eprintid: 2885
rev_number: 13
eprint_status: archive
userid: 35
dir: disk0/00/00/28/85
datestamp: 2020-10-27 04:06:34
lastmod: 2020-10-27 04:06:34
status_changed: 2020-10-27 04:06:34
type: thesis
metadata_visibility: show
contact_email: repository@staff.ukdw.ac.id
creators_name: 71120101, SATRIO WINARENDRO
creators_id: satrio.winarendro@gmail.com
contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/THS
contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/THS
contributors_name: Hapsari, Widi
contributors_name: Nugraha, Kristian Adi
corp_creators: Universitas Kristen Duta Wacana
title: IMPLEMENTASI PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS UNTUK MENGENALI DUPLICATED IMAGE REGION PADA MOTIF BATIK NITIK
ispublished: pub
subjects: QA75
subjects: QA76
subjects: T1
divisions: tek_informatika
full_text_status: restricted
keywords: Principal Component Analysis, batik, image processing
abstract: Batik sudah ada sejak lama, bahkan sampai sekarang batik masih sering digunakan sebagai pakaian untuk beraktifitas sehari-hari, namun dikarenakan keberagaman motif yang ada, masih banyak yang tidak mengetahui motif batik yang mereka lihat atau pakai karena mereka tidak mengetahui ciri khas/pola unik dari suatu batik tersebut. Penelitian ini menggunakan citra yang disegmentasi menjadi beberapa ukuran untuk menemukan pola dari input batik. Metode yang digunakan yaitu principal component analysis untuk mengekstraksi fitur khas dari suatu blok pada suatu ukuran segmentasi, dan absolute difference untuk mendapatkan jumlah duplicated image region pada suatu gambar. Objek citra yang digunakan adalah 70 batik nitik. Setiap 10 batik nitik mewakili suatu ukuran segmentasi dari 2x2m sampai 8x8 blok. Setiap ukuran setelah dihitung dengan nilai threshold yang sama memberikan hasil yang beragam. Rata-rata akurasi tanpa bobot, yaitu tingkat akurasi yang hanya menilai salah atau benar pada kemungkinan terbaik hanya 22,857% dikarenakan pola target seringkali berada di kemungkinan ke-2 atau ke-3 juga. Dan rata-rata tingkat akurasi dengan bobot, yaitu.perhitungan yang memberi bobot jika pola target masuk kedalam 3 kemungkinan pola terbaik hanya 46,428%, dikarenakan proses segmentasi yang tidak bisa sempurna dan adanya kemungkinan pola lain selain pola target.
date: 2016-07
date_type: published
pages: 35
institution: Universitas Kristen Duta Wacana
department: Informatika
thesis_type: skripsi
thesis_name: other
citation:   71120101, SATRIO WINARENDRO  (2016) IMPLEMENTASI PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS UNTUK MENGENALI DUPLICATED IMAGE REGION PADA MOTIF BATIK NITIK.  Bachelor thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.   
document_url: https://katalog.ukdw.ac.id/2885/1/71120101_bab1_bab5_daftarpustaka.pdf
document_url: https://katalog.ukdw.ac.id/2885/2/71120101_bab2-sd-bab4_lampiran.pdf