Studi dan Implementasi Konversi Aksara Jawa ke Aksara Latin menggunakan Back Propagation Neural Network

Abstract

Aksara adalah salah satu komponen penting dalam suatu budaya, salah satunya budaya Jawa. Aksara Jawa pada dahulu menjadi aksara pokok yang digunakan sehari-hari oleh sebagian besar masyarakat di Jawa Tengah. Seiring dengan perkembangan peradaban manusia serta meluasnya kehidupan global, aksara Jawa mulai ditinggalkan, bahkan oleh masyarakat Jawa sendiri. Penelitian ini membahas tentang konversi citra aksara Jawa yang berupa citra menjadi aksara Latin. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi Back Propagation Neural Network dan metode ekstraksi fitur GLCM (Grey Level Co-occurence Matrix). Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu 200 kosakata aksara Jawa yang terdiri dari 2-3 suku kata dan setiap kosakata memiliki 5 varian penulisa berbeda. Ada dua tahap utama dalam penelitian ini yaitu pelatihan data dan pengujian data. Tahap pelatihan mencakup proses cropping, resizing, feature extraction dan neural network training. Tahap pengujian mencakup proses klasifikasi data dan uji validitas. Penelitian ini menggunakan software Matlab dan neural network tool. Hasil penelitian ini yaitu bahwa tingkat akurasi neural network tertinggi mencapai 98% , dengan rata-rata akurasi yaitu 92,8% dan koefisien korelasi yaitu 0,9852.