Image of MODEL RESNET50 DENGAN OPTIMALISASI ACTIVATION FUNCTION DAN OPTIMIZER BERBASIS GAMMA-MSR UNTUK KLASIFIKASI CITRA MOTIF BATIK BESUREK BENGKULU

Skripsi

MODEL RESNET50 DENGAN OPTIMALISASI ACTIVATION FUNCTION DAN OPTIMIZER BERBASIS GAMMA-MSR UNTUK KLASIFIKASI CITRA MOTIF BATIK BESUREK BENGKULU

Penilaian

0,0

dari 5
Penilaian anda saat ini :  

Batik Besurek merupakan warisan budaya khas Bengkulu yang memiliki variasi motif unik, sehingga penting dikembangkan sistem klasifikasi otomatis untuk mendukung pelestarian dan inovasi industri batik. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model Batik besurek motif classification (B2MC) berdasarkan evaluasi kinerja arsitektur transfer learning (TL), teknik image enhancement (IE) dan kombinasi activation function (AF) serta optimizer (OP) terhadap hasil klasifikasi citra motif Batik Besurek Bengkulu. Dataset berjumlah 2.400 citra batik dibagi dalam lima kelas motif yaitu kaligrafi, rafflesia, burung kuau, relung paku, dan rembulan, dengan rasio pembagian data 70% pelatihan, 10% validasi, dan 20% pengujian. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa ResNet50 (ReLu) tanpa peningkatan citra mencapai akurasi pelatihan 99,60%, validasi 97,44%, dan pengujian 98,12%. Empat teknik peningkatan citra diuji, yaitu Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE), Gamma-CLAHE, Multi-Scale Retinex (MSR), dan Gamma-MSR. Kombinasi Gamma-MSR ⨁ ResNet50 (Adam, ReLU) memperoleh kinerja terbaik dengan akurasi pengujian sebesar 99,32%, lebih tinggi dibanding model-model lainnya. Kebaruan penelitian ini terletak pada penerapan kombinasi Gamma Correction dan Multi-Scale Retinex (Gamma-MSR) untuk peningkatan citra pada klasifikasi motif Batik Besurek menggunakan ResNet50. Kombinasi ini menghasilkan citra yang lebih seimbang dalam kecerahan dan detail tekstur sehingga fitur yang diekstraksi oleh ResNet50 lebih representatif dan akurasi klasifikasi meningkat signifikan. Penelitian ini merekomendasikan pemilihan arsitektur, preprocessing citra, dan parameter optimasi dengan kinerja klasifikasi motif batik terbaik yang dapat menjadi acuan dalam pengembangan sistem klasifikasi batik digital berbasis kecerdasan buatan.

Availability
Inventory Code Barcode Call Number Location Status
2507006176T185278T1852782025Central Library (Reference)Available but not for loan - Not for Loan
Detail Information
Series Title
-
Call Number
T1852782025
Publisher
Palembang : Prodi Doktor Ilmu Teknik, Fakultas Teknik Universitas Sriwijaya.,
Collation
x, 197 hlm.; ilus.; tab.; 29 cm.
Language
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Classification
306.407
Content Type
Text
Media Type
unmediated
Carrier Type
other (computer)
Edition
-
Subject(s)
Prodi Doktor Ilmu Teknik
Batik--Warisan Budaya Bengkulu
Specific Detail Info
-
Statement of Responsibility
Other version/related
File Attachment
Comments
You must be logged in to post a comment