VISUALISASI DATA CITRA UNTUK KLASIFIKASI KALIMANTAN’S BATIK PRODUCTION MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK - Zulfikar Tri Anggara; Muhammad Faqih Dzulqarnain; Wandi Sujatmiko (Jurnal Ilmiah Komputer Terapan dan Informasi, 2022)
AI adalah bagian dari cabang ilmu komputer dengan menggunakan bahasa program yang sama dengan sistem konvensional, tetapi dengan menggunakan logika yang berbeda. Pada hal ini penerapan AI pada beberapa kasus dioperasikan dengan menggunakan logika yang sederhana. batik merupakan salah kekayaan seni warisan budaya masa lampau, yang telah menjadikan negara Indonesia memiliki ciri yang khas di mancanegara. Perkembangan batik yang sudah menempuh perjalanan berabad-abad silam, telah melahirkan berbagai jenis dan corak batik yang khas disetiap daerahnya. Maka penelitian ini bertujuan untuk membantu masyarakat mendeteksi yang ingin mengetahui secara spesifik asal batik kalimantan dengan cara pengenalan pola batik yang sangat beragam khususnya batik kalimantan. Pada penelitian ini penulis menggunakan cara Convolutional Neural Network (CNN) yang dimana untuk mengolah data atau desain dua dimensi dan dibutuhkan mengumpulan data yang disebut dataset. Kemudian juga menggunakan cara problem solving sebagai sebuah pernyataan yang jelas menggambarkan keadaan awal dari masalah yang harus dipecahkan, data acquisition penganalisisan data terhadap image classification dengan cara Convolutional Neural Network dan data exploration yang dilakukan pada semua kumpulan data termasuk pemotongan gambar dan mengubah ukuran citra. untuk datasetnya. Hasil dari penelitian ini yaitu aplikasi website dengan nama Kalimantan Batik Predictions untuk membantu mendeteksi motif batik khas kalimantan secara akurat dan hanya menerapkan image classification akan jauh lebih baik apabila di kemudian hari yang dapat meningkatkan dan menerapkan deteksi motif batik ini secara langsung dengan teknologi webcam maupun teknologi terbaru yang lebih akurat dan relevan, agar masyarakat bisa melihat secara langsung dari mana asal batik tersebut.