## Pengklasifikasian Aksara Jawa
Metode Convolutional Neural Network
Ivan Sukma Hanindria* 1 , Hendry 2 1,2 Jl. Diponegoro 52-60, Salatiga 50711, Indonesia
3 Jurusan Teknik Informatika, FTI UKSW, Salatiga e-mail: * 1 ivanrzr12@gmail.com, 2 hendry@uksw.edu

## Abstrak
Secara  garis  besar  bentuk  Aksara  Jawa  terbagi  menjadi  3  set  aksara  yaitu Dasar,Pasangan dan Sandhangan. beberapa karakter dalam Aksara Jawa memiliki wujud yang mirip sehingga dapat  menambah  tingkat  kerumitan  proses  pengenalan. Metode Convolutional Neural  Network  (CNN)  merupakan  salah  satu  algoritma  klasifikasi  gambar  dengan  Langkah menggabungkan beberapa lapisan data untuk melakukan pengolahan,Tujuan penelitian kali ini mengukur  seberapa  efektif  algoritma  Convolutional  Neural  Network  dalam  pengklasifikasian menggunakan Akasara Jawa Dasar.Percobaan menggunakan 20 kelas data aksara jawa yang masing masing terdapat untuk tiap folder berisi 108 citra.Pada penelitian ini klasifikasi aksara jawa  dengan  metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  bisa  melakukan  pengklasifikasian dengan tingkat persentase akurasi 85%. Dari hasil terbukti dapat mengelompokkan aksara jawa “Ka” dan aksara jawa “Nya”.
Kata kunci — Aksara Jawa, Convolutional Neural Network , Klasifikasi,Citra

## Abstract
In General, the form of the Javanese script is divided into 3 sets of scripts, namely Basic, Pasangan and Sandhangan. Some characters in Javanese script have similar shape definitions so that it can be the hardest part of the recognition process. The Convolutional Neural Network (CNN)  method  is  one  of  the  image  classification  algorithms  with  convolution  operations  that combines  several processing  layers.  The purpose  of this  study is to  measure  how  effective  the Convolutional  Neural  Network  algorithm  is  in  classifying  using  Basic  Javanese  script.  The experiment uses 20 classes of Javanese script data, each there are for each folder containing 108 images.  In  this  study,the  classification  of  Javanese  characters  with  the  Convolutional  Neural Network (CNN) can perform classification with accuracy percentage 85%. From the results it is proven that it can classify the Javanese script "Ka" and the Javanese script "Nya".
Keywords — Javanese script, Convolutional Neural Network, Classification,Image

## 1. PENDAHULUAN
Kecerdasan  buatan  berkembang  sangat  pesat,  kecerdasan  buatan  memiliki kemampuan  salah  satunya  untuk  melakukan  klasifikasi  citra  ke  dalam  kelompok tertentu.Klasifikasi  dapat  menggunakan  salah  satu  algoritma deep  learning bernama CNN  ( Convolutional  Neural  Network )  yang  termasuk  ke  dalam  JST  (Jaringan  Saraf Tiruan) dimana pada saat ini algoritma CNN bisa menjadi solusi dalam melakukan image processing guna  mendeteksi  objek  gambar.  Klasifikasi  gambar  dengan  CNN  akan membutuhkan  proses  waktu  akan  tetapi  bisa  diselesaikan  dengan  menggunakan  GPU ( Graphical Processing Unit ) sehingga image processing dapat menjadi lebih cepat dalam pengenalan gambar objek.
Convolution  Neural  Network adalah  pengembangan  dari Multilayer  Perceptron (MLP)  digunakan  guna  mengolah  gambar  atau  data[2].  melalui deep  learning ,MLP dikembangkan untuk bisa melakukan penanganan terhadap data yang kompleks[2], hal tersebut memicu deep learning mengembangkan data tersebut menjadi beberapa model layer yang kemudian metode ini diberikan nama CNN.
Pengenalan citra salah satu evolusi dalam kecerdasan buatan. Menemukan model yang efisien untuk membaca citra karakter sebuah aksara adalah sesuatu yang sangat penting karena  beragamnya  karakter  sebuah  aksara  serta  symbol  yang  sangat  bervariasi[6]. Aksara Jawa di Indonesia memiliki nilai sangat tinggi,  keunikan Aksara menjadi salah satu  hal  untuk  dilestarikan.  Pemerintah  menjalankan  upaya  pelestarian  pada  zaman modern ini adalah dengan memasukkan Aksara Jawa ke dalam kurikulum pembelajaran di  dunia  Pendidikan  [7].  Pengenalan  citra  dengan  CNN  melalui  algoritma  diharapkan dapat  memberikan  efisiensi  dalam  pengembangan  metode  pembelajaran  Aksara  Jawa untuk  kedepannya  tentunya  dengan  membangun  model  supaya  bisa  secara  efektif mengklasifikasikan Aksara Jawa dengan baik.
Penelitian  [9]  untuk  melakukan  klasifikasi  citra  makanan  tradisional  dengan membangun  arsitektur Convolutional  Neural  Network dalam  melakukan  klasifikasi mendapatkan akurasi sebesar 73% yang dimana sudah baik dalam mengelompokkan citra makanan tradisional.
Penelitian [10] dalam melakukan klasifikasi citra Aksara Lampung mendapatkan hasil bahwa  arsitektur  CNN  yang  dibangun  berdasarkan  hasil  evaluasi  menunjukan  akurasi yang sangat baik dalam mengelompokkan citra Aksara Lampung yaitu 87%[10].
Berdasarkan latar belakang yang ada dan literatur dalam melakukan penelitian dapat diterapkan    CNN  dalam  melakukan  klasifikasi  citra  Aksara  Jawa,maka  terdapat kesempatan dalam mengembangkan dan meningkatkan performa akurasi CNN terutama dalam melakukan klasifikasi citra Aksara
2. METODE PENELITIAN
2.1 Alur Penelitian
Gambar 1. Bagan Alur Penelitian
Pada  gambar  1  menggambarkan  alur  penelitian,  langkah  pertama melakukan formulasi masalah yaitu tahap dimana peneliti melakukan identifikasi masalah berdasarkan penelitian, tahap kedua merancang konsep model yang akan digunakan pada penelitian ini,tahap empat pengumpulan data masukan/keluaran dimana peneliti pengumpulkan data berupa dataset Aksara Jawa untuk membuat model  klasifikasi  Aksara  Jawa  guna  sebagai  data  masukan  dan  data keluaran,tahap lima preprocessing adalah tahap dimana dilakukan resize dengan tujuan  membuat  ukuran  sama  rata  agar  pola  citra  dapat  dikenali.pada  tahap pelatihan  dan  pengujian  di  sini  terdapat  data  latih  dan  data  uji.  Tahap  terakhir setelah  mendapatkan  hasil  dilakukan  analisa output atau  keluaran  mengenai akurasi dan ketepatan dalam melakukan klasifikasi gambar aksara jawa.
2.2  Arsitektur Convolutional Neural Network
Gambar 2. Arsitektur CNN yang dikembangkan
Arsitektur  CNN  dikembangkan  dengan  tujuan  untuk  klasifikasi  Aksara  Jawa dengan baik, Langkah awal yang diberikan adalah memberi masukan dimana input layer berukuran 150x150 pixels dan berukuran 3 array , array digunakan menentukan warna yang  hendak  digunakan  RGB  ( Red,Green,Blue )  atau Grayscale .  Tahap  kedua menambahkan feature  detector sebanyak  32  dengan  ukuran  5x5.  Arsitektur  terdapat activation ReLu ( rectifier linear unit ) yang berguna sebagai fungsi umum yang dipakai oleh  CNN  Untuk  mendapatkan  nilai  maksimum  dengan  memperkecil  ukuran feature maps menjadi  2x2 pixel .  Tahap  ketiga  memperbanyak feature  detector menjadi  64 dengan  ukuran  3x3 pixel .  Tahap  keempat  dilakukan DropOut , DropOut merupakan tahapan guna mencegah terjadinya Overfitting terhadap model, Overfitting adalah dimana data mendapatkan  proses training dengan  hasil  terbaik  tetapi  hasilnya  tidak  sesuai dengan  prediksi,guna  mecegah Overfitting digunakan rate  DropOut sebanyak  0.5. Tahapan flatten yaitu  merubah Feature  Map yang  telah  dilakukan DropOut menjadi sebuah  vektor  kemudian  vektor  tersebut  dilakukan DropOut kembali  sebanyak  0.5 DropOut rate kemudian pada tahap keenam Image vektor DropOut kembali sebanyak 0.5 dan ditambahkan hidden layer sebanyak 256 hidden layer dengan activation ReLu . Pada  tahap terakhir  didefinisikan output dengan  20  kelas dataset Aksara  Jawa dengan Activation  Softmax ,  yaitu  suatu  fungsi  yang  biasanya  digunakan  untuk  melakukan klasifikasi pada output layer .

## 2.3 Dataset Citra Aksara Jawa
Dalam melakukan penelitian ini terdapat 20 folder citra data aksara jawa yang masing  masing  terdapat  untuk train tiap folder berisi  108  citra  yang  berarti  untuk  20 folder train terdiri dari 2160 citra dan untuk validation terdiri dari 20 folder yang masing masing folder berisi 24 citra sehingga total ada 480 data citra validation .
Gambar 3. Kelas Citra Aksara Jawa
Setelah folder diberi  label  selanjunya  adalah  menghubungkan  dataset  dari Google  Drive ke Google  Collab supaya  bisa  dibaca  di Google  Collab dan  selanjutnya kita  juga  harus  memberikan  nama  kelas  sesuai  yang  ada  pada  label  dataset  di  dalam Google Drive
Gambar 4. Menghubungkan Drive ke Collab serta memberi label di Collab

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap  ini  membahas  mengenai  hasil  dan  pembahasan  tentang  klasifikasi aksara jawa dengan menggunakan metode CNN setelah  dilakukan running terhadap program untuk  melakukan  pelatihan  dan  validasi  pada  tiap  iterasi,  pada  tiap  iterasi akan menampilkan waktu dari tiap iterasi,nilai loss dan nilai accuracy .
Gambar 5. Hasil pelatihan model
Pada Gambar 5 dapat dilihat bahwa penulis menggunakan 50 iterasi dan dari tiap iterasi diambil 100 sample citra aksara jawa untuk melakukan training. Berdasarkan Gambar  5  untuk  model  yang  dibangun  di  dapatkan  untuk  nilai loss paling  kecil untuk training set di dapatkan di iterasi ke-49 yaitu sebesar 1.2228 . Kemudian untuk nilai accuracy untuk training  set paling  besar  didapatkan  di  iterasi  ke-50  yaitu 57.7%. Untuk nilai val_loss untuk test set paling rendah di dapatkan di iterasi ke- 38 dengan nilai 0.6025 dan untuk nilai val_accuracy paling tinggi didapatkan pada iterasi ke-38 untuk test set yaitu 82.5%.
Gambar 6. Hasil Akhir dari pelatihan model
Berdasarkan gambar ke-6 di sini didapatkan kesimpulan bahwa model yang telah dibangun memiliki tingkat loss untuk training sebesar 0.43 dan untuk akurasi  training  pada  model  mendapatkan  akurasi  sebesar 85% .  Dilihat  dari grafik accuracy untuk  model  yang  telah  dibangun  penulis  terlihat  proses perhitungan terjadi secara fluktuatif terlihat dari perbandingan antara grafik train dan validation.
Gambar 7. Akurasi Model CNN pada proses pelatihan dataset aksara jawa

## 2734
Jika dilakukan perbandingan CNN dengan metode lain seperti KNN ( K-Nearest Neighbors ) yang merupakan metode klasifikasi dengan pendekatan terhadap citra latih. Metode KNN dijalankan menggunakan tools Orange terlihat akurasi akhir yang dimiliki CNN lebih tinggi yaitu 85% seperti pada gambar ke 6 yang melakukan summary akhir dari Model CNN, pada KNN didapatkan CA ( Classification Accuracy ) sebesar 84,7% seperti pada gambar ke-8 yang lebih rendah dibandingkan dengan CNN.klasifikasi citra Aksara  Jawa  dengan  KNN  dilakukan  dengan  jumlah  data  yang  sama  yaitu  2160  yang terdiri dari 108 citra dari 20 kelas.
\
Gambar 8. Hasil akurasi KNN dari tools Orange
◼ 2735 Output hasil  prediksi  CNN    merupakan  4  Citra dataset, berdasarkan Output 3 Citra berhasil diprediksi bersesuaian dengan bunyi Aksara Jawa dan 1 Citra  sisanya  mendapatkan  kesalahan  dalam  melakukan  prediksi  hal  tersebut sesuai dengan adanya nilai validasi loss yaitu 0.6025
Gambar 9. Hasil Prediksi Klasifikasi CNN
Pada gambar 9 ditunjukkan bahwa untuk citra yang salah mendapatkan klasifikasi aksara “Tha” atau yang diberi tanda (“ V ’) seharusnya untuk citra aksara tersebut termasuk ke dalam kelas aksara “ Nga ”
Gambar 10.  Aksara “ Nga ”

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian klasifikasi Aksara Jawa dengan metode Convolutional Neural Network (CNN)  berhasil  melakukan  pengklasifikasian  dengan  tingkat  akurasi  sebesar 85 %  untuk  citra Aksara  Jawa  dan  dibandingkan  dengan  metode  lain  seperti  KNN  ( K-Nearest  Neigbors )  yang dijalankan  dengan tools  Orange akurasi  yang  didapatkan  masih  berada  dibawah  akurasi  CNN yaitu 84.7% dapat  disimpulkan  bahwa  dari  segi  akurasi  CNN  lebih  unggul.  Melalui  luaran terbukti metode CNN berhasil melakukan klasifikasi citra Aksara Jawa “ Ka ” dan Aksara Jawa “ Nya ”.

## 5. SARAN
Saran untuk penelitian selanjutnya untuk menghasilkan akurasi yang baik perlu adanya peningkatan  dataset  karena  sangat  berpengaruh  dengan  hasil  akurasi  yang  didapatkan  pada penelitian  karena  dataset  digunakan  sebagai  data  latih  sehingga  semakin  banyak  data  latih, algoritma dapat mengenal citra dengan lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]Arrofiqoh, E.  N.  and  Harintaka  (2018)  ‘IMPLEMENTASI  METODE CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK  UNTUK  KLASIFIKASI  TANAMAN PADA  CITRA  RESOLUSI  TINGGI  (  The  Implementation  of  Convolutional  Neural Network  Method  for  Agricultural  Plant  Classification  in  High  Resolution  Imagery  )’, Geomatika , 24(2), pp. 61–68.
[2]Eka  Putra,  W.  S.  (2016)  ‘Klasifikasi  Citra  Menggunakan  Convolutional  Neural Network  (CNN)  pada  Caltech  101’,
Jurnal Teknik ITS , 5(1). doi:
10.12962/j23373539.v5i1.15696.
[3]Fonda, H. (2020) ‘Klasifikasi Batik Riau Dengan Menggunakan Convolutional Neural Networks (Cnn)’, Jurnal Ilmu Komputer , 9(1), pp. 7–10. doi:
10.33060/jik/2020/vol9.iss1.144.
[4]Perl, D. A. N., Client,  P. and Android,  B. (2017) ‘Analisis Perbandingan Performa Web Service Menggunakan Bahasa Pemrograman Python , Php ’, 2(1), pp. 237–245.
[5]Santoso,  A.  and  Ariyanto,  G.  (2018)  ‘Implementasi  Deep  Learning  Berbasis  Keras Untuk  Pengenalan  Wajah’, Emitor:  Jurnal  Teknik  Elektro ,  18(01),  pp.  15–21.  doi: 10.23917/emitor.v18i01.6235.
[6]Umam,  C.  and  Budi  Handoko,  L.  (2020)  ‘Convolutional  Neural  Network  (CNN) Untuk Identifkasi Karakter Hiragana’, Prosiding Seminar Nasional Lppm Ump , 0(0), pp.
527–533. Available at: https://semnaslppm.ump.ac.id/index.php/semnaslppm/article/view/199.
[7]Widihastuti,  I.  I.  and  Khosyiâ, M. (2021) ‘Aplikasi  Interaktif Pembelajaran  Aksara Jawa’, Majalah Ilmiah Sultan Agung , 50(127), pp. 45–52.
[8]Bora,  M.  B. et  al. (2020)  ‘Handwritten  Character  Recognition  from  Images  using CNN-ECOC’, Procedia  Computer  Science ,  167(2019),  pp.  2403–2409.  doi:
10.1016/j.procs.2020.03.293.
[9]Rohim, A., Sari, Y. A. and Tibyani (2019) ‘Convolution neural network (cnn) untuk pengklasifikasian citra makanan tradisional’, Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 3(7), pp. 7038–7042. Available at: http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/5851/2789.
[10]Mulyanto, A. et al. (2021) ‘Penerapan Convolutional Neural Network (CNN) pada Pengenalan  Aksara  Lampung  Berbasis  Optical  Character  Recognition  (OCR)’, JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) , 7(1), pp. 52–57.