UDiNus Repository

PENGELOMPOKAN CITRA BATIK MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEAN BERDASARKAN FITUR TEKSTUR DENGAN METODE GLCM

SULISTIAWAN, (2015) PENGELOMPOKAN CITRA BATIK MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEAN BERDASARKAN FITUR TEKSTUR DENGAN METODE GLCM. Skripsi,Fakultas Ilmu Komputer.

[img]
Preview
PDF
Download (506Kb) | Preview
    [img]
    Preview
    PDF
    Download (3512b) | Preview

      Abstract

      Pengelompokan citra batik dilakukan untuk mengelompokkan batik yang memiliki kemiripan dengan batik lainnya kedalam satu cluster dengan menggunakan algoritma k-means berdasarkan fitur tekstur citra batik yang diperoleh. Fitur-fitur tekstur dicari menggunakan metode GLCM berdasarkan sudut 0, 45, 90 dan 135. Metode evaluasi cluster menggunakan DBI dan purity untuk mengukur seberapa bagus cluster yang dihasilkan. Dari hasil penelitian yang menggunakan 116 citra batik dengan 5 cluster menghasilkan nilai DBI untuk setiap sudut adalah 0,47891, 0,42772, 0,49173, 0,47152, serta nilai purity 0,4655, 0,5431, 0,5431, 0,5172. Ini membuktikan bahwa pengelompokan dengan k-means menggunakan fitur-fitur GLCM menghasilkan cluster yang masih belum cukup maksimal.

      Item Type: Article
      Subjects: T Technology > Teknik Informatika
      Universitas Dian Nuswantoro > Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika
      Divisions: Fakultas Ilmu Komputer
      Depositing User: Psi Udinus
      Date Deposited: 26 Nov 2015 10:10
      Last Modified: 26 Nov 2015 10:10
      URI: http://eprints.dinus.ac.id/id/eprint/16483

      Actions (login required)

      View Item