Analisis Klasifikasi Citra Penokohan Topeng Bali Menggunakan Model EfficientnetV2 Dan Xception

Abstrak

Bali merupakan salah satu Provinsi dengan kekayaan budaya yang sangat kompleks di Indonesia. Salah satunya termanifestasikan dalam citra penokohan topeng Bali. Topeng dalam tradisi Bali tidak hanya diperuntukan sebagai aksesoris pertunjukan saja, melainkan juga menjadi lambang status sosial dalam masyarakat adat, ritus, serta kegiatan-kegiatan premordial tertentu. Setiap detail dalam lekuk pahatan topeng bali mengambarkan sesuatu kekayaan estetika yang terukur sebagai sebuah entitas ontologis. Dalam hal ini besaran keterukuran estetika ini dapat diidentidfikasikan dengan menggunakan metode komputasi. Penelitian ini mencoba membuat sebuah model machine learning dengan pembelajaran tersupervisi untuk membuat sebuah sistem klasifikasi penokohan topeng Bali. Metode yang digunakan adalah analisis citra dengan mengolah gambar menjadi sebuah vektor numeric tiga dimensi yang masing-masing mewakili indeks warna merah, hijau dan biru. Kemudian masing-masing vektor tersebut akan melalui proses training untuk membuat model dari masing-masing penokohan. Model yang digunakan dalam analisis citra pada penelitian ini adalah EfficientNetV2 dan Xception yang merupakan pengembangan dari model-model konvolusi. Metric pengukuran performa yang digunakan adalah Akurasi, Precision, Recall & F1-Score. Model Xception menghasilkan akurasi sebesar 97%, sementara model EfficientNetV2 bekerja lebih baik dengan menghasilkan akurasi 99%.

Kata kunci— Bali, EfficientNetV2, Klasifikas, Topeng, Xception