Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JNANALOKA
Rizki Mawan
Unknown Affiliation
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Social Sciences Transportation Other

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Klasifikasi motif batik menggunakan Convolutional Neural Network Rizki Mawan
JNANALOKA Vol. 01 No. 01 Maret Tahun 2020
Publisher : Lentera Dua Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36802/jnanaloka.2020.v1-no1-45-50

Abstract

Batik adalah bentuk seni visual pada bahan tekstil yang diproduksi menggunakan teknik menggambar tradisional yang berasal dari Indonesia. Oleh karena itu dibutuhkan penelitian untuk meneliti batik yang bertujuan untuk mengetahui motif dan melestarikannya. Convolutional Neural Network(CNN) adalah salah satu metode machine learning dari pengembangan Multi Layer Perceptron (MLP) yang didesain untuk mengolah data dua dimensi. CNN termasuk dalam jenis Deep Neural Network karena dalamnya tingkat jaringan dan banyak diimplementasikan dalam data citra. Eksperimen menggunakan Dataset 120 potongan foto Batik (3 kelas) menunjukkan bahwa model yang menggunakan CNN mencapai rata-rata akurasi 65% sedangkan model CNN dikombinasi dengan Grayscale mencapai rata-rata akurasi 70%. Meskipun demikian dengan penambahan Grayscale akurasi bertambah 5%.
Co-Authors