Beberapa upaya telah dilakukan untuk melestarikan aksara Sunda dan salah satunya adalah pembuatan
aplikasi pengenal aksara Sunda. Penelitian terdahulu menunjukkan bahwa teknologi pemrosesan gambar dapat
digunakan untuk mengklasifikasi gambar berupa alfabet-alfabet aksara Sunda. Namun belum ada teknologi
serupa yang mampu menghasilkan output berupa audio untuk memudahkan pengejaan dan pelafalan dalam
pembelajaran. Tujuan dari dibuatnya penelitian ini adalah untuk mengusulkan penggunaan pemrosesan gambar
untuk melakukan klasifikasi alfabet-alfabet aksara Sunda dalam bentuk tulisan tangan digital dengan output
berupa teks dan audio menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Metode penelitian yang
digunakan pada penelitian ini adalah kualitatif, karena menggunakan gambar sebagai data primer, kemudian
dilanjut dengan pendekatan true experimental. Aksara dalam bentuk gambar tulisan tangan digital dimasukkan
ke sistem untuk dilatih, kemudian sistem diberikan gambar di luar data pelatihan untuk diklasifikasi agar sistem

dapat memprediksi label klasifikasi dari masing-masing alfabet. Sistem kemudian menerjemahkan masing-
masing gambar yang dibaca ke dalam bentuk audio dan teks. Hasil berupa akurasi pengujian penelitian mencapai

96% dengan output berupa teks dan audio. Penelitian ini diharapkan dapat membantu memudahkan pengguna
sistem dalam pelafalan kata yang terdapat dalam bahasa sunda, yang terkadang susah untuk diucapkan oleh
orang diluar suku orang sunda serta ditampilkan terjemahan bahasa sunda dalam aksara sunda.
Kata kunci: Aksara Sunda, CNN, Pemrosesan Gambar, Audio, Klasifikasi.