Implementasi Algoritma CNN Dalam Aplikasi Pengenalan Aksara Sunda

Aksara sunda telah digunakan sejak zaman kerajaan-kerajaan Sunda kuno dan masih digunakan hingga saat ini dalam berbagai konteks budaya dan Pendidikan. Penelitian ini mengimplementasikan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur MobileNet V1 untuk pengenalan aksara Sunda dalam aplikasi berbasis Android. Aksara Sunda, sebagai bagian dari warisan budaya Indonesia, memerlukan perhatian khusus dalam proses pembelajaran dan pelestariannya. Dalam penelitian ini, kami mengembangkan model CNN yang dilatih menggunakan dataset gambar aksara Sunda, yang mencakup berbagai variasi dan gaya tulisan. Model MobileNet V1 dipilih karena efisiensinya dalam pemrosesan di perangkat mobile, memungkinkan inferensi cepat dengan penggunaan sumber daya yang minimal. Proses pelatihan dilakukan menggunakan teknik transfer learning, yang mempercepat konvergensi dan meningkatkan akurasi model. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model mencapai kinerja akurasi sebesar 90,37% dalam pengenalan aksara Sunda. Aplikasi ini dirancang untuk memberikan pengalaman interaktif bagi pengguna, terutama anak-anak, dalam belajar mengenali aksara Sunda dengan cara yang menyenangkan. Melalui implementasi ini dapat, diiharapkan dapat berkontribusi pada pelestarian budaya dan meningkatkan kesadaran masyarakat tentang pentingnya aksara Sunda. Temuan ini juga menunjukkan potensi penerapan CNN dalam bidang pendidikan, khususnya dalam konteks pembelajaran bahasa dan budaya lokal. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar untuk pengembangan lebih lanjut dalam aplikasi pendidikan berbasis teknologi.