Klasifikasi Kepemilikan Tanda Tangan Menggunakan Convolutional Neural Network dengan Arsitektur AlexNet - Khrisnaldi Wijaya; Eka Puji Widiyanto (Universitas Multi Data Palembang, 2023)
Pengenalan tanda tangan menjadi bukti penting untuk memvalidasi suatu berkas yang menandakan bahwa berkas tersebut asli sehingga dapat dikatakan bahwa tanda tangan setiap orang berbeda dan unik. Oleh karena itu, tanda tangan tidak boleh disalahgunakan karena akan berakibat fatal. Pengenalan kepemilikan tanda tangan diperlukan untuk mengetahui siapa pemilik tanda tangan tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengenali pola tanda tangan seseorang menggunakan Convolutional Neural Network dengan arsitektur AlexNet. Dataset yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 300 citra yang dibagi menjadi 240 data latih dan 60 data uji. Penelitian ini menggunakan 3 optimizer yaitu optimizer Adam, optimizer SGD, dan optimizer RMSprop. Penelitian ini menggunakan batchsize sebesar 2, learning rate sebesar 0,01 untuk optimizer SGD dan learning rate sebesar 0,001 untuk optimizer adam dan RMSprop. Setiap optimizer yang diuji menghasilkan nilai precision, recall, dan accuracy yang berbeda - beda. Hasil pengujian tertinggi yang dilakukan pada dataset internal didapatkan oleh optimizer SGD dengan tingkat akurasi sebesar 83,3%.