Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
3.237
P-Index
This Author published in this journals
All Journal ARS: Jurnal Seni Rupa Dan Desain Tanra : Jurnal Desain Komunikasi Visual Fakultas Seni dan Desain Universitas Negeri Makassar ANDHARUPA Jurnal Informatika Upgris Swabumi (Suara Wawasan Sukabumi) : Ilmu Komputer, Manajemen, dan Sosial SCIENCE TECH: Jurnal Ilmiah Ilmu Pengetahuan dan Teknologi ILKOM Jurnal Ilmiah Demandia : Jurnal Desain Komunikasi Visual, Manajemen Desain, dan Periklanan PROSIDING: SENI, TEKNOLOGI, DAN MASYARAKAT Abdimasku : Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Citrakara Moneter : Jurnal Keuangan dan Perbankan Naditira Widya
Puri Sulistiyawati
Desain Komunikasi Visual Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Chemistry Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Materials Science & Nanotechnology Social Sciences Other

Published : 27 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Informatika Upgris

 1 
PENGENALAN CITRA BATIK MENGGUNAKAN FITUR FRAKTAL BERDASARKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) dwi puji prabowo; puri Sulistiyawati; Ricardus anggi pramunendar
Jurnal Informatika Upgris Vol 8, No 2: Desember 2022
Publisher : Universitas PGRI Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26877/jiu.v8i2.13257

Abstract

Indonesia sebagai negara kepulauan terbesar di asia memiliki berbagai keanekaragaman budaya, salah satunya adalah batik yang merupakan warisan budaya nusantara yang telah diakui oleh UNESCO pada tanggal 2 Oktober 2009 sebagai warisan budaya dunia. Keanekaragaman jenis batik dipengaruhi oleh budaya maupun sejarah penciptaan batik di setiap daerah masing-masing. Semakin berkembangnya motif kain batik di indonesia memicu sebagian pihak untuk mendokumentasikan dan mengklaim motif batik sebagai hasil kebudayaan dari daerah asalnya. Jika tidak didokumentasikan dengan baik batik sebagai warisan budaya Indonesia dapat hilang dan diakui oleh negara lain. Oleh karena itu diperlukan sebuah teknik yang dapat mengenali dan mengelompokkan batik berdasarkan motifnya. Pada penelitian ini mengusulkan metode Fraktal dan SVM untuk melakukaan pengenalan citra batik. Fraktal diusulkan sebagai proses fitur ekstraksi dengan menggunakan pendekatan box-counting. Metode fraktal merupakan cara alami untuk mempresentasikan bentuk-bentuk objek alam sehingga objek tersebut memiliki kemiripan yang sama dengan dirinya sendiri pada skala yang berbeda. SVM merupakan salah satu teknik klasifikasi yang memiliki kinerja lebih baik dibandingkan dengan teknik klasifikasi lainnya. Data yang digunakan adalah data citra batik pedalaman dan pesisir sebanyak 400 gambar. Dari hasil pengujian klasifikasi citra batik dengan menggunakan Fraktal dan SVM mencapai hasil akurasi yang lebih baik daripada GLCM dan SVM. Dengan hasil akurasi tertinggi 91.6%.
Co-Authors Abdan Akbar Syakuro Abi Senoprabowo Adi Prihandono Agus Setiawan Ahmad Akrom Alif Putra Azhari Alzami, Farrikh Bening, Aysar Daniar Wikan Setyanto Dilla Andini Pratikasari Dimas Irawan Ihya’ Ulumuddin Dimas Irawan Ulumuddin Dwi Puji Prabowo, Dwi Puji Erisa Adyati Rahmasari Fikri Diva Sambasri Henry Bastian Ihya Ulumuddin, Dimas Irawan Ika Novita Dewi Maqdasi Shofurotul Megantara, Rama Aria Mira Nabila Nova Rijati Rahmasari, Erisa Adyati Rama Aria Megantara Retno Urip Mulyaningrum Ricardus Anggi Pramunendar Ritzkal, Ritzkal Santosa, Brian Sugiarta Toto Haryadi Toto Haryadi, Toto Ulumuddin, Dimas Irawan Ulumuddin, Dimas Irawan Ihya' Ulumuddin, Dimas Irawan Ihya’ Wardhana, Alfian Bhre