Identifikasi Kualitas Batik Berdasarkan Jarak Pengambilan Gambar Menggunakan K-Nearest Neighbor - Muhammad Alief Faza Nujjiya; Gasim Gasim; Zaid Romegar Mair (Lembaga Dongan Dosen, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pengaruh jarak pengambilan gambar terhadap akurasi identifikasi kualitas kain batik menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) dengan ekstraksi fitur tekstur Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Data yang digunakan berupa citra lima motif batik tradisional yang diambil pada enam variasi jarak: 10, 20, 30, 40, 50, dan 60 cm. Tahapan pra-pemrosesan meliputi auto-cropping citra ke ukuran 500×500 piksel, konversi ke grayscale, dan kuantisasi 8 level. Empat fitur utama GLCM contrast, energy, homogeneity, dan entropy diekstraksi dan digunakan sebagai masukan bagi K-NN dengan nilai k=1. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jarak 30 cm memberikan akurasi tertinggi sebesar 100%, sedangkan jarak 20 cm dan 10 cm mencapai 80%, jarak 40–50 cm turun menjadi 60%, dan jarak 60 cm hanya 40%. Temuan ini menegaskan bahwa jarak pemotretan berpengaruh signifikan terhadap kualitas identifikasi berbasis tekstur. Kesimpulannya, jarak optimal untuk akuisisi citra batik adalah rentang 20–40 cm, khususnya 30 cm, yang direkomendasikan sebagai standar pada sistem identifikasi kualitas batik berbasis citra.