Resume Artikel Ilmiah “Improving Batik Pattern Classification using CNN with Advanced Augmentation and Oversampling on Imbalanced Dataset”
Artikel ilmiah ini membahas tentang peningkatan kinerja model Convolutional Neural Network (CNN) dalam klasifikasi pola batik menggunakan teknik augmentasi dan oversampling canggih pada dataset yang tidak seimbang. Klasifikasi pola batik merupakan tugas penting mengingat batik adalah warisan budaya Indonesia yang diakui oleh UNESCO, dengan berbagai pola yang mencerminkan keragaman budaya dari berbagai daerah di Indonesia. Namun, tantangan utama dalam klasifikasi ini adalah dataset yang tidak seimbang, di mana beberapa kelas memiliki jumlah sampel yang sangat sedikit dibandingkan dengan kelas lainnya. Ketidakseimbangan ini menyebabkan model pembelajaran mesin kesulitan dalam mengklasifikasikan kelas minoritas dengan akurat dan cenderung bias terhadap kelas mayoritas. Penelitian ini menggunakan dua model CNN, yaitu DenseNet169 dan VGG-16, serta tiga metode pelatihan yang berbeda: pelatihan tanpa oversampling dan augmentasi canggih, pelatihan dengan oversampling, dan pelatihan denga...