WAHYU, ANGGORO (2016) IMPLEMENTASI EKSTRAKSI FITUR TEKSTUR GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRICES (GLCM) UNTUK PENGELOMPOKAN CITRA TENUN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS. Skripsi,Fakultas Ilmu Komputer.
![[img]](http://eprints.dinus.ac.id/style/images/fileicons/application_pdf.png)
| PDF Download (3779b) | Preview | |
| PDF Download (461Kb) | Preview | |
| PDF Download (197Kb) | Preview | |
| PDF Download (132Kb) | Preview | |
| PDF Download (107Kb) | Preview | |
| PDF Download (126Kb) | Preview | |
| PDF Download (154Kb) | Preview | |
| PDF Download (130Kb) | Preview | |
| PDF Download (122Kb) | Preview | |
| PDF Download (886Kb) | Preview | |
| PDF Download (781Kb) | Preview | |
| PDF Download (218Kb) | Preview |
Abstract
Tenun merupakan sejenis kain yang dibuat dengan berbagai macam pola berdasarkan kebudayaan masing-masing daerah. Pengelompokan citra tenun dilakukan untuk menggolongkan suatu citra berdasarkan kemiripan pola dengan tenun lainnya kedalam satu cluster dengan menggunakan algoritma k-means berdasarkan fitur tekstur Gray Level Co-occurence Matrices (GLCM). 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 153 citra tenun dengan 5 cluster menghasilkan nilai DBI untuk setiap sudut adalah 0.537503, 0.527491, 0.535391, 0.526854, serta nilai purity 0,4337, 0,3951, 0,4411 dan 0,3895. 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: | 22 Sep 2016 13:19 |
| Last Modified: | 22 Sep 2016 13:19 |
| URI: | http://eprints.dinus.ac.id/id/eprint/18788 |
Actions (login required)
| View Item |
