasikan gambar aksara Jawa tulisan  tangan  digital.  Tujuan  dari  dilakukannya  penelitian  ini  yaitu  untuk  menguji  akurasi  dari  penggunaan teknologi Deep  Learning dan Computer  Vision dalam  pengenalan  dan  klasifikasi  gambar  aksara  Jawa  tulisan tangan  digital  berdasarkan  kelompoknya.  Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  didapatkan  akurasi  yang  cukup memuaskan dari penggunaan algoritma Convolutional Neural Network sebesar 84% dalam pengenalan gambar aksara Jawa tulisan tangan digital.
Kata kunci : aksara jawa; computer vision; convolutional neural network; deep learning; tulisan tangan digital.

## DESIGN OF DIGITAL JAVANESE SCRIPT RECOGNITION APPLICATION USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK AND COMPUTER VISION

## Abstract
The Javanese script is one of the oldest well-known scripts and is often used by the people of the island of Java for their daily writing. However, nowadays the use of Javanese script is rarely used by the community and the interest of the younger generation in learning Javanese culture in the form of this script is very minimal. This research will  discuss  the  use  of  Deep  Learning  and  Computer  Vision  technology  for  learning  Javanese  script  and  as  a means of preserving Javanese culture. The author uses the literature study method by searching and reading from previous studies to find updates in research. This research will use Deep Learning technology, Computer Vision, and Deep Learning algorithms, namely the Convolutional Neural Network to classify images of digital handwritten Javanese script. The purpose of this research is to test the accuracy of the use of Deep Learning and Computer Vision technologies in the recognition and classification of digital handwritten Javanese script images based on their groups. From the research that has been done, it is obtained that the accuracy is quite satisfactory from the use of the Convolutional Neural Network algorithm of 84% in recognizing images of digital handwritten Javanese characters.
Keywords: javanese script; computer vision; convolutional neural network; deep learning; digital handwriting.
Submitted: 24 Mei 2023 Reviewed: 24 Mei 2023 Accepted: 12 Juli 2023
Published: 13 Agustus 2023

## PENDAHULUAN
Aksara merupakan sebuah sistem penulisan suatu bahasa yang memiliki bentuk  visual, aksara  biasanya  ditulis  diatas  sebuah  media  seperti  kertas,  batu,  kayu,  kain,  dan  media  tulis lainnya. Terdapat berbagai jenis aksara di dunia seperti aksara Latin, aksara Arab, dan  aksara lainnya. Salah satu negara kepulauan terbesar di dunia adalah Indonesia, sehingga di Indonesia terdapat  budaya  yang  beraneka  ragam  seperti  budaya  berupa  aksara,  di  Indonesia  terdapat berbagai macam aksara seperti aksara Jawa, aksara Makassar, aksara Batak, aksara Sasak, dan aksara  lainnya.  Namun  pada  penelitian  ini  akan  berfokus  pada  aksara  Jawa,  aksara  Jawa merupakan sebuah warisan budaya dari suku Jawa yang digunakan sebagai sarana penulisan pada  zaman  dahulu.  Suku  Jawa  merupakan  suku  dengan  populasi  terbesar  di  Indonesia, berdasarkan keterangan dari Badan Pusat Statistik pada tahun 2010 total populasi suku Jawa berjumlah 95.217.022 jiwa (Putri, 2023). Aksara Jawa juga memiliki beberapa sebutan yaitu Hanacaraka, Carakan, dan Dentawyanjana.
Aksara Jawa sudah digunakan untuk penulisan sastra dan untuk penulisan sehari-harinya oleh masyarakat Jawa pada abad ke-17. Aksara Jawa memiliki bentuk yang unik dan bervariasi, namun pada zaman sekarang penggunaan aksara Jawa di lingkungan masyarakat sudah sangat jarang  digunakan  tetapi  masih  dilestarikan  oleh  beberapa  pihak.  Dikarenakan  penggunaan aksara Jawa sudah jarang digunakan maka pentingnya untuk dilakukan pelestarian agar aksara tersebut tidak hilang dan terlupakan, khususnya bagi generasi muda di zaman sekarang perlunya kesadaran untuk melestarikan dan mempelajari aksara Jawa dikarenakan pada generasi muda Indonesia  sekarang  kebanyakan  tidak  bisa  membaca  maupun  menulis  aksara  Jawa.  Menurut Adi Prasetyo Tedjakusuma, aksara Jawa pada zaman sekarang sudah tidak banyak dikenali oleh para generasi muda Indonesia (Ilham & Rochmawati, 2020).
Menurut  Arpeni  Rahmawati,  salah  satu  faktor  yang  membuat  aksara  Jawa  dilupakan karena aksara Jawa masih sangat minim diajarkan di sekolah (Bahasa, 2021). Dengan melihat pentingnya budaya, penulis melakukan perancangan aplikasi terhadap pengenalan aksara Jawa. Menurut Sri Sultan Hamengkubuwono X,  literasi aksara Jawa harus berjalan seiring dengan adanya pemanfaatan teknologi informasi dan komunikasi (Wicaksono, 2021), sehingga dengan diciptakannya aplikasi ini dapat membantu dalam upaya pelestarian aksara Jawa di Indonesia khususnya bagi generasi muda dan juga dapat digunakan sebagai alat atau sarana pembelajaran.
Dengan  berkembangnya  teknologi  khususnya  dalam  bidang Artificial  Intelligence , Artificial Intelligence sudah ada sejak 1950-an yang merupakan kemampuan sebuah komputer dalam memecahkan sebuah permasalahan atau tugas yang biasanya dikerjakan oleh manusia. Teknologi Artificial Intelligence juga memiliki kemampuan dalam melakukan klasifikasi citra kedalam  kelompok  tertentu.  Perancangan  aplikasi  pengenalan  aksara  Jawa  telah  melewati banyak tahapan penelitian untuk mencari metode penelitian yang tepat dalam pengenalan dan klasifikasi  terhadap  aksara  Jawa,  dengan  adanya  penggunaan  metode  yang  tepat  dapat meningkatkan nilai akurasi dalam pengenalan dan klasifikasi aksara Jawa dengan tingkat error yang rendah. Terdapat beberapa penelitian dalam pengenalan karakter dengan menggunakan metode Neural Network menunjukan hasil yang baik dalam pengenalan data berupa gambar. Penelitian  ini  menggunakan  algoritma Convolutional  Neural  Network (CNN)  yang merupakan  salah  satu  algoritma Neural  Network yang  terdapat  pada Deep  Learning . Deep Learning merupakan algoritma pada bidang ilmu pembelajaran mesin yang didalamnya terdiri dari  algoritma  pemodelan  dengan  abstraksi  yang  tinggi.  Sedangkan Convolutional  Neural Network merupakan jaringan saraf tiruan yang dapat digunakan untuk menganalisis citra visual dengan tingkat kesulitan yang cukup sulit dan dapat mengekstraksi fitur topologis dari gambar. Convolutional  Neural  Network dipilih  karena  dapat  digunakan  untuk  melakukan image processing dengan baik dan pengenalan terhadap jenis data yang cukup kompleks seperti aksara Jawa yang memiliki bentuk yang beragam dan bervariasi. Dalam beberapa penelitian terdahulu

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 364-377
Perancangan Aplikasi Pengenalan Aksara Jawa Digital Menggunakan Convulotional Neural Network dan Computer Vision
Convolutional  Neural  Network menunjukan  hasil  yang  baik  dalam  hal  akurasi  pengenalan karakter aksara Jawa.
Berdasarkan studi literatur yang telah dilakukan penulis pada penelitian terdahulu masih menggunakan dataset aksara Jawa tulisan tangan murni sedangkan pada penelitian ini penulis akan menggunakan dataset aksara Jawa tulisan tangan yang dibuat secara digital oleh penulis dengan  menggunakan  aplikasi  gambar Paint sebagai  keterbaruan  dalam  penelitian  tentang pengenalan karakter aksara Jawa. Serta penulis menambahkan fitur scan dengan memanfaatkan kemampuan Computer  Vision dalam  mendeteksi  gambar,  namun  deteksi  gambar  masih ditujukan hanya untuk gambar stasis.
Penulis berharap dalam penelitian ini yaitu mendapatkan hasil yang memuaskan dalam hal  akurasi  dan  penggunaan  algoritma Convolutional  Neural  Network agar  dapat  mengenali gambar  aksara  Jawa  dengan  baik.  Selain  itu  penulis  juga  berharap  dengan  pemanfaatan Computer Vision dapat melakukan scan dan pengenalan gambar dengan baik.

## METODE
Pada penelitian ini penulis mencoba untuk merancang pengenalan gambar karakter aksara Jawa  tulisan  tangan  digital.  Target  dari  diadakannya  penelitian  ini  yaitu  generasi  muda Indonesia  dan  juga  orang  dewasa  agar  mereka  dapat  lebih  mengenal,  mempelajari,  dan melestarikan aksara Jawa agar tidak punah.

## Gambar 1. Bagan Alur Penelitian
Penulis memulai penelitian dengan tahapan pertama berupa studi literatur yang dilakukan oleh  penulis  dengan  mencari  dan  membaca  sumber  referensi  tertulis  dari  jurnal,  buku,  dan internet .  Setelah  melalui  tahapan  studi  literatur,  penulis  mulai  melakukan  tahap  kedua  yaitu pembuatan dataset gambar  aksara  Jawa  tulisan  tangan  secara  digital  dengan  menggunakan aplikasi gambar Paint . Dataset yang dibuat oleh penulis terdiri dari aksara Jawa Hanacaraka dan aksara Jawa angka dengan total 30 kelas karakter, karakter aksara yang dibuat oleh penulis yaitu Ha, Na, Ca, Ra, Ka, Da, Ta, Sa, Wa, La, Pa, Dha, Ja, Ya, Nya, Ma, Ga, Ba, Tha, Nga, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9.
DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 364-377
Gambar 2. Dataset Aksara Jawa Tulisan Tangan Digital
Dari total 30 kelas karakter aksara Jawa  yang penulis buat masing-masing kelas terdiri dari 35 gambar sehingga total keseluruhan gambar yang dibuat oleh penulis berjumlah 1.050 gambar  dengan  dimensi  ukuran  150  pixel  x  150  pixel.  Kemudian  gambar  yang  telah  dibuat dipisah menjadi 2 kelompok yaitu data train dan data test dengan perbandingan pembagian 8 banding 2, sehingga terdapat 840 gambar train dan 210 gambar test .
Tabel 1. Pembagian Data Train dan Data Test
Kelas Total Data Train  Total Data Test Kelas Total Data Train  Total Data Test 0 28 7 Da 28 7 1 28 7 Ta 28 7 2 28 7 Sa 28 7 3 28 7 Wa 28 7 4 28 7 La 28 7 5 28 7 Pa 28 7 6 28 7 Dha 28 7 7 28 7 Ja 28 7 8 28 7 Ya 28 7 9 28 7 Nya 28 7 Ha 28 7 Ma 28 7 Na 28 7 Ga 28 7 Ca 28 7 Ba 28 7 Ra 28 7 Tha 28 7 Ka 28 7 Nga 28 7

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 364-377
Perancangan Aplikasi Pengenalan Aksara Jawa Digital Menggunakan Convulotional Neural Network dan Computer Vision
Tahap ketiga yaitu memasukkan folder gambar aksara Jawa ini ke dalam Google Drive dan kemudian dihubungkan dengan Google Collab agar data yang ada di folder bisa terbaca di Google  Collab ,  lalu  dilakukan import  libraries yang  dibutuhkan  untuk  melakukan image processing pada  gambar.  Penulis  menggunakan Google  Collab karena  sumber  daya  yang tersedia  pada  layanan cloud  Google  Collab sangat  baik  sehingga  penulis  dapat  melakukan penelitian dengan proses yang lebih cepat.
Gambar 3. Menghubungkan Google Drive dengan Google Collab
Gambar 4. Melakukan import libraries
Pada  tahapan  keempat  penulis  melakukan pre-processing yang  terdiri  dari  proses segmentasi  pada  gambar,  penulis  melakukan  pengubahan  gambar  menjadi  bentuk grayscale atau  pengubahan  warna  menjadi  hitam-putih  untuk  mempermudah  pemrosesan  citra.  Lalu penulis  juga  memasukkan  nama label sesuai  dengan  30  kelas  karakter  yang  terdapat  pada dataset .

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 364-377
Gambar 5. Pengubahan gambar ke bentuk grayscale
Gambar 6. Pemberian label sesuai dengan nama kelas dataset
Tahapan  kelima berupa  penulis melakukan load  data dari Google Drive untuk  gambar dan label pada folder pelatihan ( train ) dan folder pengujian ( test ).
Gambar 7. Load data train dan test
Tahapan  keenam  berupa  penentuan  model  CNN  yang  tepat  untuk  pengenalan  dan klasifikasi  gambar  aksara  Jawa  tulisan  tangan  digital,  dengan  penggunaan  model  yang  tepat dapat membantu dalam perolehan dari segi akurasi training dan testing . Model yang digunakan dalam penelitian ini mengalami beberapa kali modifikasi hingga penulis mendapatkan model arsitektur yang terbaik.

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 364-377
Perancangan Aplikasi Pengenalan Aksara Jawa Digital Menggunakan Convulotional Neural Network dan Computer Vision
Gambar 8. Model arsitektur terbaik yang digunakan oleh penulis
Tahapan  ketujuh  berupa  tahapan training dan testing ,  pada  tahapan  ini  dilakukan pelatihan dan evaluasi dari model yang digunakan dengan menggunakan data training dan data testing yang telah dibagi sebelumnya. Tahapan terakhir berupa analisis terhadap output yang berupa perolehan nilai akurasi dan nilai loss dari segi training dan testing .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  penulis,  penulis  mencoba  beberapa macam  model  untuk  klasifikasi  terhadap  aksara  Jawa  berdasarkan  kelompoknya  dengan menggunakan algoritma Convolutional Neural Network sehingga adanya proses train dan test yang  berulang  hingga  mendapatkan  akurasi  yang  memuaskan.  Dari  percobaan  penggunaan model  yang  berbeda-beda  membuat  hasil  akurasi  yang  didapatkan  juga  berbeda  dalam pengenalan  gambar  aksara  Jawa.  Pada  percobaan  pertama, dataset yang  digunakan  penulis hanya memiliki jumlah total 750 gambar untuk 30 karakter aksara Jawa serta menggunakan 20 epoch dan dengan 16 cycle untuk train data. Dari percobaan pertama itu, penulis mendapatkan akurasi yang sangat kecil dari segi train dan test data .
Gambar 9. Hasil akurasi train (atas) dan test (bawah) pada percobaan pertama

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 364-377
Gambar 10. Grafik akurasi train dan validation accuracy pada percobaan pertama
Dari hasil percobaan sebelumnya, penulis merasa akurasi yang didapat belum mencapai target yang diinginkan sehingga penulis mencoba membuat model baru dengan arsitektur yang berbeda. Pada percobaan kedua ini penulis menggunakan 50 epoch dan 4 cycle , pada percobaan kedua ini mengalami kenaikan akurasi yang cukup signifikan dengan adanya perubahan model yang dilakukan oleh penulis.
Gambar 11. Hasil akurasi train (atas) dan test (bawah) pada percobaan kedua
Gambar 12. Grafik akurasi train dan validation accuracy pada percobaan kedua
Setelah  percobaan  kedua  penulis  membuat  percobaan  ketiga  dengan  membuat  dan menggunakan  model  arsitektur  yang  berbeda  lagi  dengan  tujuan  agar  dapat  meningkatkan akurasi menjadi lebih baik lagi. Pada percobaan ketiga ini penulis menaikan jumlah epoch yaitu

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 364-377
Perancangan Aplikasi Pengenalan Aksara Jawa Digital Menggunakan Convulotional Neural Network dan Computer Vision
menggunakan 80 epoch dan dengan 4 cycle . Dari percobaan ketiga ini terjadi kenaikan dalam segi akurasi pada train dan test .
Gambar 13. Hasil akurasi train (atas) dan test (bawah) pada percobaan ketiga
Gambar 14. Grafik akurasi train dan validation accuracy pada percobaan ketiga
Pada percobaan keempat penulis mencoba untuk melakukan pengubahan model arsitektur lagi agar dapat menaikkan akurasi menjadi lebih tinggi dan mengalami peningkatan sebesar 2 persen untuk akurasi testing .

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 364-377
Gambar 15. Hasil akurasi train (atas) dan test (bawah) pada percobaan keempat
Gambar 16. Grafik akurasi train dan validation accuracy pada percobaan keempat
Pada percobaan kelima penulis melakukan penambahan gambar pada dataset aksara Jawa dengan total keseluruhan menjadi 1.050 gambar dengan masing-masing karakter terdiri dari 35 gambar, kemudian data tersebut dibagi menjadi data train dan data test . Untuk model arsitektur yang digunakan pada percobaan kelima ini menggunakan model arsitektur yang sama dengan percobaan keempat tetapi terdapat perubahan dalam jumlah epoch yang digunakan menjadi 60 epoch dan 6 cycle . Dari hasil percobaan kelima ini mendapatkan kenaikan akurasi yang cukup memuaskan pada bagian test .

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 364-377
Perancangan Aplikasi Pengenalan Aksara Jawa Digital Menggunakan Convulotional Neural Network dan Computer Vision
Gambar 17. Hasil akurasi train (atas) dan test (bawah) pada percobaan kelima
Gambar 18. Grafik akurasi train dan validation accuracy pada percobaan kelima
Setelah percobaan kelima, penulis memulai penggunaan Computer Vision dalam melakukan klasifikasi gambar aksara Jawa dengan output berupa klasifikasi gambar sesuai dengan nama kelompok aksara yang tepat. Penulis menggunakan webcam sebagai input device untuk memfoto gambar aksara Jawa tulisan tangan digital, pada percobaan Computer Visio n ini penulis menggunakan pengujian 5 karakter aksara yaitu 0, 4, 5, 9, dan Pa. Dari 5 kali percobaan yang penulis lakukan mendapatkan hasil 3 kali berhasil pada karakter 4, 5, dan 9 serta 2 kali gagal pada karakter 0 dan Pa, kesalahan klasifikasi yang terjadi disebabkan dari input gambar yang kurang bagus dan kurang kontras sehingga menyebabkan kesalahan dalam klasifikasi gambar.

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 364-377
Gambar 19. Percobaan yang berhasil pada pengenalan karakter 4, 5, dan 9 (kiri ke kanan)
Gambar 20. Percobaan yang gagal pada pengenalan karakter 0 dan Pa (kiri ke kanan)
Setelah percobaan dengan input gambar berupa aksara Jawa tulisan tangan digital penulis melakukan  percobaan  dengan  melakukan input gambar  berupa  aksara  Jawa  tulisan  tangan murni. Dalam percobaan dengan menggunakan gambar aksara Jawa tulisan tangan murni masih mendapatkan hasil yang kurang memuaskan karena belum dapat melakukan klasifikasi dengan baik.  Klasifikasi  yang gagal  pada pengenalan aksara Jawa tulisan tangan  murni dikarenakan kurangnya  sampel  gambar  pada dataset yang  dibuat  oleh  penulis  untuk  aksara  Jawa  tulisan tangan murni.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  penulis  menyimpulkan  bahwa  hasil  yang didapatkan dari penggunaan algoritma Convolutional Neural Network memberikan hasil yang cukup  baik  dan  memuaskan  dalam  pengenalan  gambar  aksara  Jawa  tulisan  tangan  digital dengan akurasi yang didapatkan dari testing sebesar 84% dan tingkat error sebesar 16% sesuai dengan tujuan penelitian yang menjawab permasalahan berupa pelesetarian aksara Jawa dengan memanfaatkan  teknologi  sebagai  sarana  pembelajaran  dan  pelestarian  budaya  bagi  para generasi muda dan juga bagi orang dewasa. Penggunaan Computer Vision pada penelitian ini juga  memiliki  hasil  yang  cukup  baik  untuk  pengenalan  gambar  aksara  Jawa  tulisan  tangan digital  akan  tetapi  masih  memiliki  kekurangan  pada  pengenalan  gambar  aksara  Jawa  tulisan tangan murni dan juga masih terdapat beberapa klasifikasi yang salah dalam pengenalan gambar aksara  Jawa  tulisan  tangan  digital  dikarenakan input gambar  yang  kurang  bagus  serta keterbatasan  dalam  segi hardware oleh  penulis.  Dari  penelitian  ini  penulis  berharap  dapat membantu  penelitian  tentang  topik  aksara  Jawa  kedepannya  serta  pengembangan  dari penggunaan Computer Vision agar selain dapat mengenali gambar aksara tulisan tangan digital juga dapat mengenali gambar aksara Jawa tulisan tangan murni dengan lebih baik.
Saran untuk penelitian di masa depan dari penulis yaitu pada penelitian berikutnya peneliti dapat menggunakan hardware yang lebih baik terutama untuk bagian input device contohnya dengan penggunaan webcam yang lebih bagus dan beresolusi tinggi, serta penambahan gambar aksara Jawa tulisan tangan murni serta gambar aksara Jawa tulisan tangan digital pada dataset agar lebih bervariasi sehingga ketika proses klasifikasi dapat mengenali 2 jenis gambar aksara

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 364-377
Perancangan Aplikasi Pengenalan Aksara Jawa Digital Menggunakan Convulotional Neural Network dan Computer Vision
Jawa tulisan tangan murni dan gambar aksara Jawa tulisan tangan digital dengan akurasi yang lebih tinggi dan lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Afakh, M. L., Risnumawan, A., Anggraeni, M. E., Tamara, M. N., & Ningrum, E. S. (2017). Aksara  Jawa  Text  Detection  in  Scene  Images  using  Convolutional  Neural  Network. Proceedings  -  International  Electronics  Symposium  on  Knowledge  Creation  and Intelligent Computing, IES-KCIC 2017 , 2017 - Janua , 77-82.
https://doi.org/10.1109/KCIC.2017.8228567
Anggraeny,  F.  T.,  Via,  Y.  V.,  &  Mumpuni,  R.  (2023).  Image  preprocessing  analysis  in handwritten  Javanese  character  recognition. Bulletin  of  Electrical  Engineering  and Informatics , 12 (2), 860-867. https://doi.org/10.11591/eei.v12i2.4172
Bahasa. (2021). Aksara Jawa Menolak Punah . https://budaya.jogjaprov.go.id/berita/detail/753- aksara-jawa-menolak-punah
Chollet, F. (2021). Deep Learning with Python (2nd ed.). Manning.
Dewa,  C.  K.,  Fadhilah,  A.  L.,  &  Afiahayati,  A.  (2018).  Convolutional  Neural  Networks  for Handwritten Javanese Character Recognition. IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) , 12 (1), 83-94. https://doi.org/10.22146/ijccs.31144
Diqi, M., & Muhdalifah, M. F. (2020). Design and Building Javanese Script Classification in The  State  Museum  of  Sonobudoyo  Yogyakarta. International  Journal  of  Informatics and Computation , 1 (2), 35-45. https://doi.org/10.35842/ijicom.v1i2.18
Diyasa,  I.  G.  S.  M.,  &  Romadhon,  R.  (2023).  Klasifikasi  Karakter  Tulisan  Aksara  Jawa Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network. Seminar Keinsinyuran , 3 (1), 927-936. https://doi.org/10.22219/skpsppi.v3i1.7720
G.,  A.  R.,  Tandra,  A.,  Susanto,  I.,  Harefa,  J.,  &  Chowanda,  A.  (2019).  Implementation  of Optical  character  Recognition  using  Tesseract  with  the  Javanese  Script  Target  in Android Application. Procedia Computer Science , 157 , 499-505. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.09.006
Hanindria, I. S., & Hendry, H. (2022). Pengklasifikasian Aksara Jawa Metode Convolutional Neural Network. JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi) , 9 (3), 2727- 2737.
Harjoseputro,  Y.  (2018). Convolutional  Neural  Network  (CNN)  Untuk  Pengklasifikasian Aksara Jawa [Universitas Atma Jaya]. http://e-journal.uajy.ac.id/15485/
Harjoseputro, Y. (2020). A Classification Javanese Letters Model using a Convolutional Neural Network  with  KERAS  Framework. International  Journal  of  Advanced  Computer Science and Applications , 11 (10), 106-111.
https://doi.org/10.14569/IJACSA.2020.0111014
Ilham,  F.,  &  Rochmawati,  N.  (2020).  Transliterasi  Aksara  Jawa  Tulisan  Tangan  ke  Tulisan Latin  Menggunakan  CNN. Journal  of  Informatics  and  Computer  Science  (JINACS) , 1 (04), 200-208. https://doi.org/10.26740/jinacs.v1n04.p200-208
Lorentius, C. A., Adipranata, R., & Tjondrowiguno, A. (2020). Pengenalan Aksara Jawa dengan Menggunakan Metode Convolutional Neural  Network. E-Proceeding  of  Engineering , 7 (1), 2558-2567.

## Alvin Jonathan, Ito Wasito
Putra,  A.  S.  (2020). Identifikasi  Aksara  Jawa  pada  Naskah  Kuno  dengan  Metode  CNN . Universitas Islam Indonesia.
Putri, A. A. (2023). Suku Dengan Populasi Terbanyak di Indonesia . https://data.goodstats.id/statistic/adelandilaa/suku-dengan-populasi-terbanyak-di- indonesia-AJmNV#:~:text=Suku  Jawa  menjadi  suku  bangsa,Jawa  Timur%2C  dan  DI Yogyakarta.
Rismiyati,  Khadijah,  &  Nurhadiyatna,  A.  (2017).  Deep  Learning  for  Handwritten  Javanese Character Recognition. Proceedings - 2017 1st International Conference on Informatics and Computational Sciences, ICICoS 2017 , 59-63.
https://doi.org/10.1109/ICICOS.2017.8276338
Riyandi, A., & ’Uyun, S. (2022). Improvement of Handwriting Javascraft Image Quality and Segmentation  With  Closing  Morphology  and  Adaptive  Thresholding  Methods. Telematika , 19 (3), 311-322. https://doi.org/10.31315/telematika.v19i3.7564
Romawati, E. F., Widaningrum, I., & Astuti, I. P. (2020). Rancang Bangun Aplikasi Mobile Pengenalan Huruf Jawa (Aksara Jawa) Berbasis Android. Jurnal CoSciTech (Computer Science and Information Technology) , 1 (2), 93-100.
https://doi.org/10.37859/coscitech.v1i2.2185
Saphira,  N.  (2021). Pengenalan  Karakter  Optik  (OCR)  Aksara  Jawa  dengan  Convolutional Neural Network . Universitas Kristen Duta Wacana.
Sudana, O., Gunaya, I. W., & Putra, I. K. G. D. (2020). Handwriting identification using deep convolutional  neural  network  method. Telkomnika  (Telecommunication  Computing Electronics and Control) , 18 (4), 1934-1941.
https://doi.org/10.12928/TELKOMNIKA.V18I4.14864
Wicaksono, P. (2021). Hari Aksara Internasional, Sultan: Aksara Jawa Harus Bisa Hidup di Ranah  Digital .  https://tekno.tempo.co/amp/1503949/hari-aksara-internasional-sultan- aksara-jawa-harus-bisa-hidup-di-ranah-digital
Wijaya, E. P. N. A. (2020). Klasifikasi Akasara Jawa Dengan CNN. Jurnal Teknika , 12 (2), 61- 64. https://doi.org/10.30736/jt.v13i2.479
Zin, T. T., Thant, S., Pwint, M. Z., & Ogino, T. (2021). Handwritten Character Recognition on Android for Basic Education Using Convolutional Neural Network. Journal of Physics: Conference Series , 1918 (4). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1918/4/042152

## How to cite :
Jonathan, A., & Wasito, I. (2023). Perancangan Aplikasi Pengenalan Aksara Jawa Digital Menggunakan Convulotional  Neural  Network  dan  Computer  Vision. DECDDE:  Jurnal  Pendidikan  Teknologi Informasi, 3(2), 364-377. http://dx.doi.org/10.51454/decode.v3i2.209