Identifikasi motif batik menggunakan metode convolutional neural network
Penerbit : FTI - Usakti
Kota Terbit : Jakarta
Tahun Terbit : 2022
Pembimbing 1 : Ahmad Zuhdi
Pembimbing 2 : Abdul Rochman
Subyek : Computer Network;Computer Programming;Computer Software
Kata Kunci : deep learning, machine learning, batik identification, cnn
Status Posting : Published
Status : Lengkap
No. | Nama File | Hal. | Link |
---|---|---|---|
1. | 2022_TA_STF_064001800003_Halaman-Judul.pdf | 13 | |
2. | 2022_TA_SIF_064001800003_Lembar-Pengesahan.pdf | ||
3. | 2022_TA_SIF_064001800003_Bab-1_Pendahuluan.pdf | 4 | |
4. | 2022_TA_SIF_064001800003_Bab-2_Tinjauan-Pustaka.pdf |
|
|
5. | 2022_TA_SIF_064001800003_Bab-3_Metodologi-Peneltian.pdf | 8 |
|
6. | 2022_TA_SIF_064001800003_Bab-4_Analisis-Hasil-dan-Pembahasan.pdf | 26 |
|
7. | 2022_TA_SIF_064001800003_Bab-5_Kesimpulan-dan-Saran.pdf | 1 |
|
8. | 2022_TA_STF_064001800003_Daftar-Pustaka.pdf | ||
9. | 2022_TA_STF_064001800003_Lampiran.pdf |
|
B Batik yang merupakan identitas budaya Indonesia dan diakui internasional ini memiliki banyak identitas seperti asal, sejarah, filosofi dibalik motif-motifnya, namun banyak masyarakat yang belum tahu tentang identitas tersebut. Oleh karena itu, diperlukan sebuah model machine learning yang dapat mengidentifikasi motif batik dengan akurasi yang baik. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan model machine learning yang dapat mengidentifikasi sebuah motif batik menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Model machine learning ini juga diharapkan dapat diimplementasikan dalam aplikasi berbasis web, sehingga memberi kemudahan pengguna untuk mengaksesnya. Ruang lingkup motif yang dipakai sekaligus dataset yang digunakan terbatas pada data yang didapatkan dari sumber terbuka secara daring. Hasil akhir aplikasi adalah aplikasi dapat menampilkan identitas sebuah motif yang teridentifikasi, dengan harapan mendorong minat pembelian batik dengan meningkatkan pengalaman pengguna dalam berbelanja batik
B Batik which is an Indonesian cultural identity and is internationally recognized has many identities such as origin, history, philosophy behind its motifs, but many people do not know about these identities. Therefore, we need a machine learning model that can identify batik motifs with good accuracy. This study aims to apply a machine learning model that can identify a batik motif using the Convolutional Neural Network (CNN) method. This machine learning model is also expected to be implemented in web-based applications, making it easier for users to access them. The scope of the motifs used as well as the data set used is limited to data obtained from online open sources. The final result of the application can display the identity of a motif that is a batik application, with the hope of encouraging purchase interest by improving the user experience in shopping for batik