TEKS

PENGELOMPOKAN MOTIF KAIN BATIK BERBASIS KEMIRIPAN CIRI MENGGUNAKAN GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRICS (GLCM) DENGAN ALGORITMA K-MEANS

---

ABSTRAK
Batik adalah sejenis kain tertentu yang dibuat khusus dengan motif-motif yang
khas yang langsung dikenali masyarakat umum. Batik merupakan hasil karya asli
bangsa Indonesia, batik telah resmi dikukuhkan UNESCO yaitu badan dunia PBB
dalam bidang kebudayaan dan pendidikan sebagai salah satu warisan dunia.
Pada dasarnya masyarakat umum belum bisa benar-benar membedakan motif
batik sesuai dengan jenisnya, maka dari itu dengan dibuatnya aplikasi ini untuk
mengelompokan kemiripan ciri motif batik sesuai dengan jenis supaya
mempermudah masyarakat untuk menggetahui perbedaan dari beberapa motif
kain batik. Salah satu metode pengelompokan yang digunakan adalah K-Means
dengan ekstraksi ciri menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM).
Berdasarkan hasil uji coba maka akurasi keberhasilan dari program
pengelompokan motif kain batik ini adalah 57.14%
Kata Kunci : Gray Level C0-Occurrence Matrix (GLCM), K-Means, Batik

---

Ketersediaan

S06-19661

S06-19661 NIN 2019

Koleksi Skripsi

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

S06-19661 NIN 2019

Penerbit

Surabaya : ITATS., 2019

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

batik
K-Means
Gray Level C0-Occurrence Matrix (GLCM)
AFA,

Info Detail Spesifik

NPM : 06.2012.1.06094 Nilai : B

Pernyataan Tanggungjawab

Pembimbing : Tutuk Indriyani, S.T., M.Kom.

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar