ESTD PERPUSTAKAAN UNTAD
ESTD PERPUSTAKAAN UNTAD
| JudulKlasifikasi Batik Menggunakan Convolutional Neural Network (Studi Kasus: Batik Valiri) |
| Nama: AVISKA |
| Tahun: 2024 |
| Abstrak Batik merupakan salah satu karya seni yang telah menjadi bagian dari identitas budaya Indonesia. Seiring perkembangannya, batik memiliki berbagai macam jenis motif yang berbeda dan khas di setiap daerah. Beragamnya motif batik membuat masyarakat sulit membedakan motif-motif yang ada, sehingga perlu adanya klasifikasi batik. Pada penelitian ini digunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengklasifikasi batik dengan skenario pembagian data 80% training 20% testing. Citra input berukuran 64x64x3 dan model CNN memiliki 4 layer konvolusi. Dengan menggunakan optimizer SGDM dan 50 epoch, hasil klasifikasi menunjukkan tingkat akurasi pelatihan sebesar 100?n pengujian sebesar 80%. Batik Valiri memiliki variasi motif yang kompleks dalam satu kain batik, hal inilah yang menyebabkan ketidakakuratan sebesar 20?ri model CNN yang dibangun dalam melakukan klasifikasi. Kata Kunci : Batik, CNN, Klasifikasi. |