IMPLEMENTASI METODE KLASIFIKASI K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) UNTUK PENGENALAN POLA BATIK MOTIF LAMPUNG

MUHAMMAD ADIB NAUFAL , 1317051036 (2017) IMPLEMENTASI METODE KLASIFIKASI K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) UNTUK PENGENALAN POLA BATIK MOTIF LAMPUNG. FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM, UNIVERSITAS LAMPUNG.

Preview	File PDF ABSTRACT (ABSTRAK).pdf Download (85Kb) | Preview
	File PDF SKRIPSI FULL.pdf Restricted to Hanya pengguna terdaftar Download (1393Kb)
Preview	File PDF SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf Download (1394Kb) | Preview

Abstrak (Berisi Bastraknya saja, Judul dan Nama Tidak Boleh di Masukan)

Batik merupakan nama terkenal dari suatu kain yang berasal dari pulau Jawa. Batik telah diakui sebagai salah satu Hak Kekayaan Intelektual Indonesia oleh UNESCO sejak 2 Oktober 2009. Seiring dengan perkembangan zaman, Batik telah berkembang ke seluruh nusantara dan menyebabkan banyak motif unik dan berbeda yang tercipta. Batik Lampung merupakan salah satunya. Penelitian ini membahas tentang klasifikasi motif (pola) Batik Lampung menggunakan metode K-Nearest Neighbor. Motif yang digunakan pada penelitian ini adalah Jung Agung, Siger Kembang Cengkih, Siger Ratu Agung dan Sembagi. Sampel gambar asli disimpan dalam RGB (Red Green Blue). Tahap pertama yaitu merubah ukuran gambar menjadi 50 x 50 pixel dan dikonversi menjadi keabu-abuan (Grayscale). Untuk mengenali ciri suatu gambar, digunakan metode Gray Level Co-Occurence Matrix (GLCM). Metode K-Nearest Neighbor pada penelitian ini menggunakan nilai k = 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25, 27, 29. Orientasi sudut yang digunakan 00, 450, 900 dan 1350. Akurasi tertinggi didapatkan pada pengujian di orientasi arah sudut sebesar 450 di nilai k = 17 yaitu sebesar 98,182%. Kata Kunci : Batik, Gray Level Co-Occurence Matrix (GLCM), K-Nearest Neighbor, Klasifikaasi, Lampung, Pengenalan Pola ABSTRACT Batik is one of traditional fabric from Java. It has been admitted as one of the Indonesia's traditional cultural heritage by UNESCO since October 2nd , 2009. Over the time, Batik is adapted and modified by regions in Indonesia and resulting some new unique motifs. Batik Lampung is one of various Batik. This paper explains the K-Nearest Neighbor classification of the motifs (pattern) of the Batik Lampung. Used motifs of Batik Lampung in this paper are Jung Agung, Siger Kembang Cengkih, Siger Ratu Agung, and Sembagi. The original image samples are stored in RGB. They are firstly resized into 50 x 50 pixels and then converted to grayscale image. For recognizing those images, the Gray Level Co-Occurence Matrix (GLCM) feature is extracted and K-Nearest Neighbor (K-NN) with values k = 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25, 27, 29 and orientation angle of 00 450, 900, 1350 is applied to classify the motifs. The best accuracy is achieved at the rate 98,182% for k = 17 with angle of 450. Keywords : Batik, Classification, Gray Level Co-Occurence Matrix (GLCM), K-Nearest Neighbor (K-NN), Pattern Recognition, Lampung

Jenis Karya Akhir:	Skripsi
Subyek:	> Q Science (General)
Program Studi:	FAKULTAS MIPA > Prodi Ilmu Komputer
Pengguna Deposit:	88236981 . Digilib
Date Deposited:	18 Oct 2017 03:31
Terakhir diubah:	18 Oct 2017 03:31
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/28648

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir