Penerapan Support Vector Machine untuk Pendeteksian dan Klasifikasi Motif pada Citra Batik Besurek Motif Gabungan Berdasarkan Fitur Histogram of Oriented Gradient
| Main Authors: | RETNOWATI, DITA, Ernawati, Ernawati, Kurnia, Anggriani |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Archive |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2018
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.unib.ac.id/18334/1/LAPORAN%20SKRIPSI_DITA%20RETNOWATI_G1A014004.pdf http://repository.unib.ac.id/18334/ |
Daftar Isi:
- Batik Besurek memiliki karakter dan motif yang khas dan unik (Ernawati, 2015). Tujuan dari penelitian ini adalah membangun aplikasi yang dapat mendeteksi dan mengklasifikasi motif batik Besurek menggunakan Histogram of Oriented Gradient untuk ekstraksi fitur dan Support Vector Machine untuk klasifikasi motif batik Besurek. Penelitian ini terfokus pada motif berikut; Kaligrafi, Rafflesia, dan Burung Kuau. Aplikasi ini dibangun dengan Matlab 2014. Berdasarkan hasil pengujian aplikasi diperoleh akurasi dari proses deteksi pada citra yang telah dilatih, citra yang belum dilatih, dan citra non Besurek masing-masing yaitu; (a) 83,06% ,(b) 86,87%, dan (c) 84,69%. Sedangkan akurasi dari proses klasifikasi pada citra yang telah dilatih, citra yang belum dilatih, dan citra non Besurek masing-masing yaitu; (a)100%, (b)89,33% ,dan 0%. Kata Kunci : Deteksi dan Klasifikasi, Batik, Batik Besurek, Histogram of Oriented Gradient, dan Support Vector Machine.