PENGKLASIFIKASIAN MOTIF BATIK BERDASARKAN REPRESENTASI BENTUK DENGAN METODE CHAIN CODE
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Kristen Duta Wacana
Author
71110143, AJENG WULANDARI
Subject
ND Painting
Datestamp
2020-06-11 02:42:11
Abstract :
Batik adalah salah satu warisan budaya Indonesia yang memiliki banyak motif yang bermacam-macam. Ini sangat sulit bagi masyarakat awam untuk dapat membedakan motif batik satu dengan motif batik lainnya. Pada penelitian kali ini, batik akan diklasifikasikan untuk mempermudah mengenali motif batik. Proses klasifikasi batik dilakukan dengan ekstraksi fitur menggunakan metode chain code, similarity measures menggunakan metode dynamic time warping, dan proses klasifikasi menggunakan k-nearest neighbor. Hasil klasifikasi nantinya akan diurutkan berdasarkan nilai min & max dan mean. Motif batik yang digunakan adalah motif batik khas Yogyakarta yaitu ceplok, nitik, parang, dan semen. Hasil keakuratan metode chain code pada proses klasifikasi dengan pengurutan min & max tertinggi berdasarkan motif adalah motif nitik(40%) sedangkan berdasarkan nilai k adalah k 5(35%). Keakuratan metode chain code pada proses klasifikasi dengan pengurutan mean tertinggi berdasarkan motif adalah motif nitik(43%) sedangkan berdasarkan nilai k adalah k 5(37.5%).
Batik adalah salah satu warisan budaya Indonesia yang memiliki banyak motif yang bermacam-macam. Ini sangat sulit bagi masyarakat awam untuk dapat membedakan motif batik satu dengan motif batik lainnya. Pada penelitian kali ini, batik akan diklasifikasikan untuk mempermudah mengenali motif batik. Proses klasifikasi batik dilakukan dengan ekstraksi fitur menggunakan metode chain code, similarity measures menggunakan metode dynamic time warping, dan proses klasifikasi menggunakan k-nearest neighbor. Hasil klasifikasi nantinya akan diurutkan berdasarkan nilai min & max dan mean. Motif batik yang digunakan adalah motif batik khas Yogyakarta yaitu ceplok, nitik, parang, dan semen. Hasil keakuratan metode chain code pada proses klasifikasi dengan pengurutan min & max tertinggi berdasarkan motif adalah motif nitik(40%) sedangkan berdasarkan nilai k adalah k 5(35%). Keakuratan metode chain code pada proses klasifikasi dengan pengurutan mean tertinggi berdasarkan motif adalah motif nitik(43%) sedangkan berdasarkan nilai k adalah k 5(37.5%).
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
