Penerapan Metode Ekstraksi Ciri Gray Level Co-Occurrence Matrix dan Histogram untuk Klasifikasi Citra Batik

NANI, SULISTIANINGSIH and SITI AGRIPPINA, ALODIA YUSUF (2022) Penerapan Metode Ekstraksi Ciri Gray Level Co-Occurrence Matrix dan Histogram untuk Klasifikasi Citra Batik. (Submitted)

Full text not available from this repository. (Request a copy)

Abstract

Batik adalah penggabungan teknik, simbol dan budaya ke dalam pakaian katun maupun sutra. Batik sejak lama menjadi bagian dari kehidupan bangsa Indonesia. Setiap daerah memiliki motif, pola, warna yang beragam serta mengandung makna dan filosofi masing-masing. Ragam motif pada kain batik antara lain motif manusia, hewan, tumbuhan, geometris dan motif lainnya. Motif batik sering digunakan untuk menunjukkan status seseorang. Beragamnya pola serta motif batik ini menjadi tantangan dalam bidang pengenalan pola dan klasifikasi dengan Machine Learning. Penelitian ini menerapkan metode ekstraksi ciri Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan ekstraksi fitur Histogram pada citra batik serta classifier K-Nearest Neighbor (KNN). Penelitian ini berfokus pada 4 pola (motif) batik yaitu Lereng, Nitik, Kawung dan Tambal. Fitur GLCM yang digunakan adalah Dissimilarity, Correlation, Contrast, Homogeneity, dan Energy dari berbagai sudut dan jarak= 1. Fitur Histogram yang digunakan adalah mean, standard deviation, smooth-ness, skewness, energy dan entropy. Pada penelitian ini menggunakan 120 data citra batik yang dibagi ke dalam 90 data latih dan 30 data uji. Hasil menunjukkan accuray yang diperoleh dengan menggunakan ekstraksi fitur GLCM sebesar 77%, precission 77% dan recall 77% pada nilai k=15 dan k=17 sedangkan accuracy ekstraksi fitur histogram sebesar 53%, precission 54% dan recall 53% dengan nilai k=27. Hal ini menunjukkan bahwa ekstraksi fitur dengan GLCM dapat merep-resentasikan batik lebih baik.

Item Type: Article
Subjects: 000 Karya Umum > 004 Pemrosesan Data dan Ilmu Komputer
Divisions: Kepegawaian UMMAT > Angka Kredit Dosen
Depositing User: NANI SULISTIANINGSIH
Date Deposited: 19 Sep 2022 22:41
Last Modified: 03 Oct 2022 13:14
URI: http://repository.ummat.ac.id/id/eprint/6075

Actions (login required)

View Item View Item