Ekstraksi Citra Fitur Pada Pengenalan Pola Motif Batik Sleman Menggunakan Metode Gray Level Co-Occurrence Matrix - Marwan Noor Fauzy; Bambang Soedijono; Sudarmawan Sudarmawan (Politeknik Indonusa Surakarta, 2019)
Batik merupakan bagian dari keragaman budaya turun temurun yang harus kita jaga dan dilestarikan karena batik merupakan bagian dari warisan dunia dan telah diakui oleh UNESCO. Tradisi batik sudah menjadi identitas indonesia yang terkenal tidak hanya di kalangan masyarakat namun sudah dikenal di luar negeri. Identifikasi motif batik secara pengelihatan diperlukan pengetahuan yang cukup dengan memperhatikan pola yang terbentuk dari motif batik tersebut. pola dari setiap motif batik memiliki ciri khas tersendiri namun karena kurangnya pemahaman, ilmu serta informasi tentang motif matik sehingga masyarakat luas mengalami kesulitan dalam mengenali dan mengklasifikasi motif batik. Algoritma GLCM merupakan salah satu metode dalam pengenalan pola, Metode ini merupakan matriks yang terbentuk berdasarkan citra grayscale dan matriks ini menghitung frekuensi kemunculan suatu nilai piksel horizontal terhadap piksel vertikal yang bersebelahan maupun secara diagonal. Pada penelitian ini menggunakan data gambar berjumlah 30 citra pada 3 motif batik, yaitu motif parijotho, motif salak pondoh dan motif belut dan salak. aplikasi matlab R2016a dan menghasilkan proses ekstraksi fitur dan digunakan sebagai data dari pengenalan pola yaitu pada fitur energy, correlation, homogenity dan contrast.