JURNAL REKAYASA TEKNOLOGI INFORMASI
Vol 7, No 2 (2023): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI)

Klasifikasi Batik Indonesia Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN)

Wona, Maria Misela A. (Unknown)
Asyifa, Salsa Aulia (Unknown)
Virgianti, Rizka (Unknown)
Hamid, Muhammad Nabil (Unknown)
Handoko, Irwan Muji (Unknown)
Septiani, Ni Wayan Parwati (Unknown)
Lestari, Mei (Unknown)



Article Info

Publish Date
27 Dec 2023

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.

Copyrights © 2023






Journal Info

Abbrev

INF

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Merupakan sarana bagi peneliti di bidang informatika untuk mempublikasikan karya-karya penelitiannya. Dengan periode terbit setahun dua kali pada bulan Juni dan Desember. Bernaung di bawah Jurusan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) Fakultas Ilmu ...