Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi)
S. Kom. M. Kom
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Mechanical Engineering Transportation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
DETEKSI MOTIF DAN WARNA DOMINAN BATIK MENGGUNAKAN YOLOv8 Virginia Abuk Klau; Daniel Swanjaya; S. Kom. M. Kom
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 10 No. 3 (2026): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2026
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/ab4ksf85

Abstract

Abstrak— Batik merupakan warisan budaya Indonesia yang memiliki keragaman motif dan warna yang tinggi. Proses identifikasi motif dan penentuan warna dominan masih dilakukan secara manual sehingga bersifat subjektif dan kurang efisien. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem otomatis untuk mendeteksi motif batik dan mengekstraksi warna dominan secara objektif. Metode yang digunakan adalah YOLOv8 untuk deteksi motif batik dan K-Means Clustering untuk ekstraksi warna dominan. Data berupa citra batik diperoleh dari pengambilan langsung dan sumber daring. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, pra-pemrosesan, pelatihan model, serta analisis warna pada area motif yang terdeteksi. Penelitian ini diharapkan menghasilkan sistem yang mampu meningkatkan akurasi dan efisiensi identifikasi batik serta mendukung digitalisasi budaya.
Co-Authors Daniel Swanjaya Virginia Abuk Klau