Rekursif: Jurnal Informatika
Vol 4, No 2 (2016): Volume 4 Nomor 2 Juni 2016

KLASIFIKASI MOTIF BATIK BESUREK MENGGUNAKAN METODE ROTATED HAAR WAVELET TRANSFORMATION DAN BACKPROPAGATION

Alda Alif Utama (Unknown)
Rusdi Efendi (Unknown)
Desi Andreswari (Unknown)



Article Info

Publish Date
07 Jun 2016

Abstract

Pada penelitian ini, dikembangkan sebuah perangkat lunak pengenalan motif batik yang dapat digunakan untuk mengenali motif batik secara otomatis. Citra yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra batik besurek yang merupakan kain tradisional Bengkulu. Aplikasi ini dibangun dengan bahasa pemrograman Java yaitu menggunakan Netbeans IDE. Metode untuk mendapatkan fitur yaitu dengan menggunakan Rotated Haar Wavelet Transformation yang merupakan tahap ekstraksi fitur. Untuk mengklasifikasi motif diperlukan fitur standar deviasi dan energi yaitu koefisien yang merupakan ciri dari bidang wavelet yang telah didekomposisi. Selanjutnya hasil ekstraksi fitur diklasifikasikan ke dalam motif-motif batik besurek menggunakan metode klasifikasi Backpropagation. Hasil akhir dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi klasifikasi citra batik besurek berbasis tekstur dengan tingkat akurasi 78% dan error  22%  pada pengujian citra motif batik besurek, sedangkan akurasi 78% dan error 22% pada pengujian citra motif batik besurek diputar 90o.

Copyrights © 2016






Journal Info

Abbrev

rekursif

Publisher

Subject

Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering

Description

Rekursif adalah jurnal ilmiah yang diterbitkan oleh Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Bengkulu. Rekursif menerima artikel ilmiah dengan topik; Informatika, Sistem Informasi, dan Teknologi Informasi dari peneliti, dosen, guru, dan mahasiswa. Rekursif diterbitakan secara berkala ...