KLASIFIKASI MOTIF BATIK MENGGUNAKAN PERHITUNGAN EUCLIDEAN DISTANCE BERDASARKAN EKSTRAKSI FITUR GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX(GLCM)

FILZAH, A ERLINA (2016) KLASIFIKASI MOTIF BATIK MENGGUNAKAN PERHITUNGAN EUCLIDEAN DISTANCE BERDASARKAN EKSTRAKSI FITUR GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX(GLCM). Skripsi,Fakultas Ilmu Komputer.

Preview

PDF Download (4Kb) | Preview

Abstract

Batik merupakan salah satu warisan dunia yang menjadi salah satu icon budaya Negara Indonesia yang sampai sekarang masih digunakan masyarakat luas bahkan masih berkembang pesat di zaman yang semakin modern ini, Pelestarian batik sekarang ini telah dilakukan oleh para pecinta budaya dan juga oleh masyarakat luas yang telah mengkui kecintaannya terhadap seni batik, dalam pelestarian batik dapat dilakukan dengan banyak cara di antaranya adalah dengan melestarikan motif – motif batik dan juga pola – pola batik dari daerah asal pembuatan batik tersebut. Batik mempunyai banyak motif sehingga memiliki banyak ciri dari batik itu sendiri, pada umumnya penelitian batik didasarkan pada kemiripan ciri yaitu tekstur, warna dan bentuk yang digunakan dalam pengenalan, klasifikasi maupun pengelompokkan batik itu sendiri. Batik yang mempunyai tekstur yang berbeda akan menghasilkan ciri yang berbeda pula, begitu juga dengan bentuknya dari setiap daerah atau setiap kota yang membudidayakan batik. Semakin banyak motif batik yang sekarang dibudidayakan membuat masyarakat sulit untuk mengenali motif batik tersebut, algoritma GLCM merupakan salah satu algoritma yang digunakan dalam pengolahan citra digital untuk mengetahui ciri fitur dari citra, dari nilai ciri tersebut akan dijadikan sebagai perhitungan jarak terdekat menggunakan algoritma Euclidean Distanceuntuk pengenalan batik termasuk ke dalam motif apakah batik tersebut.

Actions (login required)