PENGENALAN POLA CITRA DIGITAL MOTIF KAIN TENUNAN MOLLO MENGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DAN EUCLIDEAN DISTANCE - Imanuel Mauko; Indah Laleb; Yudi Berry (Jurnal Ilmiah Flash, 2023)
Penelitian ini dilakukan dengan merancang dan membuat suatu sistem pengenalan pola citra digital motif kain tenunan menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) dan Metode Euclidean Distance dalam rangka melakukan identifikasi dan inventarisir motif kain tenunan, khususnya Tenunan Mollo di Kabupaten Timor Tengah Selatan. Sistem pengenalan pola motif tenunan ini akan dibuat menggunakan aplikasi Matlab berbasis Graphycal User Inteface (GUI). Hasil penelitian menunjukkan bahwa Sistem pengenalan pola motif citra digital kain tenun Mollo, dapat dibuat dengan menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA), dan Metode Minimum Euclidean Distance. Citra motif kain tenun yang digunakan pada pelatihan (Training) sistem adalah sebanyak 22 motif, dengan 5 citra sampel tiap motif sehingga terdapat sebanyak 110 data latih dan 110 data uji. Pengujian dilakukan dengan variasi jumlah data latih sebanyak 2, 3, 4, dan 5 data latih. Hasil pengujian menunjukkan bahwa semakin banyak data latih, ketelitian sistem semakin baik yakni mencapai 100% pada 5 data latih.