PENGENALAN POLA TEKSTUR BATIK MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING DAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER

DEVI, CLARA ELINASARI PARAMITA (2017) PENGENALAN POLA TEKSTUR BATIK MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING DAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER. S2 thesis, UAJY.

[img] Text (HALAMAN JUDUL)
MTF021100.pdf

Download (536kB)
[img] Text (BAB I)
MTF021101.pdf

Download (194kB)
[img] Text (BAB II)
MTF021102.pdf

Download (195kB)
[img] Text (BAB III)
MTF021103.pdf
Restricted to Registered users only

Download (359kB)
[img] Text (BAB IV)
MTF021104.pdf
Restricted to Registered users only

Download (480kB)
[img] Text (BAB V)
MTF021105.pdf
Restricted to Registered users only

Download (2MB)
[img] Text (BAB VI)
MTF021106.pdf

Download (194kB)

Abstract

Motif batik saat ini sangat berkembang pesat seiring dengan perkembangan jaman. Yogyakarta dan Solo merupakan kota pionir batik yang berkembang sekarang ini. Namun batik Yogyakarta dan Solo memiliki beberapa motif yang mirip sehingga masyarakat awam kurang mampu untuk membedakannya. Oleh karena itu diperlukan adanya aplikasi yang dapat membedakan kedua motif batik tersebut. Metode K-Means Clustering dan Naïve Bayes Classifier digunakan untuk pengelompokan jenis batik berdasarkan ciri khasnya masingmasing. Gray Level Co-ocurence Matrix digunakan untuk mengekstraksi ciri masingmasing gambar pada tahap preprocessing. Sehingga dengan dikembangkannya penelitian ini dihasilkan pengelompokan dengan keakuratan 100% berdasarkan pelatihan dan pada saat diuji dengan gambar yang memiliki noise metode tersebut masih bisa mengelompokkan dengan baik. Dengan adanya penelitian ini diharapkan masyarat dapat membedakan motif batik Yogyakarta dan Solo.

Item Type: Thesis (S2)
Uncontrolled Keywords: Batik, K-Means Clustering, Naïve Bayes Classifier
Subjects: Magister Teknik Informatika > Soft Computing
Divisions: Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika
Depositing User: Editor UAJY
Date Deposited: 29 Jan 2018 11:57
Last Modified: 29 Jan 2018 11:57
URI: http://e-journal.uajy.ac.id/id/eprint/13614

Actions (login required)

View Item View Item