ANALISIS PENGENALAN MOTIF BATIK PEKALONGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION
DOI:
https://doi.org/10.33633/tc.v14i4.973Abstract
Batik merupakan salah satu kesenian tradisional yang telah ditetapkan oleh badan dunia PBB yaitu UNESCO sebagai warisan budaya bangsa Indonesia. Batik memiliki motif tertentu seperti gambar garuda, garis lengkung, pohon dengan hiasan titik-titik sebagaimana yang terdapat pada beberapa motif batik salah satunya batik Pekalongan. Batik Pekalongan merupakan salah satu batik pesisir yang mendapatkan banyak pengaruh budaya asing. Sejak pertama kali dibuat sekitar tahun 1800-an, batik Pekalongan terus mengalami perkembangan yang sangat pesat terutama dari segi motif. Hal inilah yang membuat masyarakat awam akan sulit untuk mengenali pola motif batik yang ada. Jaringan Saraf Tiruan merupakan metode yang sudah banyak digunakan untuk mengenali pola terutama salah satu algoritmanya yaitu algoritma backpropagation. Algoritma backpropagation bekerja melalui tiga fase yaitu fase perambatan maju, fase perambatan mundur dan fase perubahan bobot serta bias. Di beberapa penelitian tentang pengenalan pola, algoritma backpropagation banyak dimanfaatkan dan terbukti memiliki tingkat keakurasian yang tinggi. Dalam penelitian ini, algoritma backpropagation dimanfaatkan untuk mengenali motif batik Pekalongan. Hasil akhir yang diperoleh yaitu algoritma backpropagation bisa digunakan untuk mengenali motif batik Pekalongan dengan tingkat akurasi yang diperoleh mencapai 88,62%. Kata Kunci: Batik Pekalongan, Pengenalan Pola, Jaringan Saraf Tiruan, Algoritma Backpropagation.Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Vera Pebrianasari, Edy Mulyanto, Erlin Dolphina
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Pernyataan Lisensi
Artikel yang diterbitkan dalam jurnal Techno.Com dilisensikan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional (CC BY-NC 4.0).
Anda diperbolehkan untuk menyalin, mendistribusikan, menampilkan, dan melakukan karya dari artikel ini serta membuat karya turunan selama Anda memberikan kredit yang sesuai kepada penulis asli dan tidak menggunakan karya ini untuk tujuan komersial. Untuk melihat salinan lisensi ini, kunjungi [Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International](https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/).
---
Contoh pengkreditan:
- Penulis: [Nama Penulis]
- Judul Artikel: [Judul Artikel]
- Jurnal: Techno.Com, Vol. [Nomor Volume], No. [Nomor Edisi], Tahun [Tahun Penerbitan]
Jika Anda ingin menggunakan karya ini untuk tujuan komersial, Anda harus mendapatkan izin terlebih dahulu dari penulis atau penerbit.
---