IMPLEMENTASI DEEP LEARNING BERBASIS TENSORFLOW DAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) UNTUK PENGENALAN ASAL DAERAH BATIK INDONESIA

Agung Sugiarto, 3011510049 (2019) IMPLEMENTASI DEEP LEARNING BERBASIS TENSORFLOW DAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) UNTUK PENGENALAN ASAL DAERAH BATIK INDONESIA. Undergraduate thesis, Universitas Internasional Semen Indonesia.

[img] Text (ABSTRAK)
5. ABSTRAK.pdf

Download (238kB)
[img] Text (DAFTAR ISI)
7. DAFTAR ISI.pdf

Download (244kB)
[img] Text (BAB I PENDAHULUAN)
10. BAB I PENDAHULUAN.pdf

Download (243kB)
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
15. DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (2MB)
[img] Text (JURNAL)
JURNAL - AGUNG SUGIARTO (3011510049).docx
Restricted to Repository staff only

Download (3MB) | Request a copy
[img] Text (FULLTEXT)
SKRIPSI - AGUNG SUGIARTO (3011510049).pdf
Restricted to Repository staff only

Download (4MB) | Request a copy
[img] Text (FULLTEXT DOC)
SKRIPSI - AGUNG SUGIARTO (3011510049).docx
Restricted to Repository staff only

Download (32MB) | Request a copy

Abstract

Indonesian merupakan bangsa yang terdiri dari berbagai etnik dan memiliki latar belakang budaya yang beraneka ragam. Salah satu hasil kebudayaan masyarakat Indonesia adalah Batik, batik mempunyai banyak macam-macam motif. Corak maupun motif batik tersebut tidak bisa lepas dari unsur-unsur yang melekat dari wilayah asal pembuatannya. Pengetahuan tentang pengenalan motif batik mungkin hanya dimiliki oleh orang-orang tertentu yang memiliki keahlian pada bidang terkait seperti bidang membatik dan tidak semua orang dapat mengenali motif batik tersebut. Namun seiring dengan berkembangnya jaman dan meningkatnya kebutuhan akan informasi mendorong manusia untuk mengembangkan teknologi baru agar pengolahan informasi dapat dilakukan dengan mudah dan cepat. Sehingga dibutuhkan suatu pendekatan dalam penyelesaian permasalahan ini. Salah satu pendekatan dalam pengenalan suatu gambar adalah Deep Learning, merupakan sebuah model neural network yang belakangan ini mulai ramai dikembangkan, hasil dari Deep Learning menunjukkan hasil yang baik dalam meningkatkan akurasi Image Classification atau kasus-kasus lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui cara Deep Learning yaitu Convolutional Neural Network (CNN) dalam melakukan klasifikasi pengenalan daerah asal motif-motif batik.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: 030/KK.19/UISI-01/IF
Uncontrolled Keywords: Batik, Convolutional Neural Network, Deep Leraning, Image Classification
Contributors:
ContributionNameEmail
Thesis advisorMohammad Arif Rasyidi, S.Kom., M.Sc.mohammad.rasyidi@uisi.ac.id
Thesis advisorTaufiqotul Bariyah, S.Kom., M.IM.taufiqotul.bariyah@uisi.ac.id
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Department of Informatics
Depositing User: Raudhatul Munawwarah
Date Deposited: 29 Jul 2020 15:40
Last Modified: 29 Jul 2020 15:40
URI: https://repository.uisi.ac.id/id/eprint/512

Actions (login required)

View Item View Item