Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.879
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Momentum Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) Jurnal Teknologi Informasi dan Pendidikan JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM MANAGEMENT (JOISM) Jurnal Ipteks Terapan : research of applied science and education Jurnal Teknologi Jurnal Quancom: Jurnal Quantum Komputer The Indonesian Journal of Computer Science Scientific Journal of Informatics Jurnal Pustaka Robot Sister
Ruri Hartika Zain
Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Veterinary Other

Published : 11 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : The Indonesian Journal of Computer Science

 1 
Metode Ekstraksi Fitur Canny, GLCM dan Segmentasi Warna Menggunakan K-Means Clustering Dalam Peningkatan Motif Batik Zain, Ruri Hartika; Sumijan
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 13 No. 6 (2024): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS)
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v13i6.4514

Abstract

Batik merupakan salah satu hasil seni budaya Indonesia berupa kain cetak yang dibuat dengan teknik tertentu. Motif motif bunga melambangkan keindahan dan kebahagiaan. Peneliti mengusulkan metode ekstraksi fitur Canny, GLCM dan segmentasi warna menggunakan k-means clustering dalam peningkatan motif batik. Dengan mengekstraksi fitur dari citra batik yang sudah ada, dapat dihasilkan citra batik dengan motif warna yang lebih banyak. Terlihat dari motif batik yang memiliki tekstur, tekstur dapat dijadikan sebagai salah satu unsur pembeda batik satu dengan yang lain. Penelitian ini juga mengimplementasikan metode Canny, GLCM dan LBP untuk ekstraksi fitur tekstur, HSV colour moment untuk ekstraksi fitur warna, sedangkan metode k-means clustering untuk mengklasifikasikan citra batik dan mengidentifikasi citra batik pewarna alam dan citra batik pewarna sintetis berdasarkan warna. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menggabungkan pola pada data yang sudah ada dengan pola baru. K-means clustering untuk mengelompokkan piksel citra batik digital berdasarkan warna. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa k-means clustering dapat meningkatkan desain batik baru dengan pola dan warna yang berbeda.
Co-Authors Adhista Ricky Yatra Awal, Hasri Devita, Retno Firna Yenila Fitri Insani Hendrik, Billy Ipriadi Ipriadi - Ipriadi Ipriadi, Ipriadi Khadnova, Triuliamri Kurnia, Hezy Mahessya, Raja Ayu Mardhiah Masril Nasution, Ayu Lestiani Novi Yanti Okfalisa Okfalisa Putra, Ondra Eka Randy Permana Retno Devita Retno Devita Sarjon Defit Setiawan, Adil Sri Rahmawati Suci Wahyuni Sumijan Surmayanti, Surmayanti Yogi Wiyandra