ESTD PERPUSTAKAAN UNTAD
ESTD PERPUSTAKAAN UNTAD
| Judul KLASIFIKASI BATIK BOMBA KHAS PALU MENGGUNAKAN METODE GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX (GLCM) DAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOUR (KNN) |
| Nama: MOH SYAIFUL ARIF |
| Tahun: 2023 |
| Abstrak Batik merupakan warisan budaya Indonesia dimana hampir setiap daerahnya memiliki ciri khas batik dengan beragam motif yang beragam. Di Palu, Sulawesi Tengah, juga terdapat batik yang bernama batik bomba. Pada penelitian kali ini untuk membedakan bomba tenun dan batik bomba bukan tenun menggukan metode GLCM (Grey Level Co-occurrent Matrix) untuk bagian ekstraksi ciri dan metode KNN (K-Nearest Neighbor) untuk proses klasifikasi citranya. Hasil uji coba yang telah peneliti lakukan dengan menggunakan pengujian confusion matrix berdasarkan pembagian data holdout method dengan rasio pembagian 70% untuk data latih dan 30% untuk data uji, akurasi tertinggi didapatkan pada nilai k = 9 dengan akurasi sebesar 73.92%. namun peneliti melakukan percobaan untuk menambah nilai akurasi dengan mengambil nilai terbaik pada pengujian k-fold yang mana nilai terbaik itu terdapat di pengujian k = 5 dengan partisi 5-vold yaitu jumlah akurasi 86.67% kemudian hasil dari data terbaik ini dilakukan pengujian dengan confusion matrix sehinga menghasilkan data sebesar 78.26%. Kata Kunci : Batik, Batik bomba, Klasifikasi, Grey Level Co-occurrent Matrix (GLCM), K-Nearest Neighbor (KNN). |