Implementasi Deep Learning Pada Image Clasification Menggunakan Algoritma Convolution Neural Network (CNN) Pada Kain Ulos

Abstract

Kain Ulos yang merupakan kain tradisional khas masyarakat Batak Sumatera Utara mempunyai corak dan kekhasan, oleh karena itu memerlukan teknik pengenalan untuk mengotomatisasi klasifikasinya. Menggunakan kumpulan data gambar ulos yang terdiri dari 350 gambar yang diproses dan model CNN dibuat dan dilatih di TensorFlow dan Keras. Dataset dibagi menjadi data pelatihan data validasi, dengan penggunaan augmentasi data meningkatkan variasi dan jumlah data Arsitektur model CNN yang digunakan terdiri dari multiple convolutional, pooling dan full connected, dengan dropout karena overfitting. Model ini dilatih menggunakan ImageDataGenerator untuk meningkatkan normalisasi gambar. Hasil pelatihan menunjukkan bahwa model yang dibangun mampu mencapai akurasi sebesar 98,00% pada data validasi. Evaluasi lebih lanjut dilakukan dengan menghasilkan laporan klasifikasi dan matriks kebingungan untuk memahami performa model pada setiap kelas.Evaluasi lebih lanjut dilakukan dengan menghasilkan laporan klasifikasi dan matriks kebingungan untuk memahami performa model pada setiap kelas.