Klasifikasi Batik Menggunakan Convolutional Neural Network (Studi Kasus: Batik Valiri)

Batik merupakan salah satu karya seni yang telah menjadi bagian dari identitas
budaya Indonesia. Seiring perkembangannya, batik memiliki berbagai macam
jenis motif yang berbeda dan khas di setiap daerah. Beragamnya motif batik
membuat masyarakat sulit membedakan motif-motif yang ada, sehingga perlu
adanya klasifikasi batik. Pada penelitian ini digunakan metode Convolutional
Neural Network (CNN) untuk mengklasifikasi batik dengan skenario pembagian
data 80% training 20% testing. Citra input berukuran 64x64x3 dan model CNN
memiliki 4 layer konvolusi. Dengan menggunakan optimizer SGDM dan 50
epoch, hasil klasifikasi menunjukkan tingkat akurasi pelatihan sebesar 100?n
pengujian sebesar 80%. Batik Valiri memiliki variasi motif yang kompleks dalam
satu kain batik, hal inilah yang menyebabkan ketidakakuratan sebesar 20?ri
model CNN yang dibangun dalam melakukan klasifikasi.
Kata Kunci : Batik, CNN, Klasifikasi.