Implementasi Random Forest Untuk Klasifikasi Motif Songket Palembang Berdasarkan SIFT
| Main Authors: | Devella, Siska, Yohannes, Yohannes, Rahmawati, Firda Novia |
|---|---|
| Format: | Article info application/pdf Journal |
| Bahasa: | ind |
| Terbitan: |
Lembaga Penelitian dan Pengabdian pada Masyarakat (LPPM) STMIK Global Informatika MDP
, 2020
|
| Online Access: |
http://jurnal.mdp.ac.id/index.php/jatisi/article/view/289 http://jurnal.mdp.ac.id/index.php/jatisi/article/view/289/152 |
Daftar Isi:
- Indonesia has a variety of intangible cultural heritage, one of which is songket. Songket has a lot of variety according to the characteristics of each region, especially Songket Palembang. Songket Palembang has more features compared to songket from other regions. Besides having historical value, Songket Palembang has a high motive, quality, and complexity in the manufacturing process. In this study, the Random Forest method was used to classify the Songket Palembang motif image by using Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) feature extraction. The process of feature formation using the SIFT method is through the stages of extrema detection scale space, keypoint localization, orientation assignment, and keypoint descriptor. The resulting feature is used for the Random Forest classification. Songket motif images used in this study were 115 images of each type of motif, namely Chinese Flowers, Beautiful Flowers, and Pulir. Image selection is taken from 5 colors of each Songket Palembang motif. Training data and test data used were 100 and 15 for each Songket Palembang motif, respectively. The test results show that the SIFT and Random Forest methods for the classification of Songket Palembang motifs can provide a pretty good accuracy, where the SIFT and Random Forest methods can produce an overall accuracy of 92.98%, per class accuracy of 94.07%, precision 92.98%, and recall 89.74%.
- Indonesia memiliki berbagai warisan budaya tak benda salah satunya adalah kain songket. Kain songket memiliki banyak ragam sesuai ciri khas dari setiap daerah, khususnya songket Palembang. Kain songket Palembang memiliki keistimewaan dibandingkan songket dari daerah lain. Selain memiliki nilai sejarah, kain songket Palembang memiliki motif, mutu dan tingkat kerumitan yang tinggi dalam proses pembuatannya. Pada penelitian ini digunakan metode Random Forest untuk klasifikasi citra motif kain songket Palembang dengan mengunakan ekstraksi fitur Scale-Invariant Feature Transform (SIFT). Proses pembentukan fitur dengan metode SIFT melalui tahap scale space extrema detection, keypoint localization, orientation assignment, dan keypoint descriptor. Fitur yang dihasilkan digunakan untuk klasifikasi Random Forest. Citra motif songket yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 115 citra dari setiap jenis motif, yaitu Bunga cina, Cantik Manis, dan Pulir. Pemilihan citra diambil dari 5 warna setiap motif songket Palembang. Data latih dan data uji yang digunakan masing-masing sebanyak 100 dan 15 untuk setiap motif Songket Palembang. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode SIFT dan Random Forest untuk klasifikasi citra motif kain Songket Palembang dapat memberikan akurasi yang cukup baik, dimana metode SIFT dan Random Forest mampu menghasilkan rata-rata overall accuracy 92,98%, per class accuracy 94,07%, presision 92,98%, dan recall 89,74%.