Analisis Performa Convolutional Neural Arsitektur Mobile-NetV2 Untuk Deteksi Batik - SUCININGRUM, DYA AYU; PAMUNGKAS, DANAR PUTRA; WIDODO, DANANG WAHYU (Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 2025)
Keberagaman budaya Indonesia tecermin dalam motif batik. Mengingat kompleksitas identifikasi manual, penelitian ini mengembangkan sistem klasifikasi motif batik Kediri (Hewan, Tumbuhan, Wayang) menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) berarsitektur MobileNetV2. Model dilatih dengan 600 gambar yang diproses dan di-augmentasi. Hasilnya, model mencapai akurasi validasi 90,50%, didukung metrik performa tinggi. Efisiensi komputasi MobileNetV2 menjadikannya solusi menjanjikan untuk aplikasi identifikasi batik real-time di perangkat mobile, sekaligus mendukung pelestarian warisan budaya