Ektraksi Fitur Berbasis Tekstur Pada Citra Tenun Timor Menggunakan Metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) - Hevi Herlina Ullu; Budiman Baso; Risald Risald; Patricia Gertrudis Manek; Debora Chrisinta (Department of Information Technology, Universitas Timor, Indonesia, 2022)
Tenun merupakan warisan budaya Indonesia yang harus dilestarikan dan dijaga. Pendataan tenun secara komputerisasi merupakan salah satu bentuk pelestarian tenun pada bidang teknologi khususnya dibidang penolahan citra digital. Pendataan dapat dilakukan dengan pengenalan pola motif tenun. Untuk mendapatkan informasi citra tenun yang akan digunakan dalam pengenalan pola, proses ekstraksi fitur merupakan hal yang penting. Informasi dari hasil ekstraksi fitur dapat digunakan dalam proses pegenalan pola berupa klasifikasi dan temu kembali citra. Penelitian ini akan mengekstraksi fitur citra tenun Timor. Ekstraksi fitur tekstur menggunakan metode Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM). Hasil ekstraksi fitur dapat digunakan untuk pendataan citra tenun Timor serta juga dapat digunakan untuk klasifikasi motif tenun Timor. Pengujian menggunakan lima sampel citra tenun Timor. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa nilai parameter dari metode GLCM meliputi fitur Contrast, Correlation, Energy dan Homogenity. Fitur-fitur yang diperoleh dapat digunakan untuk proses klasifikasi dan pengenalan pola citra tenun Timor.