Klasifikasi Motif Batik Jambi Menggunakan Convulotional Neural Network - Pratama, Fadli; Bangsa, M.Theo Ari; Yudertha, Andreo (Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, 2026)
Batik merupakan budaya yang sangat melekat di Indonesia dan dapat ditemukan di seluruh Nusantara dengan gaya unik masing-masing daerah, termasuk batik Jambi. Batik Jambi memiliki kekhasan pada motif, warna, serta filosofi yang terkandung di dalamnya. Namun, pemahaman masyarakat, khususnya generasi muda, terhadap ragam motif batik Jambi masih terbatas. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem klasifikasi otomatis untuk mengidentifikasi motif batik Jambi menggunakan kecerdasan buatan, khususnya Convolutional Neural Network (CNN). Arsitektur yang digunakan adalah VGG16, salah satu model CNN yang terbukti efektif untuk pengenalan citra. Penelitian ini melibatkan tahap pengumpulan dataset yang terdiri dari 1215 citra batik Jambi yang terbagi ke dalam 15 motif berbeda seperti Angso Duo, Batanghari, dan Bungo Melati. Tahapan penelitian mencakup augmentasi data untuk memperkaya variasi citra, pelatihan model, dan evaluasi performa sistem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model final VGG16 mampu mengidentifikasi motif batik Jambi dengan sangat baik, ditunjukkan oleh akurasi sebesar 97,43%, validation akurasi 99,11%, serta rata-rata precision, recall, dan F1-score sebesar 99%. Nilai evaluasi yang berada di atas 95% membuktikan bahwa model mampu melakukan klasifikasi secara konsisten dan akurat. Dengan adanya sistem ini, diharapkan masyarakat Jambi dan generasi muda dapat lebih mengenal dan memahami motif batik daerahnya, sekaligus membantu upaya pelestarian budaya. Teknologi kecerdasan buatan dapat menjadi sarana penting dalam mendukung pelestarian dan digitalisasi warisan budaya Indonesia.