Klasifikasi Jenis Wayang menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dan Optimasi Adaptive Moment Estimation (ADAM) - Imandayanti, Nur Eza; Wahanani, Henni Endah; Rizki, Agung Mustika (KERNEL: Jurnal Riset Inovasi Bidang Informatika dan Pendidikan Informatika, 2024)
Perkembangan teknologi memiliki peran penting dalam upaya pelestarian budaya, terutama dalam melestarikan seni tradisional seperti wayang. Wayang merupakan salah satu warisan budaya Indonesia yang telah mengalami penurunan minat sebesar 23,06% dalam kurun waktu 2018 hingga 2021. Sehingga, diperlukan pendekatan baru yang lebih modern untuk dapat menarik perhatian generasi muda. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem klasifikasi jening wayang menggunakan convolutional neural network (CNN) dengan optimasi Adaptive Moment Estimation (ADAM) agar memberikan informasi yang lebih akurat mengenai jenis wayang dan meningkatkan akses pendidikan budaya melalui teknologi. Metode CNN dengan optimasi ADAM disinyalir dapat meingkatkan kemampuannya dalam analisis citran dan optimasi akurasi. Hasill penelitian menunjukkan bahwa optimasi ADAM mengikatkan hasil akurasi prediksi hingga 0,84 dalaam 30 iterasi pelatihan dibandingan tanpa memiliki optimasi. Sistem ini dapat digunakan sebagai media pembelajaran interaktif untuk mengenal jenis wayang, termasuk wayang kulit, golek dan beber dengan performa yang baik.