TEKNIK HYPERPARAMETER TUNING DAN PREPROCESSING UNTUK MENGOPTIMALKAN KLASIFIKASI NASKAH JAWA

wawan, wawan (2024) TEKNIK HYPERPARAMETER TUNING DAN PREPROCESSING UNTUK MENGOPTIMALKAN KLASIFIKASI NASKAH JAWA. Bachelor thesis, Universitas Nasional.

	Text Cover .pdf Download (1MB)
	Text BAB I.pdf Download (373kB)
	Text BAB II.pdf Download (665kB)
	Text BAB III.pdf Download (764kB)
	Text BAB IV.pdf Download (1MB)
	Text BAB V.pdf Download (368kB)
	Text LAMPIRAN (Daftar Pustaka, Hasil Cek Turnitin, Letter of Acceptance (LoA) 2024 8th ICITISEE, Coding Projects).pdf.pdf Download (2MB)

Abstract

Abstrak-Aksara Jawa, yang dikenal sebagai "Aksara Jawa", adalah aksara klasik yang digunakan terutama di Jawa, Indonesia. Aksara ini terdiri dari serangkaian karakter unik yang memiliki desain yang rumit dan kaya akan makna budaya. Penerapan CNN untuk pengenalan aksara Jawa sangat menjanjikan. CNN dapat secara efektif menangani variasi pola goresan, bentuk, dan ukuran aksara, yang merupakan ciri khas aksara Jawa. Hyperparameter Tuning merupakan proses penting dalam mengoptimalkan CNN untuk klasifikasi aksara Jawa. Struktur aksara Jawa yang unik dan kompleks membutuhkan pemilihan dan penyesuaian hyperparameter yang cermat untuk mencapai akurasi yang tinggi dan kinerja yang kuat. Optimalisasi klasifikasi aksara Jawa melalui hyperparameter tuning dalam kerangka kerja DL. Dengan menyesuaikan parameter seperti learning rate, dropout rate, dan pengaturan pengoptimal, kinerja model meningkat secara signifikan. Model yang dioptimalkan mencapai akurasi pelatihan 0.99 dan akurasi pengujian 0.94, yang menunjukkan kemampuannya untuk menggeneralisasi dengan baik untuk data yang tidak terlihat. F1-score berkisar antara 0.88 hingga 1.00, yang menunjukkan kinerja yang seimbang di seluruh karakter naskah yang berbeda. Temuan ini menunjukkan peran penting dari hyperparameter tuning dalam meningkatkan akurasi dan ketahanan model DL untuk klasifikasi aksara Jawa.

Item Type:	Thesis (Bachelor)
Subjects:	T Technology > T Technology (General) T Technology > TS Manufactures
Divisions:	Skripsi > Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User:	- Abdurrahman -
Date Deposited:	02 Jan 2025 04:32
Last Modified:	02 Jan 2025 04:32
URI:	http://repository.unas.ac.id/id/eprint/12513

Actions (login required)

View Item