Klasifikasi Citra Kain Ulos Batak Toba Menggunakan Metode GLCM, HSV dan K-Nearest Neighbor
Kain ulos batak toba merupakan suatu karya budaya khas yang berasal dari Provinsi Sumatera Utara. Keanekaragaman jenis kain ulos yang sangat tinggi menyebabkan kesulitan dalam membedakan satu jenis dengan yang lain, yang pada akhirnya dapat memengaruhi upaya pelestarian kain ulosiiBatak Toba. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan kain ulos Batak Toba berdasarkan jenisnya dengan memanfaatkan karakteristik teksturiidan warna yangiiterdapat pada citra kain ulos. Ekstraksi fituriiteksturiidilakukan menggunakan pendekatan Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) dengan orientasi sudut 0°, 45°, 90°, dan 135°, yang menghasilkaniifitur-fitur sepertiiicorrelation, contrast, energy, homogeneity, serta entropy. Karakteristik warna pada citra diperoleh melalui representasi dalam ruang warna Hue, Saturation, dan Value (HSV), yangiimenghasilkan nilai intensitas untuk masing-masingiikomponen warna tersebut. Sebanyak 64idata citraiiuji diklasifikasikan ke dalam empat kelas, yaitu ulos Sadum, ulos Ragihotang, ulos Bintang Maratur, dan ulos Passamot, menggunakaiimetode k-NearestiiiNeighbor. Proses klasifikasi ini didasarkan pada 256 dataicitra latih dengan variasi nilai k yangidigunakan, yaitu 5, 7, dan 9. Metode evaluasiiyang digunakan padaiipenelitian ini adalah confusioniimatrix untuk melihat hasil performanceiberdasarkan nilai akurasi, presisi dan recall. Berdasarkan hasil penelitian yang mengklasifikasikan 64 data citraikain ulos Batak Toba, diperoleh akurasi tertinggi sebesar 89,06%, rata-rata presisi maksimum 89,9%, dan rata-ratairecall tertinggi 89,06% pada nilai k = 9
URI
https://repository.itera.ac.id/depan/submission/SB2505270083
Keyword
Gray Level Co-Occurence Matrix (GLCM) Hue, Saturation dan Value (HSV) k-Nearest Neighbor (k-NN) Kain Ulos Batak Toba