Identifikasi Aksara Katakana Menggunakan Convolutional Neural Network Arsitektur LeNet - Winardi, Eric Agustian; Hartati, Ery (Algoritme Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, 2022)
Penelitian ini mengangkat topik terkait dengan identifikasi menggunakan objek aksara katakana. Pada penelitian ini menggunakan beberapa Optimizer, namun belum diketahui penggunaan Optimizer dan Pooling Layer yang memiliki tingkat pengenalan yang terbaik dalam penelitian tersebut. Penelitian ini menggunakan Optimizer Adam, SGD dan RMSprop, kemudian Pooling Layer menggunakan Average dan Max Pooling. Data yang digunakan sebanyak 2070 citra yang terdiri dari 920 citra latih, 690 citra validasi dan 460 citra uji dengan total 46 kelas. Metode pengenalan menggunakan Convolutional Neural Network arsitektur LeNet, dengan input berupa citra yang telah melalui proses preprocessing menggunakan metode otsu dari citra aksara katakana. Skenario pengujian terdiri dari 6 skenario dengan Optimizer dan Pooling Layer yang berbeda-beda. Tingkat akurasi tertinggi didapatkan pada skenario pertama menggunakan Adam dan Average Pooling sebesar 90% dengan hasil pengenalan sebanyak 414 dari 460 data uji. Hasil dari penelitian ini dapat digunakan sebagai referensi pada penelitian lanjutan dengan metode ataupun objek yang sama.