Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi Informasi, Komputer, dan Aplikasinya (JTIKA )
Reza Rismawandi
PSTI FT UNRAM
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
IMPLEMENTASI METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK PENGENALAN HURUF AKSARA SASAK PADA ANDROID Reza Rismawandi; I Gede Pasek Suta Wijaya; Gibran Satya Nugraha
JTIKA (Jurnal Teknik Informatika, Komputer dan Aplikasinya) Vol 4 No 1 (2022): March 2022
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/jtika.v4i1.132

Abstract

Huruf aksara merupakan salah satu warisan dari suku sasak dan perlu untuk dijaga keberadaannya, salah satunya adalah aksara sasak. seiring berkembangnya zaman huruf aksara sasak mulai semakin jarang dipelajari untuk itu diperlukan cara agar tetap dapat lestari diantaranya dengan membuat mesin untuk mengenali aksara sasak. Pada penelitian ini akan mengenali huruf aksara sasak dari model CNN yang telah dilatih untuk diimplementasikan ke perangkat android. CNN merupakan suatu model pembelajaran mesin yang dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi pada suatu gambar. Dataset yang digunakan yaitu sebanyak 10.800 yang terdiri dari 5400 data tulisan tangan yang diambil pada empat kategori yaitu SD, SMP, SMA dan Perguruan Tinggi. Pada penelitian ini model terbaik yang diperoleh menghasilkan akurasi sebesar 99.31%. Hasil implementasi model ke android diujikan kepada 45 responden dan memperoleh rata-rata akurasi sebesar 80.83% dengan akurasi tertinggi 95.56% dan terendah sebesar 51.11%. Hasil akurasi yang diperoleh dipengaruhi oleh bentuk tulisan pada perangkat android.
Co-Authors Gibran Satya Nugraha I Gede Pasek Suta Wijaya