PENERAPAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) UNTUK KLASIFIKASI ALAT MUSIK TRADISIONAL DI BLITAR RAYA - Razaan, Muhammad Rizal; sri lestanti; Udkhiati Mawaddah (Universitas Nusantara PGRI Kediri, 2025)
Penelitian ini dibuat dikarenakan menurunnya minat generasi muda terhadap alat musik tradisional, terutama di wilayah Blitar Raya, yang mengancam pelestarian budaya lokal. Untuk mengatasi hal ini, sistem klasifikasi gambar alat musik tradisioanal yang dikembangkan menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Studi eksperimental ini menggunakan bahasa pemrograman Python dan antarmuka visual yang dibangun dengan framework Streamlit. Dataset mencakup berbagai kategori alat musik tradisional dari daerah Blitar Raya. Model tersebut berfungsi dengan baik dalam mengklasifikasikan gambar alat musik, dengan hanya sedikit kesalahan penandaan. Antarmuka aplikasi sederhana, ramah pengguna, dan berfungsi secara efektif dalam melakukan analisis gambar. Penelitian ini menyoroti bagaimana pembelajaran mesin dapat mendukung pelestarian digital budaya lokal dan pendidikan. Hal ini juga menunjukkan potensi teknologi untuk meningkatkan kesadaran dan apresiasi terhadap alat musik tradisional, terutama di kalangan audiens muda saat ini.