Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL REKAYASA TEKNOLOGI INFORMASI
Handoko, Irwan Muji
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Klasifikasi Batik Indonesia Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) Wona, Maria Misela A.; Asyifa, Salsa Aulia; Virgianti, Rizka; Hamid, Muhammad Nabil; Handoko, Irwan Muji; Septiani, Ni Wayan Parwati; Lestari, Mei
Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 7, No 2 (2023): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI)
Publisher : Universitas Mulawarman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/jurti.v7i2.13694

Abstract

Batik Indonesia merupakan warisan budaya yang kaya akan corak, motif, dan warna, dan telah diakui sebagai warisan budaya dunia oleh UNESCO. Namun, masih terdapat kendala dalam memperkenalkan batik Indonesia kepada masyarakat luas, terutama generasi milenial dan di luar Indonesia. Sistem klasifikasi batik Indonesia berbasis website ini menggunakan teknologi machine learning, khususnya metode Convolutional Neural Network (CNN). Sistem ini dapat mengidentifikasi dan mengklasifikasikan jenis batik Indonesia berdasarkan ciri-ciri seperti corak, warna, dan bentuk. Hal ini memungkinkan pengguna untuk mempelajari dan mengenali jenis-jenis batik Indonesia secara interaktif melalui website, sehingga memperkenalkan kekayaan budaya batik Indonesia kepada masyarakat luas dengan lebih efektif. Melalui pengujian model deep learning dengan algoritma CNN, penelitian ini berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 91,24% pada data testing. Hasil ini menunjukkan bahwa model yang dikembangkan mampu mengenali dan mengklasifikasikan citra batik dengan baik.
Co-Authors Asyifa, Salsa Aulia Hamid, Muhammad Nabil Mei Lestari, Mei Ni Wayan Parwati Septiani Virgianti, Rizka Wona, Maria Misela A.