Model Pengenalan Karakter Aksara Jawa Dengan Faster R-Cnn

Bahasa Jawa merupakan salah satu bahasa daerah yang banyak digunakan di Indonesia, terutama di Jawa Tengah. Penggunaan bahasa Jawa sebagai bahasa sehari-hari semakin berkurang, yang berdampak pada penurunan kualitas budi pekerti dan tata krama masyarakat di Jawa. Maka dari itu, penelitian ini berupaya untuk berkontribusi dalam pelestarian aksara Jawa. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini bermaksud untuk menerapkan metode Faster R-CNN dan bertujun untuk melakukan pengenalan huruf dasar aksara jawa menggunakan metode Faster R-CNN. Berdasarkan hasil pengujian dan analisis terhadap penelitian yang dilakukan, dapat disimpulkan bahwa penerapan metode Faster R-CNN untuk pengenalan huruf dasar aksara jawa telah berhasil dilakukan. Dengan melakukan sepuluh kali pengenalan, model mampu memperoleh nilai accuracy sebesar 84.56%, precision sebesar 88.23%, recall sebesar 93.75%, f-1 score sebesar 90.43%. Meskipun model berhasil melakukan pengenalan terhadap huruf aksara jawa, masih ada beberapa huruf yang masih tidak dikenali karena terdapat beberapa factor yang mempengaruhi salah satunya intensitas cahaya yang kurang terang.