Deteksi Motif dan Warna Dominan Batik Menggunakan YOLOv8

Klau, Virginia Abuk (2026) Deteksi Motif dan Warna Dominan Batik Menggunakan YOLOv8. Undergraduate thesis, Universitas Nusantara PGRI Kediri.

	Text (Full text) RAMA_55201_2213020019.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (3MB) | Request a copy
	Text (Similarity) RAMA_55201_2213020019_SIMILARITY.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (2MB)
	Text (Cover sd BAB 1 + References) RAMA_55201_2213020019_0729088802_ 0723098303_01_front_ref.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (623kB)
	Text (BAB 2) RAMA_55201_2213020019_0729088802_ 0723098303_02.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (637kB) | Request a copy
	Text (BAB 3) RAMA_55201_2213020019_0729088802_ 0723098303_03.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (696kB) | Request a copy
	Text (BAB 4) RAMA_55201_2213020019_0729088802_ 0723098303_04.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (963kB) | Request a copy
	Text (BAB 5) RAMA_55201_2213020019_0729088802_ 0723098303_05.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (199kB) | Request a copy
	Text (References) RAMA_55201_2213020019_0729088802_ 0723098303_06_ref.pdf - Bibliography Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (168kB)
	Text (Lampiran) RAMA_55201_2213020019_0729088802_ 0723098303_07_lamp.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (757kB) | Request a copy

Abstract

Keanekaragaman motif dan warna batik menyebabkan proses identifikasi manual membutuhkan pengetahuan khusus, waktu yang cukup lama, serta berpotensi menghasilkan penilaian subjektif. Penelitian ini bertujuan membangun aplikasi untuk mendeteksi jenis dan lokasi motif batik serta menampilkan warna dominan pada area motif yang terdeteksi. Metode yang digunakan adalah integrasi YOLOv8n dan K-Means Clustering. YOLOv8n digunakan untuk menghasilkan label kelas, nilai confidence, dan koordinat bounding box. Koordinat tersebut digunakan untuk mengambil Region of Interest (ROI), kemudian piksel pada ROI dikelompokkan menggunakan K-Means Clustering dengan tiga cluster. Cluster dengan jumlah piksel terbanyak ditetapkan sebagai warna dominan dan ditampilkan dalam bentuk RGB, kode heksadesimal, serta visualisasi warna. Dataset penelitian berjumlah 586 citra yang terdiri atas lima kelas, yaitu Batik Bali, Batik Betawi, Batik Garutan, Batik Parang, dan Batik Sekar. Dataset dibagi menjadi 513 citra latih, 49 citra validasi, dan 24 citra uji. Model YOLOv8n dilatih selama 50 epoch dengan ukuran masukan 640 × 640 piksel, batch size 16, dan optimizer AdamW. Hasil validasi menunjukkan precision sebesar 0,769, recall sebesar 0,604, mAP50 sebesar 0,660, dan mAP50–95 sebesar 0,624. Pengujian fungsional memperoleh keberhasilan 83,33%, sedangkan rata-rata waktu pemrosesan sistem sebesar 0,8534 detik per citra. Pengujian confidence threshold menunjukkan bahwa ambang 0,25 memberikan hasil terbaik dengan 25 true positive, 9 false positive, precision 0,7353, dan recall 0,7353. Berdasarkan hasil tersebut, integrasi YOLOv8n dan K-Means Clustering dapat diterapkan untuk mendeteksi motif serta menampilkan warna dominan batik, meskipun sistem masih memerlukan peningkatan pada performa kelas tertentu, konsistensi anotasi, pencahayaan warna, dan penanganan berkas rusak.

Actions (login required)

View Item