PENERAPAN EKSTRAKSI CIRI ORDE SATU UNTUK KLASIFIKASI TEKSTUR MOTIF BATIK PESISIR DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGASI

Novita Kurnia Ningrum (Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro)
Defri Kurniawan (Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro)
Novi Hendiyanto (Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro)

Jurnal Simetris
Vol 8, No 2 (2017): JURNAL SIMETRIS VOLUME 8 NO 2 TAHUN 2017

Wilayah pesisir pantai pulau Jawa yang meliputi kota Brebes, Cirebon, Pekalongan, Lasem dan Madura memiliki pola motif batik yang beragam. Berdasarkan ragamnya, motif batik pesisir dibedakan menjadi batik geometri dan nongeometri. Pada awal pengolahan citra batik ini   dilakukan cropping secara manual pada citra batik pesisir dengan merubah ukuran piksel menjadi 60 x 60 piksel. Dilanjutkan greyscaling pada citra cropping. Klasifikasi motif batik pesisir menggunakan algoritma bakpropagation dengan menentukan nilai  learning rate dan  momentum pada  saat  training data.  Data  inputan yang digunakan berupa  ciri  statistik  orde  satu.  Ciri  statistik  yang  digunakan antara  lain  mean,  kurtosis, skewness dan  enteropy. Hasil  uji  coba  menunjukkan learning rate  terbaik diperoleh pada  0,5  dan momentum 1,0 pada motif batik geometri. Sedangkan pada motif batik non geometri   learning rate terbaik diperoleh pada 0,5 dan momentum 1,0.