PENGENALAN POLA MOTIF TENUN IKAT ROTE DENGAN CONNECTED-COMPONENT LABELING DAN PERCEPTRON

22104967, Stanley Dethan (2017) PENGENALAN POLA MOTIF TENUN IKAT ROTE DENGAN CONNECTED-COMPONENT LABELING DAN PERCEPTRON. Final Year Projects (S1) thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.

	Text (Skripsi Informatika) 22104967_bab1_bab5_daftarpustaka.pdf Download (856kB)
	Text (Skripsi Informatika) 22104967_bab2-sd-bab4_lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Pulau Rote memiliki warisan tradisi motif kain tenun yang beranekaragam. Banyaknya motif yang ada, menimbulkan kesulitan untuk membedakan antara satu motif dengan motif lainnya. Pada penelitian ini motif kain tenun yang ingin dikenali yaitu motif tenun jenis buah, bunga dan daun. Pada penelitian ini menggunakan 30 citra gambar tenun sebagai citra data latih dan 30 citra gambar tenun sebagai data uji. Citra gambar akan melalui preprocessing, connected-component labeling, perhitingan ekstraksi fitur bentuk (area, convexarea dan equivdiameter). Proses pengenalan akan dilakukan dengan perceptron berdasarkan target (Supervised learning) yang ada pada citra data latih, untuk mendapatkan kesimpulan citra data uji merupakan motif tenun Rote jenis apa. Hasil pengujian yang didapatkan yaitu jenis motif buah presentase tertinggi adalah 50% pada data latih sebanyak 15. Jenis motif bunga dan daun presentase tertinggi adalah 100% pada data latih sebanyak 30. Rata-rata presentase teringgi untuk ketiga jenis motif yaitu 80% pada data latih sebanyak 30.

Actions (login required)

View Item