Deteksi Batik Menggunakan Metode Convulutional Neural Network (CNN)

Kartiko, Aji Dwi (2025) Deteksi Batik Menggunakan Metode Convulutional Neural Network (CNN). Undergraduate (S1) thesis, Universitas Merdeka Pasuruan.

	Text COVER.pdf Download (1MB)
	Text BAB-I.pdf Download (417kB)
	Text BAB-II.pdf Restricted to Repository staff only Download (677kB)
	Text BAB-III.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)
	Text BAB-IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	Text BAB-V.pdf Restricted to Repository staff only Download (295kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Restricted to Repository staff only Download (398kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (495kB)

Abstract

Setiap motif desain tersebut menyiratkan symbol atau ilustrasi yang mengandung makna tertentu. Perkembangan Teknologi Informasi harus dijadikan solusi. Penelitian ini menerapkan untuk mempermudah menemukan metode yang paling tepat dan akurat dalam pengklasifikasian motif batik.. Metode tersebut akan digunakan untuk pengklasifikasian motif batik untuk membantu pengguna mendapatkan informasi secara cepat dan akurat. Menggunakan CNN dengan parameter adams. Tahapan pertama melakukan input gambar yang sudah dipersiapkan di library yang terkoneksi ke google drive. Setelah itu mengesktraksi fitur lokal yang membentuk panjang dan tinggi atau Pixels. Tahap selanjutnya yaitu maxpooling untuk mengurangi dimensi dari sebuah batik dan yang terakhir yaitu fully connected betugas untuk menggabungkan semua layer bertujuan untuk mendapati hasil akurasi mencapai 90%.

Item Type:	Thesis (Undergraduate (S1))
Uncontrolled Keywords:	Deteksi, Batik, CNN
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknologi Informasi > Informatika
Depositing User:	Perpustakaan Unmer Pasuruan
Date Deposited:	12 Jun 2025 01:50
Last Modified:	12 Jun 2025 01:50
URI:	http://repository.unmerpas.ac.id/id/eprint/795

Actions (login required)

View Item