Tri Widodo, Sahrial Ihsani Ishak, Toto Haryato, Angga Bayu Santoso
{"title":"Explorasi Pola Batik Baru dengan Deep Convolutional Algorithme Generative Adversarial Networks (DCGANs)","authors":"Tri Widodo, Sahrial Ihsani Ishak, Toto Haryato, Angga Bayu Santoso","doi":"10.30872/jim.v18i1.9531","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Batik merupakan kesenian tradisional yang berasal dari Indonesia yang memadukan seni, budaya dan teknologi dalam membuatnya. Keanekaragaman motif batik di Indonesia diperoleh dari nilai- nilai simbol, budaya berdasarkan setiap daerah yang terkait erat dengan kehidupan masyarakat itu sendiri. Pengembangan dalam teknologi mendorong untuk membuat terobosan inovasi dalam memaksimalkan jenis – jenis batik dengan pola terbaru. Inovasi dengan machine learning yaitu Deep Convolutional Algorithme Generative Adversarial Networks (DC-GAN) merupakan bentuk terobosan inovasi pengembangan lanjutan Generative Adversarial Networks (GAN) dalam membuat pola – pola terbaru untuk batik. Pengembangan ini akan menggunakan sembilan jenis batik daerah dengan total data gambar sebanyak tiga ribu tiga ratus sembilan puluh tujuh dan dilakukan proses iterasi sebanyak lima ribu kali.","PeriodicalId":149284,"journal":{"name":"Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer","volume":"20 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-02-10","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.30872/jim.v18i1.9531","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Abstract
Batik merupakan kesenian tradisional yang berasal dari Indonesia yang memadukan seni, budaya dan teknologi dalam membuatnya. Keanekaragaman motif batik di Indonesia diperoleh dari nilai- nilai simbol, budaya berdasarkan setiap daerah yang terkait erat dengan kehidupan masyarakat itu sendiri. Pengembangan dalam teknologi mendorong untuk membuat terobosan inovasi dalam memaksimalkan jenis – jenis batik dengan pola terbaru. Inovasi dengan machine learning yaitu Deep Convolutional Algorithme Generative Adversarial Networks (DC-GAN) merupakan bentuk terobosan inovasi pengembangan lanjutan Generative Adversarial Networks (GAN) dalam membuat pola – pola terbaru untuk batik. Pengembangan ini akan menggunakan sembilan jenis batik daerah dengan total data gambar sebanyak tiga ribu tiga ratus sembilan puluh tujuh dan dilakukan proses iterasi sebanyak lima ribu kali.