Identifikasi Pola Obyek Kain Tenun Sumba dengan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (KNN)

Abstract

Kain tenun yang berasal dari Sumba memiliki pola tersendiri yang membedakan dengan pola kain tenun lainnya di seluruh Indonesia. Pola tersebut merupakan ciri khasyang menggambarkan budaya pada masyarakat di Sumba yang sangat beragam.  Untuk membedakan pola kain digunakan salah satu algoritma untuk pengenalan obyek yaitu Algoritma K- Nearest Neighbor (KNN). Algoritma KNN melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data trainingyang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut. Pemrosesan bekerja dengan menggunakan parameter metric dan eccentricity pada data training dan citra input. Pemrosesan ini akan menghasilkan data teks yang merupakan identifikasi obyek pada motif kain tenun Sumba. Berdasarkan pengujian yang sudah dilakukan, berhasil mengidentifikasi jenis obyek yang terdapat pada data training. Untuk jenis obyek yang tidak terdapat pada data training, identifikasi berdasarkan kedekatannya dengan jenis obyek yang ada pada group yang terdapat pola kain tenun Sumba. Tingkat akurasi identifikasi obyek pola kain tenun Sumba pada pengujian 70 citra motif kain yang berbeda didapatkan 62 obyek pada citra input dapat diidentifikasi secara tepat (88.57 %), sedangkan 8 obyek pada citra input tidak dapat diidentifikasi (11.43 %).