APLIKASI PENGENALAN BATIK CIREBON MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) BERBASIS WEBSITE

Rizky, Reza Maulana (2024) APLIKASI PENGENALAN BATIK CIREBON MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) BERBASIS WEBSITE. Diploma thesis, Politeknik Harapan Bersama.

[img] Text (BAB I)
Bab I.pdf

Download (531kB)
[img] Text (BAB III)
Bab III.pdf

Download (165kB)
[img] Text (Daftar Pustaka)
Daftar Pustaka.pdf

Download (174kB)
[img] Text (Cover)
Cover.pdf

Download (940kB)
[img] Text (BAB II)
Bab II.pdf
Restricted to Registered users only

Download (2MB) | Request a copy
[img] Text (Lampiran)
Lampiran.pdf

Download (5MB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi masalah kurangnya aksesibilitas dan pengetahuan masyarakat serta turis asing mengenai motif batik Cirebon. Saat ini, identifikasi motif batik secara otomatis masih kurang akurat dan terbatas pada aplikasi yang sulit diakses. Oleh karena itu, penelitian ini mengembangkan aplikasi berbasis website untuk pengenalan motif batik Cirebon menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Aplikasi ini dirancang untuk memudahkan pengguna dalam mengidentifikasi jenis motif batik dengan akurasi tinggi. Metode yang digunakan melibatkan pengumpulan dan pemrosesan dataset yang berisi berbagai gambar motif batik Cirebon menggunakan teknik deep learning. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model CNN yang dikembangkan mampu mengenali motif batik dengan tingkat akurasi yang memuaskan. Temuan ini memberikan kontribusi positif dalam pelestarian budaya batik Cirebon serta mempromosikannya kepada masyarakat luas, termasuk turis asing, melalui alat edukasi digital yang mudah diakses.

Item Type: Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords: Batik Cirebon, Convolutional Neural Network (CNN), Aplikasi berbasis website, Pengenalan motif, Deep learning, Pelestarian budaya.
Subjects: T Technology > T Technical Information
Divisions: Teknik > Diploma IV Teknik Informatika
Depositing User: Reza Maulana Rizky
Date Deposited: 06 Sep 2024 02:28
Last Modified: 06 Sep 2024 02:29
URI: http://eprints.poltektegal.ac.id/id/eprint/4165

Actions (login required)

View Item View Item