Please use this identifier to cite or link to this item: https://repository.uksw.edu//handle/123456789/27917
Title: Basis Pengetahuan Nilai – Nilai Kain Tenun Sumba Dengan Model Seci dan Convolutional Neural Network
Authors: Jawa, Antar Maramba
Keywords: Seci Model;Convolutional Neural Network;Website.
Issue Date: 29-Aug-2022
Abstract: Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplisitkan tacit knowledge mengenai nilai-nilai filosofi yang terkandung dalam setiap motif kain tenun Sumba (kain ikat loli, kain putih, lambaleko lamboya, lambaleko loli, lambaleko malata, panggiling lamboya, panggiling wanokaka dan panggiling wanokaka modif') khususnya di kabupaten Sumba Barat di empat kecamatan dan mendeteksi jenis kain dari setiap motif yang ada. Penelitian ini menggunakan Model Seci yang dipadukan dengan Convolutional Neural Network dan disajikan dalam bentuk website. Penelitian ini menunjukkan bahwa tacit knowledge kain tenun Sumba dapat dieksplisitkan. Hasil dari Convolutional Neural Network menunjukkan bahwa, dari total epoch yang dibangun didapatkan nilai akurasi pada epoch ke sepuluh bernilai 80 persen, validasi akurasi bernilai 100 persen, nilai error akurasi dengan nilai loss 0.2638 persen dan validasi loss sebesar 0.0477 persen. Tingginya hasil validasi akurasi dan rendahnya error akurasi serta rendahnya validation loos disebabkan karena data citra yang dijadikan data uji bersifat tipe motif memiliki ciri yang khas. Berbeda dengan data citra tumbuhan dan makhluk hidup lainnya yang memiliki tipe yang beragam. Pembangunan website sebagai user interface telah berjalan dengan baik. Hal ini dibuktikan dengan keberhasilan prediksi tacit knowledge untuk setiap citra yang dijadikan sebagai data uji. Kata kunci: Model Seci, Convolutional Neural Network dan Website.
URI: https://repository.uksw.edu//handle/123456789/27917
Appears in Collections:T2 - Master of Information Systems

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
T2_972019008_Judul.pdf866.98 kBAdobe PDFView/Open
T2_972019008_Isi.pdf
  Restricted Access
655.84 kBAdobe PDFView/Open
T2_972019008_Daftar Pustaka.pdf194.83 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.