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

Penulis

  • Muhammad Saidi Rahman

DOI:

https://doi.org/10.31602/tji.v9i4.1540

Abstrak

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.

Unduhan

Diterbitkan

01-10-2018

Terbitan

Vol 9 No 4 (2018): TECHNOLOGIA

Bagian

Artikel

Lisensi

Penulis yang menerbitkan dengan jurnal ini menyetujui persyaratan berikut:

  1. Penulis mempertahankan hak cipta dan memberikan jurnal hak publikasi pertama dengan karya yang secara bersamaan dilisensikan di bawah Creative Commons Attribution 4.0 International License. (CC BY) yang memungkinkan orang lain untuk berbagi karya dengan pengakuan kepenulisan karya dan publikasi awal di jurnal ini.
  2. Penulis dapat membuat pengaturan kontrak tambahan yang terpisah untuk distribusi non-eksklusif dari versi jurnal yang diterbitkan dari karya tersebut (misalnya, mempostingnya ke repositori institusional atau menerbitkannya dalam sebuah buku), dengan pengakuan publikasi awalnya di jurnal ini.
  3. Penulis diizinkan dan didorong untuk memposting karya mereka secara online (misalnya, di repositori institusional atau di situs web mereka) sebelum dan selama proses pengiriman, karena dapat menghasilkan pertukaran yang produktif, serta kutipan lebih awal dan lebih besar dari karya yang diterbitkan (Lihat Pengaruh Akses Terbuka).