Klasifikasi Motif Kain Tenun di Pulau Flores Menggunakan Metode CNN dan RNN

Kembo, Emanuel Kristiano
Kaesmetan, Yampi R.

Blend Sains Jurnal Teknik
Vol. 4 No. 1 (2025): Edisi Juli

Pulau Flores memiliki kekayaan budaya yang tercermin dalam berbagai motif kain tenun yang dihasilkan oleh masyarakat lokal. Keberagaman motif ini sangat penting untuk dilestarikan, namun proses identifikasi dan klasifikasi motif kain tenun secara manual memiliki tantangan tersendiri. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi motif kain tenun di Pulau Flores menggunakan metode deep learning, khususnya Convolutional Neural Network (CNN) dan Recurrent Neural Network (RNN). CNN digunakan untuk ekstraksi fitur visual dari gambar motif kain, sementara RNN diterapkan untuk mengenali pola urutan motif yang ada pada kain tenun. Metode ini diharapkan dapat meningkatkan akurasi dalam mengklasifikasikan berbagai motif kain tenun secara otomatis, serta mendukung pelestarian dan digitalisasi warisan budaya daerah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode CNN dan RNN dapat memberikan akurasi yang tinggi dalam klasifikasi motif kain tenun, sehingga bermanfaat untuk mempromosikan dan melestarikan kain tenun Flores dalam skala yang lebih luas.