3) ABSTRAK Untuk membantu proses pendokumentasian citra Batik, dibutuhkan sistem klasifikasi yang cukup handal dalam mengklasifikasi dan mengidentifikasi citra Batik. Salah satu kehandalan sistem klasifikasi yang dibutuhkan adalah invariant terhadap rotasi. Kehandalan tersebut dibutuhkan agar sistem dapat diaplikasikan untuk mengenali citra dari berbagai macam sumber, seperti internet. Kehandalan sistem klasifikasi tidak lepas dari kehandalan metode ekstraksi cirinya. Salah satu metode ekstraksi ciri yang invariant terhadap rotasi adalah LBPROT. Namun, LBPROT memiliki kekurangan yaitu mengabaikan karakteristik lokal dari kekontrasan atau nilai varian. Di lain pihak, Completed Local Binary Pattern (CLBP) dan Completed Robust Local Binary Pattern (CRLBP) memiliki ciri yang dapat merepresentasikan nilai varian lokal tanpa mengabaikan struktur spasial lokal, yaitu ciri magnitude-nya, CLBP_M dan CRLBP_M. Oleh karena itu, pada penelitian kali ini diusulkan metode klasifikasi yang invariant terhadap rotasi, dengan menggunakan metode ekstraksi ciri yang menggabungkan kelebihan metode LBPROT dan CLBP_M (rotCLBP_M), atau LBPROT dan CRLBP_M (rotCRLBP_M). Hasil ekstraksi ciri akan menjadi data masukan untuk sistem klasifikasi Probabilistic Neural Network (PNN). Kinerja sistem diukur menggunakan akurasi. Hasil uji coba menunjukkan bahwa sistem klasifikasi dengan metode ekstraksi ciri rotCRLBP_M, lebih unggul dibandingkan dengan metode rotCLBP_M. Sistem klasifikasi dapat mencapai akurasi maksimal sebesar 90.34% untuk dataset Batik. Sedangkan pada dataset Brodatz, sistem klasifikasi dapat mencapai akurasi sebesar 87,92%.

Abstrak

No abstract

No abstract

No abstract