Electronic Resource
Implementasi Algoritma Convolutional Neural Networks (CNN) Untuk Klasifikasi Batik
Batik adalah salah satu budaya khas Indonesia dan sudah diakui sebagai warisan budaya Internasional oleh UNESCO (The
United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization) pada tanggal 2 Oktober 2009. Batik telah menjadi warisan budaya turun
temurun di seluruh Indonesia khususnya di daerah Jawa. Saat ini ada ratusan motif kain batik dari seluruh penjuru Indonesia. Banyaknya
pola batik di Indonesia mengakibatkan sulitnya masyarakat mengidentifikasi motif pada batik. penelitian ini dapat mempermudah
pengenalan pola batik. Salah satu teknologi kecerdasan buatan dengan sebutan artificial intelligence (AI) adalah pembelajaran mesin
dengan menggunakan metode computer vision Salah satu model pembelajaran mesin tersebut adalah jaringan syaraf tiruan (JST) dengan
menggunakan banyak lapisan, sehingga dengan adanya model tersebut maka dapat lebih baik lagi performa komputasi dengan
menggunakan teknik Deep Learning. Metode yang digunakan adalah Convolutional Neural Networks (CNN) dengan melakukan
klasifikasi gambar pada batik berbasis komputer dengan memanfaatkan kecerdasan buatan (artificial intelligence). Hasil dari penelitian
yang telah dilakukan pada pengujian terhadap 200 dataset dan 20 label diperoleh nilai akurasi yang tertinggi adalah “Batik Megamendung
dan Batik Celup” dengan nilai akurasi 80% dan 60%, hasil accuracy yang diperoleh dari proses pelatihan model dari 200 epoch yang
tertinggi adalah 90%. Kesimpilan dari penelitian yang telah dilakukan diperoleh bahwa metode yang digunakan berhasil mendeteksi 20
jenis batik.
S00149 | 011.75 YUD i | Perpustakaan Universitas Nurul Jadid | Tersedia |
Tidak tersedia versi lain