PENGENALAN MOTIF BATIK MENGGUNAKAN DETEKSI TEPI CANNY DAN K-NEAREST NEIGHBOR

Authors

  • Johanes Widagdho Yodha Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro Semarang
  • Achmad Wahid Kurniawan Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro Semarang

DOI:

https://doi.org/10.33633/tc.v13i4.607

Abstract

Salah satu budaya ciri khas Indonesia yang telah dikenal dunia adalah batik. Penelitian ini bertujuan untuk mengenali 6 jenis motif batik pada buku karangan H.Santosa Doellah yang berjudul “Batik: Pengaruh Zaman dan Lingkunganâ€. Proses klasifikasi akan melalui 3 tahap yaitu preprosesing, feature extraction dan klasifikasi. Preproses mengubah citra warna batik menjadi citra grayscale. Pada tahap feature extraction citra grayscale ditingkatkan kontrasnya dengan histogram equalization dan kemudian menggunakan deteksi tepi Canny untuk memisahkan motif batik dengan backgroundnya dan untuk mendapatkan pola dari motif batik tersebut. Hasil ekstraksi kemudian dikelompokkan dan diberi label sesuai motifnya masing-masing dan kemudian diklasifikasikan menggunakan k-¬Nearest Neighbor menggunakan pencarian jarak Manhattan. Hasil uji coba diperoleh akurasi tertinggi mencapai 100% pada penggunaan data¬ testing sama dengan data training (dataset sebanyak 300 image). Pada penggunaan data training yang berbeda dengan data testing diperoleh akurasi tertinggi 66,67%. Kedua akurasi tersebut diperoleh dengan menggunakan lower threshold = 0.010 dan upper threshold = 0.115 dan menggunakan k=1. Kata kunci : Batik, Edge Detection, Canny, k-Nearest Neighbor, Manhattan distance

Downloads

Published

2024-08-27