Implementasi Local Binary Pattern dalam Melakukan Estraksi Fitur Tekstur untuk Pengenalan Klasifikasi pada Ukiran Toraja


Atifa Aini(1*); Herman Herman(2); Fitriyani Umar(3);

(1) Universitas Muslim Indonesia
(2) Universitas Muslim Indonesia
(3) Universitas Muslim Indonesia
(*) Corresponding Author

  

Abstract


Ukiran Toraja adalah seni ukir khas suku Toraja di Sulawesi Selatan. Setiap ukiran Toraja memiliki nama, arti dan makna tersendiri. Namun tidak semua orang mengetahui nama dari ukiran tersebut. Meskipun demikian, tidak semua orang mengenali nama dari seni ukir tersebut. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan masih belum banyak diteliti oleh penelitian lainnya dalam pengolahan citra digital pada seni ukir Toraja. Pada penelitian ini jumlah ukiran yang digunakan adalah 10 motif dengan setiap motifnya berjumlah 20 data. Metode yang diterapkan dalam penelitian ini adalah ekstraksi fitur menggunakan metode LBP dengan klasifikasi menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor dengan jarak Manhattan distance. Berdasarkan proses pengujian menunjukkan hasil Pada skenario pertama, diperoleh akurasi pada K=1 adalah 100% dan K=2 sebesar 78.3333%. Pada skenario kedua, akurasi mencapai 100% untuk K=1 dan 75% untuk K=2. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan diketahui bahwa semakin tinggi nalai K maka hasil dari akurasi makin rendah hal itu dikarenakan makin tinggi nilai K lebih banyak tetangga yang dilibatkan dalam pengambilan keputusan.

Keywords


Ukiran Toraja; Local Binary Patteren; K-Nearest Neighbor; Manhattan Distance

  
  

Full Text:

PDF
  

Article Metrics

Abstract view: 117 times
PDF view: 115 times 		     

Digital Object Identifier

doi  https://doi.org/10.33096/busiti.v4i3.1925 		  

Cite

How to cite item

References


Y. Mangolo, Kristanto, and W. Y. Tandirerung, “Ukiran Toraja dan makna teologisnya,” Pros. Semkaristek Semin. Nas. Kepariwisataan Berbas. Ris. dan Teknol., pp. 168–174, 2018.

J. Jainuddin, E. Steven Silalong, and A. Syamsuddin, “Eksplorasi Etnomatematika pada Ukiran Toraja,” Delta-Pi J. Mat. dan Pendidik. Mat., vol. 9, no. 2, pp. 31–47, 2020, doi: 10.33387/dpi.v9i2.2273.

A. S. Anas and A. Rizal, “Deteksi Tepi Dalam Pengolahan Citra Digital,” Semin. Nas. TIK dan Ilmu Sos., vol. 2, no. x, pp. 1–6, 2017.

M. R. V. Aditya, N. L. Husni, D. A. Pratama, and A. S. Handayani, “Penerapan Sistem Pengolahan Citra Digital Pendeteksi Warna pada Starbot,” J. Tek., vol. 14, no. 02, pp. 185–191, 2020.

R. F. Amanullah, A. Pujianto, B. T. Pratama, and K. Kusrini, “Deteksi Motif Batik Menggunakan Ekstraksi Tekstur dan Jaringan Syaraf Tiruan,” CSRID (Computer Sci. Res. Its Dev. Journal), vol. 10, no. 2, p. 69, 2021, doi: 10.22303/csrid.10.2.2018.69-79.

J. A. Widians, H. S. Pakpahan, E. Budiman, H. Haviluddin, and M. Soleha, “Klasifikasi Jenis Bawang Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Berdasarkan Ekstraksi Fitur Bentuk dan Tekstur,” J. Rekayasa Teknol. Inf., vol. 3, no. 2, p. 139, 2019, doi: 10.30872/jurti.v3i2.3213.

Rahmadwati, E. Yudaningtyas, and Subairi, “Implementasi Metode k-Nearest Neighbor pada Pengenalan Pola Tekstur Citra Saliva untuk Deteksi Ovulasi,” J. EECCIS, vol. 12, no. 1, pp. 9–14, 2019.

N. Wijaya and A. Ridwan, “Klasifikasi Jenis Buah Apel Dengan,” Sisfokom, vol. 08, no. 1, pp. 74–78, 2019.

L. Leonardo, “Penerapan Metode Filter Gabor Untuk Analisis Fitur Tekstur Citra Pada Kain Songket,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 1, no. 2, p. 120, 2020, doi: 10.30865/json.v1i2.1942.

E. D. Kurniawan and Mufti, “Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Dengan Metode Klasifikasi Dan Pengukuran Jarak Manhattan Distance Untuk Prediksi Kelulusan Un Berdasarkan Hasil Nilai Tryout Berbasis Java Desktop Pada Sma Harapan Jaya 2,” Skanika, vol. 1, no. 1, pp. 76–81, 2018.

F. Bimantoro, A. Aranta, G. S. Nugraha, R. Dwiyansaputra, and A. Y. Husodo, “Pengenalan Pola Tulisan Tangan Aksara Bima menggunakan Ciri Tekstur dan KNN,” J. Comput. Sci. Informatics Eng., vol. 5, no. 1, pp. 60–67, 2021, doi: 10.29303/jcosine.v5i1.387.

S. R. Jabir, A. U. Tenripada, M. A. Asis, D. Widyawati, and A. Faradibah, “Pengembangan Solusi Perawatan Kesehatan Terhadap Autism Spectrum Disorder (ASD) Menggunakan Pendekatan Data Analysis,” Bul. Sist. Inf. dan Teknol. Islam, vol. 3, no. 2, pp. 157–166, May 2022, doi: 10.33096/busiti.v3i2.1397.

J. Wahyudi and I. Maulida, “Pengenalan Pola Citra Kain Tradisional Menggunakan Glcm Dan Knn,” J. Teknol. Inf. Univ. Lambung Mangkurat, vol. 4, no. 2, pp. 43–48, 2019, doi: 10.20527/jtiulm.v4i2.37.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2023 Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam (BUSITI)

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.