<![CDATA[Bahan kulit hewan merupakan salah satu penemuan tertua dan paling bermanfaat bagi manusia. Bahan kulit hewan diolah menjadi produk yang berguna untuk memenuhi kebutuhan manusia seperti sepatu, dompet, tas, dan sebagainya. Motif dan kualitas dari bahan kulit hewan berbeda-beda sesuai dengan jenis hewan yang digunakan. Hal ini dapat menyebabkan keterbatasan kemampuan konsumen untuk mengetahui jenis hewan yang digunakan. Keterbatasan ini mempengaruhi konsumen dalam mengetahui nilai jual dan kualitas dari produk bahan kulit hewan tersebut. Perkembangan ilmu pengetahuan dalam bidang pengolahan citra digital memungkinkan manusia untuk mengatasi permasalahan tersebut. Perbedaan motif pada bahan kulit hewan dapat diidentifikasi dengan melakukan analisis tekstur. Oleh karena itu di dalam penelitian ini digunakan Local Binary Pattern (LBP) dan Gray Level Run Length Matrix (GLRLM) sebagai metode ekstraksi ciri tekstur dengan metode klasifikasi Neural Network (NN). Dalam penelitian ini digunakan citra bahan kulit hewan yang memiliki lima kategori, yaitu kulit sapi, babi, domba, kambing, dan kanguru. Tingkat akurasi yang didapatkan dari implementasi metode LBP dan GLRLM untuk identifikasi citra bahan kulit hewan sebesar 60%]]>
Copyrights © 2020
