Sudah ada banyak orang terbantu dengan kehadiran kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI). Teknologi yang dimilikinya ternyata bukan hanya berjalan untuk menopang kebutuhan produktivitas kita sehari-hari, melainkan juga di bidang pelestarian budaya.
Hal itu yang dicoba oleh guru besar Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS), Prof Nanik Suciati. Ia mengembangkan visi komputer dalam AI melalui penelitian yang menjadi bentuk kemajuan kemampuan analisis informasi AI.
Penelitian itu berjudul Visi Komputer: Teknik, Peran, dan Tantangan Dalam Menganalisis Informasi Visual, dan telah mengantarkan Nanik untuk dikukuhkan sebagai Guru Besar ke-161 ITS.
Lewat penelitiannya itu, Nanik menunjukkan bagaimana AI dapat bekerja lebih baik dengan pendalaman visi komputer. Menurut dia, dengan berkembangnya visi komputer, maka ia dapat menghasilkan AI yang lebih akurat dalam pekerjaan.
"Visi komputer merupakan bidang ilmu yang meniru kemampuan manusia dalam melihat dan memahami lingkungan untuk menyelesaikan tugas tertentu," kata dia, dikutip dari keterangan resmi, Sabtu (26/8/2023).
Dalam proses kerjanya, sensor kamera membantu AI untuk merekam informasi visual berupa gambar. Selanjutnya, data tersebut diolah dengan berbagai teknik pemrosesan seperti Deep Learning, Machine Learning, dan lain-lain, untuk menghasilkan pemahaman terhadap isi informasi yang diterima AI.
Baca Juga: Naver Kembangkan HyperCLOVA X, Kreator dan UMKM Korea Selatan Bakal Lebih Mudah Bikin Konten
Ia juga membahas beberapa penelitian yang telah dilakukan dalam bidang ilmu Visi Komputer. Pengaplikasian AI di sini, menurutnya, akan memudahkan pelestarian budaya kuno ke depannya, salah satunya terkait pengenalan aksara Bali.
Kepala Laboratorium Komputasi Cerdas dan Visi ini menilai, proses dalam mengenali aksara dalam lontar cukup menantang karena aksara berada di naskah lontar kuno.
"Naskah lontar merupakan dokumen warisan sejarah Bali, yang ditulis menggunakan pisau khusus (pengrupak) pada daun lontar kering," ungkapnya.
Lontar: Daun yang Menjadi Dokumen
Mengutip laman Kemdikbud, kata 'lontar' berasal dari dua kata dalam bahasa Jawa Kuno, yaitu 'ron' (daun) dan 'tal' (pohon rontal); yang ketika digabung menjadi daun pohon tal.
Pohon tal termasuk dalam keluarga pohon palma, banyak tumbuh di kawasan Asia Tenggara. Daun-daun pohon tal, juga dikenal dengan nama siwalan, sudah lama dimanfaatkan untuk berbagai keperluan masyarakat setempat. Daun ini menjadi bahan baku utama untuk pembuatan anyaman tikar, pembungkus gula aren, gayung air, pajangan, alat ritual, dan bahan untuk kegiatan tulis-menulis.
Sebagai materi bahan tulis, naskah lontar mencakup berbagai aspek kehidupan manusia. Mulai dari naskah suci, materi medis, astronomi, wiracarita, sampai gambar-gambar untuk kisah pewayangan.
Hingga saat ini, daun lontar masih digunakan sebagai alat tulis di Bali. Berbagai lokakarya Naskah Lontar Bali juga masih dilaksanakan, sebagai upaya yang berkelanjutan untuk merawat, memperkenalkan serta menyebarluaskan ilmu dan warisan dari masa lampau tersebut.
Meneliti AI Penuh Tantangan
Prof Nanik menganggap, penelitiannya yang berfokus pada bahasa isyarat pada visi kompiter menjadi yang paling menantang. Hal tersebut dikarenakan dataset yang digunakan untuk AI berbentuk video, sehingga AI bekerja lebih banyak.
Guna menstabilkan kinerja AI, Nanik menggunakan teknik normalisasi Coordinate Recalculation. Penggunaannya untuk mengurangi variasi koordinat keypoints terhadap frame video, sehingga pengenalan AI lebih stabil terhadap gambar dan lebih akurat.
Baca Juga: Contek Live Selling Ala Selebritis, Cuannya Gak Tipis
Baca Juga: 5 Teknik Live Selling yang Bisa Dicoba untuk Pemula, Konsisten yang Utama
Anggota Indonesia Artificial Intelligence Society ini melihat teknologi kecerdasan artifisial memberikan banyak hal yang positif. Namun demikian, selain peran dan manfaat yang cukup banyak diberikan oleh visi komputer dalam AI, di baliknya juga ada tantangan.
Alumni magister dari Hiroshima University, Jepang ini menerangkan, masalah umumnya terdapat pada dataset yang masih kurang untuk melatih Deep Learning agar AI menyelesaikan tugasnya.
Meskipun begitu, Nanik menilai penelitiannya dapat dikatakan sukses.
"Pada uji coba pengenalan isyarat kata, AI menghasilkan kinerja akurasi tertinggi sebesar 99,90 persen," tuturnya lebih lanjut.
