PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM DETEKSI MOTIF BATIK TEGALAN BERBASIS COMPUTER VISION UNTUK MENDUKUNG PELESTARIAN BUDAYA LOKAL

Pratama, Muchamad Rizqi (2026) PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM DETEKSI MOTIF BATIK TEGALAN BERBASIS COMPUTER VISION UNTUK MENDUKUNG PELESTARIAN BUDAYA LOKAL. Diploma thesis, Universitas Harkat Negeri.

[img] Text (Cover)
COVER.pdf
Download (500kB)
[img] Text (BAB I)
BAB I.pdf
Download (191kB)
[img] Text (BAB II)
BAB II.pdf
Restricted to Registered users only
Download (1MB) | Request a copy
[img] Text (BAB III)
BAB III.pdf
Download (111kB)
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
DAFTAR PUSTAKA.pdf
Download (137kB)
[img] Text (LAMPIRAN)
LAMPIRAN.pdf
Download (2MB)

Abstract

Batik Tegalan merupakan warisan budaya lokal Tegal yang sarat akan nilai sejarah dan makna filosofis. Namun, derasnya arus globalisasi memicu penurunan minat generasi muda, ditambah keterbatasan media edukasi digital yang mampu mengidentifikasi motif secara otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan aplikasi mobile "Sibatikgal" berbasis computer vision guna mendukung pelestarian budaya lokal melalui klasifikasi motif otomatis dan penyediaan pustaka edukasi interaktif. Metode pengembangan sistem menggunakan model komparatif dengan arsitektur Transfer Learning berbasis ResNet50V2 pada sisi engine kecerdasan buatan, didukung oleh framework Flutter pada komponen frontend, Flask Python sebagai backend REST API, dan MongoDB sebagai pangkalan data NoSQL. Dataset digital yang digunakan mencakup 26 kategori kelas citra motif batik (seperti Ambringan, Beras Mawur, Kawung, dan lainnya) dengan total 2.600 citra digital yang dibagi menggunakan rasio 80% data latih, 10% data uji, dan 10% data validasi. Pengujian model kecerdasan buatan menunjukkan performa yang sangat andal dengan capaian akurasi pengujian sebesar 98,46% dan nilai loss sebesar 0, 0787. Validasi fungsionalitas sistem dilakukan melalui pengujian Black Box dengan hasil seluruh modul fungsional berjalan 100% baik tanpa anomali. Selain itu, evaluasi pengalaman pengguna mengadopsi metode Positive System Usability Scale (P-SUS) menghasilkan skor rata-rata total 83,69% dengan interpretasi "Sangat Layak". Penelitian ini membuktikan bahwa integrasi teknologi computer vision pada perangkat bergerak sangat efektif sebagai sarana pelestarian kearifan lokal yang modern, interaktif, dan mudah diakses oleh masyarakat luas. Kata Kunci: Batik Tegalan, Computer Vision, ResNet50V2, Flutter

Item Type: Thesis (Diploma)
Subjects: T Technology
T Technology > T Technical Information
Divisions: Sekolah Vokasi Teknik > Diploma IV Teknik Informatika
Depositing User: Muchamad Rizqi Pratama
Date Deposited: 07 Sep 2026 07:54
Last Modified: 07 Sep 2026 07:54
URI: http://repository.harkatnegeri.ac.id/id/eprint/7631

Actions (login required)

View Item View Item