OPTIMISASI PENGENALAN DAN PELABELAN MOTIF BATIK DENGAN PROTOTYPICAL NETWORKS DAN UNCERTAINTY ANALYSIS

Habibi, Adil Faruq (2023) OPTIMISASI PENGENALAN DAN PELABELAN MOTIF BATIK DENGAN PROTOTYPICAL NETWORKS DAN UNCERTAINTY ANALYSIS. Diploma thesis, Universitas Nasional.

[img] Text
COVER.pdf

Download (2MB)
[img] Text
BAB I.pdf

Download (277kB)
[img] Text
BAB II.pdf

Download (284kB)
[img] Text
BAB III.pdf

Download (739kB)
[img] Text
BAB IV.pdf

Download (1MB)
[img] Text
BAB V.pdf

Download (213kB)
[img] Text
Lampiran.pdf

Download (1MB)

Abstract

Indonesia dikenal dengan kekayaan budaya batiknya yang mencakup ribuan motif unik dari berbagai daerah. Mengidentifikasi dan melabeli motif-motif ini secara manual adalah tugas yang kompleks dan memakan waktu. Meskipun telah ada penelitian yang menggunakan machine learning untuk pengenalan motif batik, pendekatan tersebut seringkali terbatas pada jumlah kelas yang tetap. Jika kelas baru ditemukan, biasanya dibutuhkan banyak data tambahan, dan model harus dilatih ulang, yang menjadi tantangan tersendiri. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan proses pengenalan dan pelabelan motif batik dengan menggabungkan Prototypical Networks (ProtoNets) dengan Uncertainty Analysis. Metode ini menawarkan fleksibilitas dalam pengenalan motif, memungkinkan penambahan kelas tanpa perlu melatih ulang model. Dari hasil eksperimen ini saat menggunakan pretrained ConvNeXt Tiny sebagai backbone ProtoNets memperoleh akurasi hingga 92% dalam pengenalan kelas-kelas novel. Selain itu saat dihadapkan pada tugas pelabelan terhadap 120 data dari kelas-kelas novel, pendekatan ini dapat menghemat biaya pelabelan hingga 76%. Platform web yang dikembangkan juga menyediakan fitur pengenalan motif batik, memberikan analitik melalui uncertainty analysis, dan visualisasi Class Activation Map yang membantu dalam interpretasi model. Dan juga terdapat fitur pelabelan interaksi model dan manusia. Penelitian ini menawarkan solusi efisien dan fleksibel untuk pengenalan dan pelabelan motif batik, dengan potensi dalam skala yang lebih luas.

Item Type: Thesis (Diploma)
Subjects: T Technology > T Technology (General)
T Technology > TT Handicrafts Arts and crafts
Divisions: Skripsi > Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika > Program Studi Sistem Informasi
Depositing User: Miss Rahma Rahmawati
Date Deposited: 24 Oct 2023 06:27
Last Modified: 24 Oct 2023 06:27
URI: http://repository.unas.ac.id/id/eprint/8477

Actions (login required)

View Item View Item