PENERAPAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) DALAM KLASIFIKASI KONVEKSI BAJU GAMIS IBU DWI

Industri fashion di Indonesia telah mengalami perkembangan pesat dalam beberapa tahun terakhir, dengan meningkatnya permintaan akan berbagai jenis pakaian, termasuk baju gamis. Baju gamis, sebagai salah satu busana Muslimah, memiliki peran penting dalam memenuhi kebutuhan fashion yang sesuai dengan nilai-nilai budaya dan agama. Namun, dengan banyaknya variasi desain dan model yang ada, tantangan muncul dalam mengklasifikasikan dan mengelompokkan baju gamis secara efisien. Pada studi kasus di Toko Baju Gamis Ibu Dwi, permasalahan yang muncul adalah banyaknya variasi model dan jenis baju gamis yang membuat proses pengelolaan stok dan pencarian produk menjadi kurang efisien. Hal ini seringkali menyulitkan konsumen dalam menemukan produk sesuai kebutuhan serta menghambat pemilik toko dalam melakukan pencatatan inventaris yang rapi. Oleh karena itu, dibutuhkan sistem klasifikasi yang dapat membantu mengorganisir produk secara otomatis dan akurat. Convolutional Neural Network (CNN) menjadi salah satu metode kecerdasan buatan yang sangat potensial digunakan untuk menyelesaikan permasalahan tersebut. CNN unggul dalam mengenali pola visual dan fitur kompleks pada citra, serta terbukti mampu mencapai akurasi tinggi pada berbagai penelitian klasifikasi pakaian dengan kemampuannya tersebut, CNN dinilai tepat untuk diterapkan dalam klasifikasi baju gamis, sehingga dapat mendukung efisiensi pengelolaan produk sekaligus meningkatkan pengalaman konsumen dalam berbelanja. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode CNN dalam klasifikasi baju gamis, dengan harapan dapat meningkatkan akurasi dan efisiensi dalam pengelompokan produk fashion ini. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan bagi
industri fashion, khususnya dalam pengelolaan produk dan pelayanan kepada konsumen.