PENGEMBANGAN VISION TRANSFORMER (VIT) UNTUK KURASI ALIRAN SENI LUKIS DI WEBSITE GALERI DIGITAL

Maulana, Nabil Zerma (2025) PENGEMBANGAN VISION TRANSFORMER (VIT) UNTUK KURASI ALIRAN SENI LUKIS DI WEBSITE GALERI DIGITAL. Sarjana thesis, UNIVERSITAS BHINNEKA NUSANTARA.

	Text ABSTRAK .pdf Download (265kB)
	Text BAB I.pdf Download (530kB)
	Text BAB II.pdf Download (1MB)
	Text BAB III.pdf Download (1MB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	Text BAB V.pdf Download (265kB)

Abstract

Penelitian ini mengembangkan website galeri digital yang diintegrasikan Vision Transformer (ViT) untuk tujuan pengklasifikasian gaya lukis. Tujuan utama dari penelitian ini adalah mengembangkan model vision transformer (ViT) yang mampu mengenali dan mengklasifikasikan gaya lukis secara otomatis. Dataset yang digunakan berasal dari Huggingface dan telah diproses untuk mencakup ribuan citra dengan berbagai gaya. Model dilatih menggunakan vit-base/16 dengan ukuran input 224×224 piksel dan strategi pelatihan yang mencakup augmentasi data serta fine-tuning dari pre-trained weights. Website dibangun menggunakan framework django. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan f1-score, dengan hasil akurasi akhir sebesar 75%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa ViT memiliki potensi dalam kurasi gaya seni secara otomatis, meskipun masih terdapat ruang untuk peningkatan melalui optimasi hyperparameter, penambahan data, dan penguatan antarmuka pengguna. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi kontribusi awal dalam pengembangan kurasi seni berbasis AI dalam ekosistem galeri digital.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Subjects:	Information system > Data management systems
Divisions:	Engineering Sciences
Depositing User:	Unnamed user with username editor_perpustakaan
Date Deposited:	05 Dec 2025 04:35
Last Modified:	05 Dec 2025 04:35
URI:	http://repository.stiki.ac.id/id/eprint/2471

Actions (login required)

View Item