Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi)
Vol. 9 No. 3 (2025): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2025

PENERAPAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) UNTUK KLASIFIKASI ALAT MUSIK TRADISIONAL DI BLITAR RAYA

Razaan, Muhammad Rizal (Unknown)
sri lestanti (Unknown)
Udkhiati Mawaddah (Unknown)



Article Info

Publish Date
10 Jul 2025

Abstract

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.

Copyrights © 2025






Journal Info

Abbrev

inotek

Publisher

Subject

Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Mechanical Engineering Transportation

Description

Teknologi saat berkembang sangat cepat selama beberapa tahun terakir ini. Perkembangan teknologi tersebut merupakan salah satu dampak dari peningkatan inovasi dalam bidang teknologi. Ide-ide dan produk baru selalu ada untuk membantu kemingkatkan kualitas kehidpan manusia. Dalam rangka mendukung ...