KLASIFIKASI MOTIF SASIRANGAN BERBASIS FITUR GREY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIES MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK

Sari

Sasirangan adalah kain khas Kalimantan selatan yang dibuat dengan teknik jerujuk. Sasirangan memiliki banyak motif yang berjumlah sekitar 20 motif. Pada penelitian ini motif yang digunakan untuk klasifikasi sasirangan ada 3 motif yaitu Abstrak, Kulat Kurikit dan Hiris Gegatas dengan jumlah citra yang digunakan pada penitilian ini setiap motif ada 10 citra. Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM) digunakan untuk ekstrasi fitur pada gambar sasirangan. Dengan mengambil nilai 5 besaran dari GLCM yaitu Entropi, Korelasi, Kontras, Angular Second Moment (ASM) dan Inverse Different Moment (IDM) dari 4 sudut citra yang berbeda yaitu 0⁰, 45⁰, 90⁰ dan 135⁰. Selanjutnya hasil ekstrasi akan di klasifikasikan dengan menggunakan metode Backpropagation Neural Network dengan beberapa skenario pengujian melalui X-Validation. Tipe validasi yang diuji yaitu Stratified Sampling, Linear Sampling dan Shuffled Sampling dengan ketentuan Number Validation 2 sampai 10. Hasil akurasi tertinggi pada number validation 10 dengan akurasi 95% pada ketiga tipa validasi.

Keywords : Sasirangan, Grey Level Co-occurrence Matrix(GLCM), Backpropagation Neural Network.