Skripsi

Klasifikasi pola batik Malang menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) / Arief Husnan

Abstrak
Batik merupakan warisan budaya Indonesia yang saat ini sudah diakui oleh dunia hal ini dibuktikan ketika UNESCO pada tahun 2009 mengumumkan bahwa batik Indonesia merupakan warisan kemanusiaan untuk lisan dan nonbendawi. Salah satu kota pengrajin batik di Indonesia adalah Kota Malang belum ada sumber yang menyatakan secara jelas kapan dan bagaimana batik muncul di daerah Malang. Akan tetapi terdapat satu penyelenggaran upacara tradisional pada abad ke-19 yang dimana peserta upacara tersebut banyak yang menggunakan kain hiasan di kepala dengan pola batik Sidomukti (Hermawati dkk 2018). Klasifikasi pola batik daerah Malang dengan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) merupakan pokok utama bahasan dalam penelitian ini. CNN adalah gabungan antara jaringan syaraf tiruan (JST) dengan deep learning. Umumnya CNN memiliki lebih dari satu lapisan (layer) seringnya suatu lapisan subsampling yang diikuti oleh satu atau lebih lapisan yang saling terhubung sebagai standar jaringan syaraf tiruan. Pada penelitian ini dilakukan percobaan menggunakan algoritma CNN sebanyak 27 kali dengan 3 skenario sehingga setiap skennario dilakukan percobaan 9 kali. Akurasi yang tertinggi didapat pada skenario ke-3 yaitu skenario 64 potongan dengan 97 85% diikuti dengan skenario ke-1 yaitu yaitu skenario 25 potongan dengan akurasi 97 5% dan skenario ke-2 yaitu skenario 36 potongan dengan akurasi 97 2%.

Informasi Detail

DDC

SKRIPSI DIGITAL

Prodi

Universitas Negeri Malang. Program Studi Teknik Informatika, 2023.

Deskripsi Fisik

v, 33 hlm. : ilus.

Bahasa

Indonesia

No Reg

2427/RS/23

Edisi

Skripsi (Sarjana)--Universitas Negeri Malang. 2023

Subjek

1. ALGORITMA KOMPUTER - CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
2. COMPUTER ALGORITHM - CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK

Pembimbing

1. Harits Ar Rosyid, S.t., M.t., Ph.d ; 2. Dr. Heru Wahyu Herwanto, S.t., M.kom

Lampiran Berkas