SISTEM IDENTIFIKASI BATIK ALAMI DAN BATIK SINTETIS BERDASARKAN KARAKTERISTIK WARNA CITRA DENGAN METODE K-MEANS CLUSTERING - Citra Nurina Prabiantissa; Ariadi Retno Tri; Rosa Andrie Asmara (UPT P2M State Polytechnic of Malang, 2017)
Batik adalah kain khas Indonesia yang memiliki berbagai motif dan warna. Pewarnaan batik dibagi menjadi 2 yaitu batik alami dan batik sintetis. Proses pemilihan batik alami dan sintetis umumnya sangat bergantung pada persepsi manusia terhadap komposisi warna. Produsen batik melakukan pengamatan visual secara langsung untuk membedakan warnanya. Kelemahan dari cara ini yaitu keterbatasan visual manusia dan tingkat kelelahan sehingga warna satu dan lainnya dapat tertukar. Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi pengolahan citra digital memungkinkan untuk membedakan batik alami dan sintetis secara otomatis dengan bantuan aplikasi pengolahan citra. Identifikasi batik alami dan sintetis ini menerapkan metode K-Means Clustering. Pendukung identifikasi menggunakan bantuan media camera digital sebagai pengambilan gambar batik yang kemudian dihitung nilai normalisasi RGB. Tingkat keberhasilan identifikasi yang didapatkan dengan menggunakan metode K-Means adalah 92.8%. Dari hasil identifikasi yang diperoleh menghasilkan 2 output yaitu Batik Alami 100% dan Batik Sintetis 85.71%.