RANCANG BANGUN APLIKASI DETEKSI SENJATA TRADISIONAL BERBASIS WEB DENGAN METODE DEEP LEARNING

Senjata tradisional merupakan salah satu warisan budaya Indonesia yang perlu dilestarikan, namun kurangnya kesadaran dan pengetahuan masyarakat menjadi tantangan dalam upaya pelestarian. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun aplikasi berbasis web menggunakan bahasa pemrograman Python, Framework Flask, dan HTML, yang dapat mendeteksi serta mengklasifikasikan berbagai jenis senjata tradisional Yogyakarta menggunakan metode Deep Learning dengan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Dataset citra senjata tradisional Yogyakarta yang terdiri dari 700 gambar, dibagi menjadi 7 kelas (Keris, Tombak, Patrem, Tulup, Wedhung, Candrasa, dan Bandhil), digunakan untuk melatih model deteksi CNN dan Vgg16. Aplikasi web yang dikembangkan mengintegrasikan model Deep Learning CNN dan vgg16 dengan antarmuka pengguna berbasis HTML yang memudahkan proses deteksi senjata tradisional dan penyajian informasi terkait sejarah serta budayanya. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model Deep Learning CNN vgg16 mampu mencapai akurasi klasifikasi yang memuaskan. Aplikasi ini diharapkan dapat membantu upaya pelestarian dan pengenalan senjata tradisional sebagai warisan budaya Indonesia yang berharga.