Klasifikasi Batik Menggunakan Deep Learning

Peneliti: Muhammad Taufik Dwi Putra dan I Gede Putra Kusuma Negara

Kain Batik adalah salah satu warisan budaya Indonesia yang telah dikenal dunia. Batik Indonesia Memiliki banyak motif yang menggambarkan filosofi kehidupan, warisan leluhur juga mencerminkan daerah asal batik itu sendiri. Karena banyaknya motif batik tersebut munculah permasalahan dalam menentukan jenis batik itu sendiri. Oleh karena itu diperlukan suatu metode klasifikasi yang dapat mengklasifikasikan berbagai motif batik secara otomatis berdasarkan gambar batik.

Teknik yang saat ini banyak digunakan dalam klasifikasi gambar adalah menggunakan deep learning karena teknik ini terbukti memberikan akurasi yang baik. Arsitektur yang banyak digunakan untuk data gambar dalam pembelajaran mendalam adalah Convolutional Neural Network (CNN) karena arsitektur ini mampu mendeteksi dan mengenali objek dalam suatu gambar.

Penelitian ini mengusulkan untuk menggunakan metode CNN dan menggunakan arsitektur VGG yang telah dimodifikasi dalam mengatasi permasalahan klasifikasi motif batik. Eksperimen menggunakan 2.448 gambar batik (5 kelas) menunjukkan bahwa model yang diusulkan sukses mencapai akurasi sebesar 96.30%.