{"title":"使用卷积神经网络 (CNN) 方法对蜡染图案进行多分类","authors":"Samsul Arifin, Nurfaizah Nurfaizah","doi":"10.55635/jic.v10i1.206","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi motif Batik menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan pendekatan multi-class classification. Motif Batik, sebagai bagian penting dari warisan budaya Indonesia, memiliki kekayaan variasi yang memerlukan pendekatan otomatisasi untuk identifikasi dan klasifikasi. Data motif Batik dikumpulkan dari berbagai sumber, dan model CNN dikembangkan dengan menggunakan teknik pra-pemrosesan data dan augmentasi untuk meningkatkan keterampilan model. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik klasifikasi, dan interpretasi hasil klasifikasi memberikan wawasan tentang faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan model. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam otomatisasi identifikasi motif Batik dan pelestarian seni dan budaya Indonesia.","PeriodicalId":492651,"journal":{"name":"Jurnal Ilmiah IT CIDA","volume":" 26","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2024-07-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Klasifikasi Motif Batik Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Dengan Multi Class Clasification\",\"authors\":\"Samsul Arifin, Nurfaizah Nurfaizah\",\"doi\":\"10.55635/jic.v10i1.206\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi motif Batik menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan pendekatan multi-class classification. Motif Batik, sebagai bagian penting dari warisan budaya Indonesia, memiliki kekayaan variasi yang memerlukan pendekatan otomatisasi untuk identifikasi dan klasifikasi. Data motif Batik dikumpulkan dari berbagai sumber, dan model CNN dikembangkan dengan menggunakan teknik pra-pemrosesan data dan augmentasi untuk meningkatkan keterampilan model. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik klasifikasi, dan interpretasi hasil klasifikasi memberikan wawasan tentang faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan model. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam otomatisasi identifikasi motif Batik dan pelestarian seni dan budaya Indonesia.\",\"PeriodicalId\":492651,\"journal\":{\"name\":\"Jurnal Ilmiah IT CIDA\",\"volume\":\" 26\",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2024-07-04\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Jurnal Ilmiah IT CIDA\",\"FirstCategoryId\":\"0\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.55635/jic.v10i1.206\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Ilmiah IT CIDA","FirstCategoryId":"0","ListUrlMain":"https://doi.org/10.55635/jic.v10i1.206","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Klasifikasi Motif Batik Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Dengan Multi Class Clasification
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi motif Batik menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan pendekatan multi-class classification. Motif Batik, sebagai bagian penting dari warisan budaya Indonesia, memiliki kekayaan variasi yang memerlukan pendekatan otomatisasi untuk identifikasi dan klasifikasi. Data motif Batik dikumpulkan dari berbagai sumber, dan model CNN dikembangkan dengan menggunakan teknik pra-pemrosesan data dan augmentasi untuk meningkatkan keterampilan model. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik klasifikasi, dan interpretasi hasil klasifikasi memberikan wawasan tentang faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan model. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam otomatisasi identifikasi motif Batik dan pelestarian seni dan budaya Indonesia.