eprintid: 1314
rev_number: 14
eprint_status: archive
userid: 30
dir: disk0/00/00/13/14
datestamp: 2021-04-22 03:28:01
lastmod: 2021-04-22 03:28:01
status_changed: 2021-04-22 03:28:01
type: thesis
metadata_visibility: show
contact_email: repository@staff.ukdw.ac.id
creators_name: 71110029, VERDY LAMSON TINAMBUNAN
creators_id: verdy.lamson@ti.ukdw.ac.id
contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/THS
contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/THS
contributors_name: Suwarno, Sri
contributors_name: Mahastama, Aditya Wikan
corp_creators: Universitas Kristen Duta Wacana
title: KLASIFIKASI KAIN ULOS MASYARAKAT BATAK TOBA MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR
ispublished: pub
subjects: QA75
subjects: ZA4050
divisions: tek_informatika
full_text_status: restricted
keywords: Ulos, K Nearest Neighbor, Hue Saturation Value, Hue
abstract: Ulos Batak memiliki pola, corak, dan warna yang khas. Adapun warna dominan pada ulos adalah putih, merah dan hitam, yang dihubungkan dengan makna filosofis, kesucian, kekuatan, kewibawaan. Untuk mengenali dan mengklasifikasi ulos dengan bermacam macam corak dan warna maka penulis mengunakan sistem klsifikasi dengan citra mengubah citra RGB menjadi citra HSV untuk diambil Hue nya sebagai ciri dan melakukan klasifikasi dengan metode K Nearest Neighbor. Motif yang digunakan ada 5 yaitu Ulos Jala Gabe, Ragi Hotang, Ragi Hotang Adat, Sadum, dan Suri Suri Ganjang. Setiap motif memiliki 15 sample yang terdiri dari 7 sample latih dan 8 sample uji dengan ciri sebanyak 4x4 = 16 ciri hue. Berdasarkan hasil pengujian, semakin banyak jumlah data latih akan meningkatkan persentase keberhasilan ulos diketahui. Dimulai dari jumlh data latih dengan 5 motif dan 1 sampel latih menjadi 5x1 = 5 data latih hingga 5 motif dan 8 sampel latih yang berjumlah 5x8=40 data latih. Persentase keberhasilan yang dihasilkan dari 1 sample dikalikan dengan 5 motif memiliki tingkat persentase sebesar 25.71 %, sedangkan jika data latih ditambahkan menjadi 8 persentase sistem mengenali citra akan bertambah menjadi 52.28%.
Berdasarkaan hasil pengujian semakin banyaknya jumlah ciri akan meningkatkan persentase keberhasilan. Dengan 4 jumlah ciri sistem persentase keberhaasilan sistem mengenali kain ulos sebesar 51.42%, sedangkan dengan 16 jumlah ciri persentase keberhasilan meningkat menjadi 54.28%. Tingkat keberhasilan dengan resize ke 50x50px (54.28%) dan 100x100px (62.85%).
date: 2018-07
date_type: published
pages: 31
institution: Universitas Kristen Duta Wacana
department: Informatika
thesis_type: skripsi
thesis_name: other
citation:   71110029, VERDY LAMSON TINAMBUNAN  (2018) KLASIFIKASI KAIN ULOS MASYARAKAT BATAK TOBA MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR.  Final Year Projects (S1) thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.   
document_url: https://katalog.ukdw.ac.id/1314/1/71110029_bab1_bab5_daftarpustaka.pdf
document_url: https://katalog.ukdw.ac.id/1314/2/71110029_bab2-sd-bab4_lampiran.pdf