KLASIFIKASI BENTUK MOTIF KAIN TENUN ROTE MENGGUNAKAN METODE WAVELET DAUBECHIES

71110138, FEBRYA CH H BUAN (2015) KLASIFIKASI BENTUK MOTIF KAIN TENUN ROTE MENGGUNAKAN METODE WAVELET DAUBECHIES. Final Year Projects (S1) thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.

[img] Text (Skripsi Informatika)
71110138_bab1_bab5_daftarpustaka.pdf

Download (3MB)
[img] Text (Skripsi Informatika)
71110138_bab2-sd-bab4_lampiran.pdf
Restricted to Registered users only

Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Pulau Rote memiliki warisan tradisi kain tenun. Satu hal yang menarik yang terdapat pada kain tenun Rote adalah perbedaan-perbedaan motif yang menunjukan perbedaan antara etnis yang terdapat pada setiap motif yang dihasilkan. Keunikan-keunikan yang terdapat pada motif ini membuat orang-orang mengalami kesulitan untuk mengenali nama motif dan asal daerah motif kain tenun tersebut. Kesulitan mengenali motif kain tenun inilah yang membuat penulis tertarik mengambil topik ini. Pada penelitian ini perangkat lunak yang dibangun menggunakan metode Wavelet Daubechies orde 4 untuk mengekstrasi fitur ciri energi dan standar deviasi. Nilai energi dan standar deviasi tersebut akan disimpan dalam basis data dan akan dihitung jarak terdekatnya dengan menggunakan metode Wavelet Daubechies dan Euclidean Distance. Dari hasil pengujian ketiga ekstrasi wavelet daubechies orde 4 yang dilakukan maka hasil ekstrasi wavelet daubechies orde 4 yang paling baik yaitu ekstrasi standar deviasi dengan level 1 memiliki hasil akurasi yang baik yaitu 84% , akurasi nilai K yang baik terdapat pada nilai K = 15 yaitu 69% dan berdasarkan motif 66%. Hasil klasifikasi dengan metode wavelet daubechies dapat tergolong baik karena klasifikasi berdasarkan motif kain tenun, berdasarkan level dan berdasarkan nilai k mendapatkan hasil diatas 60%.

Item Type: Student paper (Final Year Projects (S1))
Uncontrolled Keywords: Kain Tenun Rote, Daubechies Wavelet, Euclidean Distance, K Nearest Neighbor
Subjects: Q Ilmu Pengetahuan > Matematika > Komputer Elektronik. Ilmu Komputer
Divisions: Fakultas Teknologi Informasi > Prodi Informatika
Depositing User: mr Kristofer Bayu Pamungkas
Date Deposited: 08 Oct 2020 07:56
Last Modified: 08 Oct 2020 07:56
URI: http://katalog.ukdw.ac.id/id/eprint/2842

Actions (login required)

View Item View Item