Pengenalan Motif Batik Pandeglang Menggunakan Deteksi Tepi Canny dan Metode K-NN Berbasis Android

Abstract

INTISASI

Batik yang merupakan warisan budaya Indonesia telah ditetapkan UNESCO pada tanggal 2 Oktober 2009 sebagai hak kebudayaan intelektual bangsa Indonesia. Kabupaten Pandeglang pada awalnya tidak memiliki tradisi membatik, namun perkembangan dunia pariwisata di KEK Tanjung Lesung Pandeglang, Banten turut mendorong warga sekitar kawasan wisata KEK Pariwisata Tanjung Lesung untuk menampakan geliatnya. Teknologi komputer juga telah berkembang secara pesat, diawali dengan operasi hitung sederhana hingga bisa melakukan pekerjaan dengan waktu yang singkat. Teknologi komputer yang sedang berkembang adalah pengenalan pola. Pengenalan pola merupakan disiplin ilmu untuk mengklasifikasikan atau menggambarkan sesuatu berdasarkan pengukuran kuantitatif fitur (ciri) atau sifat utama dari suatu obyek. Penelitian ini menggunkan deteksi tepi Canny dan metode K-NN yang merupakan sebuah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data yang paling mirip (tetangga terdekat) dengan jumlah k yang telah ditentukan dan mengklasifikasikannya ke dalam kelas baru. Berdasarkan hasil pengujian pada ekstraksi ciri HOG dengan k terbaik yaitu k=1 persentase rata–rata accuracy sebesar 72%, Untuk persentase tertinggi yaitu pada batik 4 dan batik 14 dengan nilai persentase yang didapat sebesar 100%. Sedangkan persentase terendah yaitu pada batik 1, batik 5, dan batik 13 dengan nilai persentase yang didapat sebesar 40%. Sedangkan pada pengujian ekstraksi ciri GLCM dengan k terbaik yaitu k=9 mendapatkan nilai akurasi sebesar 85%. Untuk persentase tertinggi yaitu pada batik 1, batik 2, batik 3, batik 4, batik 9 dan batik 14 dengan nilai persentase yang didapat sebesar 100%. Sehingga ekstraksi ciri GLCM lebih baik dari ekstraksi ciri HOG.

 Kata Kunci : Pola, Batik, Klasifikasi, Canny, dan K-NN.

                                               ABSTRACT 

Batik, which is a cultural heritage of Indonesia, was established by UNESCO on October 2, 2009 as the intellectual property rights of the Indonesian people. Pandeglang Regency initially did not have a batik tradition, but the development of the world of tourism in the Tanjung Lesung SEZ, Pandeglang, Banten helped encourage residents around the tourism area of the Tanjung Lesung SEZ to display their stretching. Computer technology has also developed rapidly, beginning with simple arithmetic operations so that it can do work in a short time. Computer technology that is developing is pattern recognition. Pattern recognition is a scientific discipline to classify or describe something based on quantitative measurements of features or the main characteristics of an object. This research uses Canny edge detection and K-NN method which is a method to classify objects based on the most similar data (nearest neighbor) with a predetermined number of k and classify them into new classes. Based on the results of testing on the extraction of HOG features with the best k is k = 1 percentage average accuracy of 72%, the highest percentage is in batik 4 and batik 14 with a percentage value obtained by 100%. While the lowest percentage is in batik 1, batik 5, and batik 13 with a percentage value of 40%. Whereas in the GLCM feature extraction test with the best k, k = 9 get an accuracy value of 85%. For the highest percentage, namely in batik 1, batik 2, batik 3, batik 4, batik 9 and batik 14 with a percentage value of 100%. So that GLCM feature extraction is better than HOG feature extraction.

 Keywords: Pattern, Batik, Classification, Canny, and K-NN