Penelitian ini mengajukan sebuah metode klasifikasi batik menggunakan ekstraksi fitur tekstur serta klasifikasi menggunakan jaringan syaraf tiruan (artificial neural network). Metode ekstraksi fitur tekstur yang digunakan adalah DWT, GLCM dan Local Binary Pattern (LBP). Ekstraksi fitur dengan GLCM dan DWT menghasilkan 24 fitur yang terdiri dari 5 fitur GLCM dan koefisien energi dalam 4 sub-band channel hasil dekomposisi. Sementara ekstraksi fitur dengan LBP dilakukan dengan membangun histogram dari matriks hasil LBP. Fitur-fitur tersebut kemudian menjadi masukan bagi jaringan syaraf tiruan untuk kemudian diklasifikasi dalam 5 jenis batik: buketan, ceplok, kawung, parang dan truntum. Dataset yang digunakan adalah 50 gambar batik (10 untuk setiap motif) yang diambil secara acak di internet. Pengujian dilakukan dengan membandingkan dua kelompok fitur: DWT-GLCM dan DWT-GLCM-LBP untuk mengetahui metode ekstraksi fitur yang lebih baik dalam deteksi motif batik. Metode pengujian yang digunakan adalah K-Fold Cross Validation dengan hasil berupa confusion matriks untuk kemudian dihitung nilai akurasi dan F-Measure-nya. Hasil pengujian menunjukkan bahwa penggunaan ekstraksi fitur tekstur DWT-GLCM-LBP mampu mencapai akurasi 74% dengan jenis dekomposisi Daubechies 4 level 3.
| Published by | Universitas Potensi Utama |
| Journal Name | CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) |
| Contact Phone | - |
| Contact Name | - |
| Contact Email | - |
| Location | Kota medan, Sumatera utara INDONESIA |
| Website | CSRID| http://csrid.potensi-utama.ac.id/index.php/CSRID| |
| ISSN | ISSN : 20851367, EISSN : 2460870X, DOI : -, |
| Core Subject | Science, |
| Meta Subject | Computer Science & IT, |
| Meta Desc | CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) adalah jurnal ilmiah yang diterbitkan oleh LPPM Universitas Potensi Utama bekerjasama dengan Assosiasi profesi bidang ilmu komputer, Indonesian Computer Electronics and Instrumentation Support Society (IndoCEISS) dan CORIS (Cooperation Research Inter University). CSRID mengundang para peneliti dan praktisi untuk mengirimkan manuskrip ilmiah hasil dari penelitian maupun pengembangan teknologi di bidang-bidang pengolahan citra, penggalian data, visi komputer, dan penerapan dan rekayasanya dalam dunia nyata. |
| Penulis | Amanullah, Raynaldi Fatih , Pujianto, Ade , Pratama, Bayu Trisna , Kusrini, Kusrini |
| Publisher Article | Universitas Potensi Utama |
| Subtitle Article | CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) Vol 10, No 2 (2018): CSRID Juni 2018 |
| Scholar Google | http://scholar.google.com/scholar?q=%2Bintitle%3A&… |
| View Article | http://csrid.potensi-utama.ac.… |
| DOI | https://doi.org/10.22303/csrid.10.2… |
| DOI Number | DOI: 10.22303/csrid.10.2.2018.69-79 |
| Download Article [1] | http://csrid.potensi-utama.ac.id/index.p… |
| Download Article [2] | http://download.garuda.ristekdikti.go.id… |
Informasi yang terkait dengan Deteksi Motif Batik Menggunakan Ekstraksi Tekstur dan Jaringan Syaraf Tiruan
Deteksi plagiarisme Deteksi tepi Metode pendeteksian eksoplanet Deteksi objek Pendeteksi kebakaran Deteksi kanker payudara Pendeteksi radar Metox Sistem deteksi intrusi Tes deteksi antigen malaria Pendeteksi cacat Pendeteksi radar Pendeteksi logam Developmental Basketball League Pendeteksi anomali magnetik Pendeteksi partikel Tidak Terdeteksi = Tidak Menularkan Suhu neutron Pendeteksi gerak Persinyalan kereta api Kementerian Sihir