KLASIFIKASI MOTIF BATIK PAPUA MENGGUNAKAN DEEP LEARNING

Aras, Suhardi (2022) KLASIFIKASI MOTIF BATIK PAPUA MENGGUNAKAN DEEP LEARNING. S2 - Magister thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

Text (THESIS) 19.77.1172 Suhardi Aras.pdf Download (3MB)

Abstract

Motif Batik Papua mulai muncul pada tahun 1984 dan hanya dikenal secara umum dengan satu sebutan yaitu batik Papua, padahal berbagai motif tersebut dapat diklasifikasikan menurut daerah asal pembuatan, budaya dan flora fauna yang memiliki makna. kearifan lokal masyarakat. Kemampuan mengenali setiap motif batik dari Papua membutuhkan pengalaman dan pengetahuan dari kalangan tertentu, agar pengetahuan dan makna tetap terjaga, diperlukan suatu alat yang dapat mengklasifikasikan berbagai motif batik dari Papua. Penelitian ini menggunakan empat kelas dataset yaitu Motif Cendrawasih, Motif Raja Ampat, Motif Tifa Honai dan Motif Asmat yang bersifat non-geometris. Diusulkan untuk mengklasifikasikan motif-motif tersebut menggunakan deep learning menggunakan arsitektur Vgg16 dan Resnet50 dengan fine tuning, untuk menambah data dengan berbagai kombinasi agar diperoleh performa yang lebih baik. Hasil pengujian menunjukkan bahwa tanpa augmentasi data pada arsitektur VGG16 diperoleh akurasi sebesar 62.61% dan arsitektur Resnet50 diperoleh akurasi sebesar 77.27% dengan beberapa kombinasi teknik augmentasi memberikan hasil yang lebih baik tanpa augmentasi data dengan hasil tertinggi pada VGG16 arsitektur memberikan hasil 86.36% dengan teknik augmentasi resie dan pada arsitektur Resnet50 memberikan hasil 86.36% dengan teknik augmentasi kombinasi resize, rotation dan flip.

Actions (login required)

View Item