Jurnal Teknoinfo
Vol 16, No 1 (2022): Januari

Pengenalan Motif Batik Banyuwangi Berdasarkan Fitur Grey Level Co-Occurrence Matrix

Lutfi Hakim (Politeknik Negeri Banyuwangi)
Sepyan Purnama Kristanto (Politeknik Negeri Banyuwangi)
Dianni Yusuf (Politeknik Negeri Banyuwangi)
Fitri Nur Afia (Politeknik Negeri Banyuwangi)



Article Info

Publish Date
14 Jan 2022

Abstract

Batik merupakan salah satu warisan budaya Indonesia yang diakui dunia dan telah ada sejak jaman penjajahan. Indonesia memiliki beragam motif batik yang berbeda setiap daerah, sehingga menyebabkan banyak masyarakat awam dan wisatawan sulit membedakan dan mengenali motif-motif yang ada. Kabupaten Banyuwangi sendiri memiliki lebih dari 10 motif batik, diantara adalah motif batik motif gajah oling yang merupakan motif batik tertua. Untuk menjaga kelestarian budaya dan mendukung aspek pariwisata di Banyuwangi yang semakin berkembang, penelitian ini melakukan pengembangan sistem pengenalan motif batik Banyuwangi berbasiskan pengolahan citra digital. Sistem ini dibangun menggunakan bahasa python dan mampu mengenali tiga kelas motif batik Banyuwangi, seperti motif batik Gajah Oling, Kopi Pecah dan motif batik selain keduanya. Proses pengenalan mengusulkan metode ekstraksi fitur Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan metode klasifikasi k-Nearest Neighbors (k-NN). Berdasarkan eksperimen yang telah dilakukan didapatkan akurasi optimal sebesar 87,5% dengan parameter K dari algorima kNN adalah 9.

Copyrights © 2022






Journal Info

Abbrev

teknoinfo

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

Jurnal Teknoinfo is a peer-reviewed scientific Open Access journal that published by Universitas Teknokrat Indonesia. This Journal is built with the aim to expand and create innovation concepts, theories, paradigms, perspectives and methodologies in the sciences of Informatics Engineering. The ...