APLIKASI PENGENALAN MOTIF BATIK DENGAN KLASIFIKASI CITRA MENGGUNAKAN METODE CNN BERBASIS WEBSITE

Ariffulah, Ariffulah (2023) APLIKASI PENGENALAN MOTIF BATIK DENGAN KLASIFIKASI CITRA MENGGUNAKAN METODE CNN BERBASIS WEBSITE. Diploma thesis, Politeknik Harapan Bersama.

[img] Text (Tugas Akhir_Ariffulah_19090010)
Tugas Akhir_Ariffulah_19090010.pdf
Restricted to Registered users only

Download (38MB)

Abstract

Motif batik merupakan pola atau gambar yang membentuk dasar dari batik dan terdiri dari kombinasi garis, bentuk, dan seni yang menyatu secara utuh. Selain itu, motif batik juga memiliki kemampuan untuk mencerminkan status sosial individu. Membatik telah menjadi sebuah tradisi yang diwariskan dari generasi ke generasi, sehingga motif batik sering menjadi ciri khas pada batik yang diproduksi oleh keluarga tertentu. Dalam penelitian ini, pendekatan yang digunakan untuk membangun model Convolutional Neural Network (CNN) adalah transfer learning dengan menggunakan arsitektur pretrained ResNet50. Keputusan ini diambil karena dataset yang digunakan memiliki keterbatasan jumlahnya. Melalui transfer learning, lapisan output dari arsitektur ResNet50 yang sudah dilatih menggunakan dataset ImageNet menjadi dasar dalam membangun model. Berdasarkan hasil analisis di atas, diperlukan perancangan sebuah sistem aplikasi yang dapat mengenali motif batik serta memberikan pemahaman kepada masyarakat tentang beragam motif batik yang ada di Indonesia. Dalam hasil penelitian ini cukup baik dengan tingkat akurasi 75%.

Item Type: Thesis (Diploma)
Subjects: T Technology > T Technical Information
Divisions: Teknik > Diploma IV Teknik Informatika
Depositing User: Ariffulah
Date Deposited: 11 Sep 2023 06:17
Last Modified: 11 Sep 2023 06:17
URI: http://eprints.poltektegal.ac.id/id/eprint/2941

Actions (login required)

View Item View Item