Aplikasi content based image retrieval motif batik menggunakan metode Wavelet

INDONESIA:

Kain batik adalah ciri khas dari bangsa Indonesia yang merupakan warisan asli budaya yang tidak dimiliki oleh bangsa lain ataupun negara tetangga. Namun, kurangnya kesadaran masyarakat akan budaya bangsa menyebabkan beberapa tahun belakangan ini, batik diklaim sebagai budaya bangsa lain. Oleh karena itu, perlu adanya perhatian serius untuk mencegah terjadinya hal tersebut.

Salah satu cara untuk mengenali motif batik dilakukan dengan metode pengenalan pola. Metode tersebut mampu diterapkan pada pengenalan motif batik. Penelitian ini menggunakan metode wavelet dengan jenis wavelet daubechies. Klasifikasi dimulai dengan melakukan grayscale pada citra input batik dilanjutkan dengan proses dekomposisi untuk mendapatkan koefisien wavelet. Kemudian,dihitung nilai energi wavelet dan entropi dari masing-masing gambar dan membandingkan nilai input dengan nilai database. Setelah itu, perbandingan nilai input dengan nilai database akan dicari melalui nilai error. Semakin kecil nilai error-nya, maka semakin mirip citra tersebut.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi Content Based Image Retrieval motif batik menggunakan WaveletDaubechies memliki tingkat akurasi 100% pada hasil uji 9 teratas, 100% pada hasil uji 6 teratas, 80% pada hasil uji 3 teratas, dan40% pada hasil uji 1 teratas.

ENGLISH:

Batik is native cultural heritage of the hallmark of Indonesian people that is not owned by another nation or neighboring countries. However, the lack of public awareness of the culture of a nation has in recent years, as claimed batik culture of other nations. Therefore, the need for serious attention to prevent it.

The way to recognize the batik motif is by pattern recognition methods. The method is able to be applied to the recognition batik motif. This study uses wavelet with Daubechies wavelet types. Classification begins with the grayscale input image followed by the batik process to obtain the coefficients of wavelet decomposition. Then, the calculated value of the wavelet energy and entropy of each image and compare the input value with database value. After that, the comparison with the value of the input value of the database will be searchable through an error value. The smaller the error value, the more resembles the image.

The results showed that the application of Content-Based Image Retrieval using Wavelet Daubechies batik motif is 100% accuracy at the top 9 test results, 100% at the top 6 test results, 80% at the top 3 test results, and 40% at the top 1 test results.