PENGENALAN POLA CITRA DIGITAL MOTIF KAIN TENUNAN MOLLO MENGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DAN EUCLIDEAN DISTANCE

  • Imanuel Mauko Politeknik Negeri Kupang
  • Indah Laleb Politeknik Negeri Kupang
  • Yudi Berry Politeknik Negeri Kupang

Abstract

Penelitian ini dilakukan dengan merancang dan membuat suatu sistem pengenalan pola citra digital motif kain tenunan menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) dan Metode Euclidean Distance dalam rangka melakukan identifikasi dan inventarisir motif kain tenunan, khususnya Tenunan Mollo di Kabupaten Timor Tengah Selatan. Sistem pengenalan pola motif tenunan ini akan dibuat menggunakan aplikasi Matlab berbasis Graphycal  User Inteface (GUI).


Hasil penelitian menunjukkan bahwa Sistem pengenalan pola motif citra digital kain tenun Mollo, dapat dibuat dengan menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA), dan Metode Minimum Euclidean Distance. Citra motif kain tenun yang digunakan pada pelatihan (Training) sistem adalah sebanyak 22 motif, dengan 5 citra sampel tiap motif sehingga terdapat sebanyak 110 data latih dan 110 data uji.  Pengujian dilakukan dengan variasi jumlah data latih sebanyak 2, 3, 4, dan 5 data latih. Hasil pengujian menunjukkan bahwa semakin banyak data latih, ketelitian sistem semakin baik yakni mencapai 100% pada 5 data latih.


Author Biographies

Imanuel Mauko, Politeknik Negeri Kupang

 

Indah Laleb, Politeknik Negeri Kupang

 

Yudi Berry, Politeknik Negeri Kupang

 

Published
2023-08-15
How to Cite
MAUKO, Imanuel; LALEB, Indah; BERRY, Yudi. PENGENALAN POLA CITRA DIGITAL MOTIF KAIN TENUNAN MOLLO MENGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DAN EUCLIDEAN DISTANCE. Jurnal Ilmiah Flash, [S.l.], v. 9, n. 1, p. 83-88, aug. 2023. ISSN 2614-1787. Available at: <http://jurnal.pnk.ac.id/index.php/flash/article/view/1114>. Date accessed: 27 dec. 2024. doi: https://doi.org/10.32511/flash.v9i1.1114.
Section
Articles