The Impact of Data Augmentation Techniques on the Recognition of Script Images in Deep Learning Models

Abstrak

Aksara komering merupakan aksara daerah yang dimiliki oleh suku Komering di Sumatera Selatan. Aksara ini memilki beragam karakter yang hampir sama bentuknya. Untuk mempermudah mengenali gambar aksara tersebut maka bisa digunakan teknologi deep learning. Model deep learning sendiri memerlukan dataset dalam jumlah banyak untuk bisa mengenali gambar secara tepat. Pembuatan dataset sendiri biasanya memiliki keterbatasan jumlah, demikian juga untuk dataset aksara Komering yang digunakan dalam penelitian ini.  Untuk memperbanyak dataset bisa dilakukan dengan teknik augmentasi untuk menjadikan data lebih beragam. Teknik augmentasi merupakan salah satu cara yang bisa digunakan untuk menambah jumlah data dengan berbagai teknik memodifikasi gambar yang sudah ada. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh teknik augmentasi terhadap kinerja pada model Deep Learning pengenalan Aksara Komering. Ada tiga teknik augumentasi yang dilakukan yaitu random rotation, height shift, dan width shift. Teknik augmentasi dilakukan pada 5 karakter yang kemudian digunakan untuk data uji model yang sudah dilatih mengenali karakter pada dataset Komering. Hasilnya memperlihatkan data augmentasi yang sudah dimodifikasi dengan width shift menghasilkan kinerja yang lebih baik.