Pengenalan Motif Batik Menggunakan Metode Transformasi Paket Wavelet

Widyatama Repository

Pengenalan Motif Batik Menggunakan Metode Transformasi Paket Wavelet

Show full item record

Title: Pengenalan Motif Batik Menggunakan Metode Transformasi Paket Wavelet
Author: Wardani, Eka Widya
Abstract: ABSTRAK Kain batik memiliki ragam motif yang berbeda-beda disetiap daerahnya. Namun, masih banyak masyarakat Indonesia yang masih belum mengetahui ragam motif tersebut. Oleh karena itu, dibuatlah aplikasi yang dapat mengenali citra batik berdasarkan jenis motifnya. Proses pengenalan pola dengan paket wavelet merupakan metode yang memungkinkan identifikasi dapat dilakukan dengan cepat. Sedangkan k-nearest neighbor digunakan untuk mengklasifikasikan citra batik karena ketangguhan terhadap data yang memiliki banyak noise serta efektif terhadap data yang berukuran sangat besar. Data yang digunakan berupa citra berukuran 512x512 piksel berformat jpg yang diambil dari beberapa sumber. Dalam tugas akhir ini digunakan Transformasi Paket Wavelet dengan beberapa jenis wavelet yaitu Daubechies-2, Daubechies-3 dan Coiflet-1. Paket wavelet ini digunakan pada proses dekomposisi untuk mendapatkan koefisien wavelet yang kemudian akan dihitung nilai energi dan entropinya. Selanjutnya untuk mengelompokan motif batik berdasarkan jenisnya digunakan metode knearest neighbor. Aplikasi ini dibangun menggunakan bahasa pemograman Matlab. Berdasarkan hasil uji coba yang telah dilakukan, tingkat pengenalan tertinggi terhadap citra yang diujikan ditunjukan pada saat data latih dan data uji menggunakan filter wavelet Daubechies-2 level 2 sebesar 80%. Pengenalan terendah ditunjukan saat data latih menggunakan filter wavelet Coiflet-1 level 4 dan data uji menggunakan Daubechies-2 level 1 dan Daubechies-3 level 1 sebesar 3,3%. Untuk penelitian selanjutnya perlu dilakukan penelitian untuk perbandingan hasil klasifikasi dengan menggunakan metode klasifikasi yang lainnya seperti k-means atau neural network. Kata kunci: batik, paket wavelet, energi, entropi, k-nearest neighbor
Description: ABSTRACT Batik fabric has a variety of different motifs in each region. However, there are still many Indonesian people who still do not know the variety of motives. Therefore, we made application to recognize the image of batik by type of motive. The process of pattern recognition with wavelet packet is a method that allows the identification can be done quickly. Meanwhile, k-nearest neighbor is used to classify the image of batik because the difficulty of the data that has a lot of noise and more effective against very large data. Image data which used in this research are 512 x 512 pixel jpg format files which taken from several sources. In this study, we used Wavelet Package Transformation with several kinds of wavelet: Daubechies-2, Daubechies-3, and Coiflet-1. Wavelet packet is used on decomposition process to get the wavelet coefficients, which then calculated value of energy and entropy. Furthermore, to categorize by type motif used k-nearest neighbor method. The application is built using Matlab programming language. Based on the testing results, the highest recognition rate on the image test when the data training and data testing using wavelet filter Daubechies-2 level 2 by 80%. The lowest recognition rate when data training using wavelet filter Coiflet-1 level 4 and test data using Daubechies-2 level 1 and Daubechies-3 level 1 of 3.3%. For further research needs to be done to study comparison of classification results using other classification methods such as k-means or neural network. Keyword: batik, wavelet packet, energy, entropy, k-nearest neighbor
URI: http://repository.widyatama.ac.id/xmlui/handle/123456789/2364
Date: 2013-02


Files in this item

Files Size Format View Description
0607078 Eka Widya Wardani.pdf 1.908Mb PDF View/Open Pengenalan Motif Batik Menggunakan Metode Transformasi Paket Wavelet

This item appears in the following Collection(s)

Show full item record