Klasifikasi motif batik menggunakan Convolutional Neural Network
| Main Author: | Mawan, Rizki |
|---|---|
| Format: | Article info application/pdf Journal |
| Bahasa: | ind |
| Terbitan: |
Lentera Dua Indonesia
, 2020
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
https://lenteradua.net/jurnal/index.php/jnanaloka/article/view/2 https://lenteradua.net/jurnal/index.php/jnanaloka/article/view/2/6 |
Daftar Isi:
- Batik adalah bentuk seni visual pada bahan tekstil yang diproduksi menggunakan teknik menggambar tradisional yang berasal dari Indonesia. Oleh karena itu dibutuhkan penelitian untuk meneliti batik yang bertujuan untuk mengetahui motif dan melestarikannya. Convolutional Neural Network(CNN) adalah salah satu metode machine learning dari pengembangan Multi Layer Perceptron (MLP) yang didesain untuk mengolah data dua dimensi. CNN termasuk dalam jenis Deep Neural Network karena dalamnya tingkat jaringan dan banyak diimplementasikan dalam data citra. Eksperimen menggunakan Dataset 120 potongan foto Batik (3 kelas) menunjukkan bahwa model yang menggunakan CNN mencapai rata-rata akurasi 65% sedangkan model CNN dikombinasi dengan Grayscale mencapai rata-rata akurasi 70%. Meskipun demikian dengan penambahan Grayscale akurasi bertambah 5%.