KLASIFIKASI MOTIF PADA TENUN TRADISIONAL TARUTUNG MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) DAN PERANCANGAN VISUAL PRODUCT GUIDE BERBASIS WEBSITE

Tarutung merupakan salah satu wilayah di Sumatera Utara yang masih aktif dalam melestarikan tradisi tenunnya. Desain kain tenun Tarutung terus berkembang dengan motif yang lebih bervariasi, mencerminkan dinamika budaya yang menggabungkan tradisi dan tren kontemporer. Hasil wawancara yang dilakukan peneliti dengan 62 pemasok dan sales promotor songket di pasar Tarutung menunjukkan 75,81% (47 orang) mengalami kesulitan mengidentifikasi jenis tenun tertentu. Permasalahan ini pun semakin signifikan bagi penjual yang baru memasuki pasar dan bagi penjual yang tidak memasok semua jenis tenun. Hasil wawancara juga menunjukkan 80,65% (50 orang) penjual mengalami kesulitan mengetahui kegunaan tenun. Pembeli sering bertanya tentang penggunaan yang tepat, seperti untuk pakaian, upacara adat, keagamaan, atau dekorasi, sehingga penjual perlu memberikan informasi yang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model klasifikasi tenun Tarutung berdasarkan motif menggunakan Convolutional Neural Network (CNN), yang diintegrasikan ke dalam sebuah website untuk mengidentifikasi jenis kain dari foto yang diunggah pengguna. Selain itu, penelitian ini juga menilai keefektifan pengembangan aplikasi Visual Product Guide berbasis website dalam menyediakan informasi relevan dan memudahkan akses pengguna ke berbagai fitur yang tersedia. Penelitian ini menghasilkan model CNN dengan akurasi sebesar 94%, precision 96%, recall 94%, dan F1-score 94%. Penelitian juga berhasil mengintegrasikan model CNN ke dalam sebuah website dan mampu melakukan proses klasifikasi tenun berdasarkan motifnya. Website Visual Product Guide yang dibangun terbukti efektif dalam menyediakan informasi relevan dan memudahkan akses ke fitur-fitur yang ada. Uji usability menggunakan System Usability Scale (SUS) menghasilkan skor rata-rata dengan nilai 76,19 yang menunjukkan bahwa tingkat usability website adalah baik.