Abstract:
Computer vision adalah salah satu cabang kecerdasan buatan (artificial intelligence) yang
memproses citra sebagai inputan dan menghasilkan suatu deskripsi sebagai outputnya. Computer
vision banyak diimplementasikan dalam persoalan pengenalan pola secara otomatis atau yang
biasa juga dikenal sebagai persoalan klasifikasi citra secara otomatis. Proses klasifikasi citra
secara otomatis melibatkan banyak tahapan salah satunya adalah tahap ekstraksi ciri. Dalam tugas
akhir ini diimplementasikan teknik deep learning dengan metode convolution neural network
untuk mengklasifikasikan citra motif batik lasem secara otomatis. Dalam arsitektur multi layer
perceptron digunakan 64 node hidden dan 7 node output. Dengan menggunakan fungsi ReLu
sebagai fungsi aktivasi dan fungsi softmax sebagai pengklasifikasi, diperoleh tingkat akurasi 96%.
