Klasifikasi Motif Songket Palembang menggunakan Support Vector Machine berdasarkan Histogram of Oriented Gradients

  • Yohannes Y
  • Al Rivan M
  • Devella S
  • et al.
N/ACitations
Citations of this article
46Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

Songket Palembang merupakan salah satu warisan budaya takbenda dengan domain kemahiran dan kerajinan tradisional. Songket Palembang memiliki beberapa jenis motif antara lain Bunga Cina, Cantik Manis, dan Pulir. Upaya pelestarian dilakukan dengan memberikan pemahaman tentang motif songket palembang.  Pada penelitian ini dilakukan pengklasifikasian motif songket Palembang berdasarkan fitur bentuk dengan menggunakan metode Histogram of Oriented Gradient (HOG).  Berdasarkan hasil pengujian terhadap 45 citra data uji, bahwa metode HOG mampu menjadi fitur dalam klasifikasi citra motif Songket Palembang, yaitu motif Bunga Cina, Cantik Manis, dan Pulir. Metode Support Vector Machine (SVM) digunakan sebagai metode klasifikasi yang dapat mengenali motif Songket Palembang dengan kernel RBF, Linier dan Polinomial. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kernel RBF menjadi kernel terbaik yang menghasilkan rata-rata nilai accuracy sebesar 88.1%, precision sebesar 84.1%, recall sebesar 82.2% dan f1-score sebesar 82.6% serta dari tiga motif songket Palembang yang diuji didapatkan hasil bahwa motif Songket Palembang yang paling mudah diklasifikasikan dengan baik adalah motif Cantik Manis untuk semua jenis kernel SVM.

Cite

CITATION STYLE

APA

Yohannes, Y., Al Rivan, M. E., Devella, S., & Meiriyama, M. (2023). Klasifikasi Motif Songket Palembang menggunakan Support Vector Machine berdasarkan Histogram of Oriented Gradients. Jurnal Teknologi Terpadu, 9(2), 143–149. https://doi.org/10.54914/jtt.v9i2.1032

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free