KLASIFIKASI CITRA POLA KAIN TENUN MELAYU MENGGUNAKAN CONVOLUTION NEURAL NETWORK

Santoso, Mukhlis (2024) KLASIFIKASI CITRA POLA KAIN TENUN MELAYU MENGGUNAKAN CONVOLUTION NEURAL NETWORK. Masters thesis, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang.

	Text Tesis_221321034_MUKHLIS SANTOSO_Abstrak.pdf Download (428kB)
	Text Tesis_221321034_MUKHLIS SANTOSO_BAB I.pdf Download (696kB)
	Text Tesis_221321034_MUKHLIS SANTOSO_Daftar Pustaka.pdf Download (487kB)
	Text Tesis_221321034_MUKHLIS SANTOSO_Full Text.pdf Restricted to Repository staff only Download (6MB)

Abstract

Penggunaan media komputerisasi elektronik berkembang seiring dengan kemajuan perangkat keras dan perangkat lunak sebagai alat bantu analisis dengan berbagai algoritma dan metode untuk melakukan pengklasifikasian dan pengukuran objek dalam berbagai konteks. Kemajuan ini bertujuan untuk mengatasi kelemahan yang ada dalam metode konvensional yang digunakan dalam proses identifikasi. Proses identifikasi dapat diterapkan pada berbagai objek, salah satunya adalah objek citra. Citra adalah representasi visual dari suatu objek yang terbentuk melalui kombinasi warna RGB (red, green, blue). Komponen atau fitur warna RGB memiliki rentang nilai dari 0 hingga 255 pada sebuah citra Tenun merupakan jenis kain yang dibuat khusus dengan motif-motif yang khas. Motif tenun Melayu memiliki banyak keberagaman, keberagaman ini membuat sulit untuk dibedakan motif-motif kain tersebut.Penelitian ini bertujuan untuk mengenali dan membedakan pola kain Tenun Melayu. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Convolutional Neural Network (CNN). Metode CNN memiliki beberapa tahapan yaitu Convolution Layer, Pooling Layer, Fully-Connected Layer, Transfer Learning, Optimizer dan Akurasi. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari Tenun Putri Mas Bengkalis. Dataset yang digunakan terdiri dari 150 gambar motif tenun, dari dataset tersebut dilakukan proses augmentasi agar dataset menjadi lebih bervariasi, sehingga setelah dilakukan proses augmentasi, dataset berjumlah 1000 yang terbagi menjadi 80% data training dan 20% data testing, dari dataset yang ada dibagi menjadi tiga kategori motif tenun yaitu pucuk rebung, siku awan dan siku keluang. Hasil pada penelitian ini dianggap baik karena menghasilkan akurasi dengan hasil sebesar 95 % dengan nilai epoch 15. Dari hasil akurasi yang cukup baik diharapkan dapat membantu masyarakat dalam mengenali motif tenun Melayu. Keyword: Identifikasi, Citra, Tenun, Convolutional Neural Network, akurasi.

Actions (login required)

View Item