Art Original

Penerapan Algoritma Convolutional Neural Network (cnn) Untuk Klasifikasi Gambar Motif Batik Tabir Riau Rani

---

Batik Tabir Riau Rani merupakan warisan budaya lokal yang memiliki motif khas penuh makna, namun belum banyak terdokumentasi secara otomatis melalui teknologi. Penelitian ini hadir dengan memanfaatkan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengklasifikasikan gambar motif batik secara cerdas. Pengumpulan data merupakan langkah awal yang krusial dalam penelitian ini. Proses dilakukan dengan mengumpulkan data primer secara langsung dari toko batik melalui teknik fotografi, memastikan bahwa data yang digunakan berkualitas dan sesuai untuk dianalisis menggunakan CNN. Dokumentasi motif dilakukan melalui kunjungan langsung ke toko batik, di mana 17 motif batik yang berbeda diabadikan menggunakan kamera ponsel dari berbagai sudut pandang, menghasilkan antara 5 hingga 15 gambar per motif, dengan total awal sebanyak 108 gambar. Untuk meningkatkan jumlah dan keragaman data, dilakukan proses augmentasi gambar sehingga diperoleh dataset sebesar 2.268 gambar yang siap digunakan dalam pelatihan model. Penelitian ini menguji tiga arsitektur CNN, yaitu MobileNetV2, DenseNet121, dan NASNetMobile. Hasilnya, arsitektur MobileNetV2 menunjukkan performa terbaik dengan akurasi mencapai 98%. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan berbasis CNN tidak hanya mampu mengenali motif batik dengan akurat, tetapi juga membuka peluang baru dalam pelestarian dan dokumentasi budaya lokal berbasis teknologi.

---

Availability

Detail Information

Call Number

-

Language

NPM

183510525

Publisher

Teknik Infomatika : Universitas Islam Riau., 2025

Keyword(s)

Batik Tabir Riau Rani merupakan warisan budaya lok

Other Information

Petugas

Budi Santoso

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment