ANALISIS DEKOMPOSISI WAVELET PADA PENGENALAN POLA LURIK DENGAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION

Clicks: 74
ID: 277547
2017
Free PDF
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Not rated
Combines reader engagement with the AI quality analysis. This article has not been analysed, so there is no overall score — reader engagement is measured and shown alongside.
AI Quality Assessment
Not analyzed
Mint this article as an NFT
Not yet minted

Create a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.

5 SUSD one-off · no wallet required
Sign in to mint
Abstract
Indonesia merupakan negara yang terdiri dari banyak suku dan adat istiadat. Keragaman budaya di Indonesia juga dapat dilihat dari kerajinan tenun seperti songket dari daerah sumatra, ulos dari daerah batak, dan kain lurik dari daerah jawa tengah. Kain lurik dibuat dengan motif bergaris-garis atau kotak-kotak tetapi memiliki pola yang bermacam-macam dan sulit dibedakan antara satu pola dengan yang lainnya. Dalam penelitian ini, pengenalan pola dilakukan dengan membangun jaringan syaraf tiruan dengan metode Learning Vector Quantization (LVQ). Proses dekomposisi yang digunakan untuk ekstraksi ciri suatu citra ini digunakan metode Discrete Wavelet Transform (DWT). Hasil penelitian menunjukan bahwa Jaringan syaraf tiruan untuk Pengenalan pola menggunakan metode LVQ dan wavelet haar, wavelet daubechies, wavelet symlet, dan wavelet coiflet menghasilkan sebuah jaringan syaraf tiruan yang memiliki kinerja berbeda-beda. Hasil terbaik dari kinerja jaringan ini diperoleh kinerja terbaik dengan akurasi sebesar 80% pada JST yang menggunakan metode dekomposisi wavelet haar.
Reference Key
robiin2017analisisilkom Use this key to autocite in the manuscript while using SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
Authors Robi'in, Bambang;
Journal Ilkom Jurnal Ilmiah
Year 2017
DOI
DOI not found
URL
http://jurnal.fikom.umi.ac.id/index.php/ILKOM/article/view/133
Keywords
Medicine Technology business public aspects of medicine management. industrial management sociology (general) electronic computers. computer science arts in general

Citations

No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org

Comments

No comments yet. Be the first to comment on this article.