Daftar Isi: KLASIFIKASI MOTIF BATIK DENGAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR MENGGUNAKAN EKSTRAKSI CIRI GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX

Main Author:	NUGROHO, ANDY
Format:	Thesis NonPeerReviewed Book
Bahasa:	ind
Terbitan:	, 2019
Subjects:	017.4 Classified Sales Catalogs Klasifikasi Katalog Penjualan 017.8 Alphabetic Subject Sales Catalogs Katalog Subjek Penjualan 025.35 Cooperative Cataloging Classification Indexing/Pengatalogan Khusus Klasifikasi Pengindeksan
Online Access:	http://repository.mercubuana.ac.id/52188/1/E-JURNAL%2041515120124%20ANDY%20NUGROHO.pdf http://repository.mercubuana.ac.id/52188/

Daftar Isi:

Abstract – Batik merupakan kain bergambar yang memiliki motif sesuai khas daerah masing-masing yang menggambarkan budaya indonesia. Banyaknya batik dengan beraneka ragam corak dan warna ini tentunya sulit untuk diklasifikasikan berdasarkan kelas tertentu. Penelitian ini akan melakukan klasifikasi motif batik berdasarkan motif-nya menggunakan metode K-Nearest Neighbor dan ekstrasi ciri Gray Level Co- Occurrence Matrix. Data penelitian sebanyak 25 citra terbagi kedalam 5 motif untuk tiap citranya. Pengujian dilakukan dengan ekstrasi ciri terhadap empat pola sudut menggunakan Gray Level Co-Occurrence Matrix, dan dihasilkan rata-rata sudut terhadap ekstrasi ciri citra itu sendiri. Data ekstraksi ciri antar citra diklasifikasikan berdasarkan metode K-Nearest Neighbor. Key Words : Klasifikasi, Batik, K-Nearest Neighbor, Gray Level Co-Occurrence Matrik