eprintid: 4527
rev_number: 12
eprint_status: archive
userid: 33
dir: disk0/00/00/45/27
datestamp: 2021-06-28 02:36:21
lastmod: 2021-06-28 02:36:21
status_changed: 2021-06-28 02:36:21
type: thesis
metadata_visibility: show
contact_email: repository@staff.ukdw.ac.id
creators_name: 22084423, Yosua Primus Soterio
creators_id: yosuaprime@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: Suwarno, Sri
corp_creators: Universitas Kristen Duta Wacana
title: PENERAPAN K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK KLASIFIKASI WAYANG KULIT GAGRAG YOGYAKARTA BERDASARKAN FITUR TEKSTUR PENUTUP KEPALA
ispublished: pub
subjects: QA75
subjects: ZA
divisions: tek_informatika
full_text_status: restricted
keywords: klasifikasi gambar, ekstraksi fitur, K-Nearest Neighbor
abstract: Pembedaan tokoh wayang kulit dapat dilakukan dengan mengklasifikasikan wayang berdasarkan penutup kepalanya. Proses klasifikasi tersebut memanfaatkan fitur tekstur dari penutup kepala pada gambar tokoh wayang kulit. Salah satu cara untuk melakukan klasifikasi wayang tersebut adalah dengan menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (KNN). Metode ini menggunakan mekanisme voting kelas (label) yang telah diketahui sebelumnya dari sejumlah k sampel terdekat. K sampel terdekat diperoleh dari perbandingan antara fitur tekstur gambar wayang baru dengan fitur tekstur gambar wayang yang telah diketahui labelnya. Fitur tekstur gambar wayang sendiri didapatkan dengan menggunakan Metode Edge Histogram Descriptor (EHD). Label berupa jenis penutup kepala dengan jumlah terbanyak di dalam sampel diberikan kepada gambar wayang baru. Sistem dalam penelitian ini mengimplementasikan Metode KNN untuk melakukan klasifikasi wayang kulit. Sistem memotong 1/3, 1/4, atau 1/5 bagian atas gambar wayang untuk memperoleh objek penutup kepala. Hasil pemotongan di-resize menjadi 240x240 piksel dan hasil resize-nya dibuat grayscale. Setelah itu, gambar hasil pemotongan diambil fiturnya menggunakan EHD dengan pilihan jumlah pembagian daerah 4, 9, atau 16 daerah. Output dari sistem ini berupa label jenis penutup kepala untuk wayang baru dan akurasi hasil klasifikasi yang dilakukan sistem. Hasil pengujian sistem menunjukkan bahwa tingkat akurasi sistem dalam melakukan klasifikasi semakin meningkat apabila potongan gambar bagian atas semakin kecil dan jumlah daerah pembagian dalam ekstraksi fitur EHD semakin banyak. Hal ini dapat dilihat pada hasil uji sistem dengan potongan 1/5 bagian atas dan 16 daerah pembagian EHD yang memiliki tingkat akurasi tertinggi sebesar 62,25%.
date: 2013-06
date_type: published
pages: 55
institution: Universitas Kristen Duta Wacana
department: Informatika
thesis_type: skripsi
thesis_name: other
citation:   22084423, Yosua Primus Soterio  (2013) PENERAPAN K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK KLASIFIKASI WAYANG KULIT GAGRAG YOGYAKARTA BERDASARKAN FITUR TEKSTUR PENUTUP KEPALA.  Bachelor thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.   
document_url: https://katalog.ukdw.ac.id/4527/1/22084423_bab1_bab5_daftarpustaka.pdf
document_url: https://katalog.ukdw.ac.id/4527/2/22084423_bab2-sd-bab4_lampiran.pdf