Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Batik Tenun Ikat Bandar Berdasarkan Fitur Warna dan Tekstur
| Autor: | Mohammad Atif Faiz Muthrofin, Danang Erwanto, Iska Yanuartanti |
|---|---|
| Jazyk: | indonéština |
| Rok vydání: | 2024 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Journal of Electrical Engineering and Computer, Vol 6, Iss 1, Pp 120-128 (2024) |
| Druh dokumentu: | article |
| ISSN: | 2715-0410 2715-6427 |
| DOI: | 10.33650/jeecom.v6i1.8060 |
| Popis: | Tenun Ikat Bandar Kediri adalah salah satu jenis batik berupa kain yang ditenun dan diberi suatu pola dan motif pada teksturnya menggunakan suatu mesin tenun kayu tradisional. Pola dan motif pada batik tenun ikat sangat bervariasi tergantung pada rumah produksinya. Biasanya setiap rimah produksi memiliki suatu ciri khas khusus pada pola dan motifnya. Banyaknya pola dan motif tersebut akan menjadikan masyarakat sulit mengenali dan mempelajari ciri visual Tenun Ikat tersebut sehingga bila ada suatu sistem yang mempelajari pola dan motif tersebut maka akan sangat membantu masyarakat. Sistem klasifikasi yang dibuat pada penelitian ini mengimplementasikan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dengan ekstraksi tekstur Tenun menggunakan fitur Gray Level Cooccurence Matrix (GLCM) dan ekstraksi warna menggunakan fitur Color Co-occourrence Matrix (CCM). Pada penelitian ini menggunakan dataset sebanyak 125 citra gambar dari 5 motif batik pada suatu rumah produksi tenun ikat dengan proporsi setiap pola yang seimbang. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa rata-rata akurasi dari setiap pengujian mencapai angka 0,94, ini menunjukkan bahwa metode yang dimaksudkan telah dapat melakukan klasifikasi dengan baik. |
| Databáze: | Directory of Open Access Journals |
| Externí odkaz: |
|