PENGEMBANGAN APLIKASI IDENTIFIKASI CITRA UKIRAN ORNAMEN TRADISIONAL BALI MENGGUNAKAN FITUR TEPI DAN BENTUK DENGAN METODE MULTILAYER PERCEPTRON

Putra, I Gede Rusdy Mahayana (2019) PENGEMBANGAN APLIKASI IDENTIFIKASI CITRA UKIRAN ORNAMEN TRADISIONAL BALI MENGGUNAKAN FITUR TEPI DAN BENTUK DENGAN METODE MULTILAYER PERCEPTRON. Undergraduate thesis, Universitas Pendidikan Ganesha.

[img] Text (COVER)
1515051022-COVER.pdf
Download (2MB)
[img] Text (ABSTRAK)
1515051022-ABSTRAK.pdf
Download (222kB)
[img] Text (BAB 1 PENDAHULUAN)
1515051022-BAB 1 PENDAHULUAN.pdf
Download (355kB)
[img] Text (BAB 2 KAJIAN TEORI)
1515051022-BAB 2 KAJIAN TEORI.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (2MB) | Request a copy
[img] Text (BAB 3 METODELOGI PENELITIAN)
1515051022-BAB 3 METODELOGI PENELITIAN.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (835kB) | Request a copy
[img] Text (BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN)
1515051022-BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (4MB) | Request a copy
[img] Text (BAB 5 PENUTUP)
1515051022-BAB 5 PENUTUP.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (219kB) | Request a copy
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
1515051022-DAFTAR PUSTAKA.pdf
Download (345kB)
[img] Text (LAMPIRAN)
1515051022-LAMPIRAN.pdf
Download (1MB)

Abstract

Pengembangan Aplikasi Identifikasi Ukiran Ornamen Bali bertujuan untuk membantu masyarakat khususnya masyarakat bali untuk lebih mengenal ukiran bali yang ada, karena pada era sekarang permasalahan yang dihadapi adalah sedikitnya masyarakat bali khususnya hanya mengetahui bentuk ukirannya saja tanpa mengetahui nama ukiran. Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan menggunakan Aplikasi Identifikasi Ukiran Ornamen Tradisional Bali dengan Fitur Tepi dan Bentuk menggunakan Metode Multilayer Perceptron. Ada 18 kelas ukiran ornamen bali yang digunakan dalam penelitian ini. Dari 18 kelas terdapat 258 citra ukiran yang dibagi jumlah data train dan test dengan cara random dan menggunakan k-fold cv. Hasil uji akurasi dengan random menghasilkan akurasi sebesar 43% sedangkan menggunakan k-fold cv menghasilkan 41.14%. Dan hasil pengujian menggunakan confusion matrix pada dataset random diperoleh rata-rata Sensitivity 42.8%, Specificity 96.87%. Sedangkan pada dataset dengan jumlah dibagi menggunakan k-fold cv menghasilkan rata-rata Sensitivity 37.53%, Specificity 96.58%. Dari hasil tersebut, sistem ini mampu mengidentifikasi ukiran ornamen bali dengan baik dan dapat digunakan sebagai rekomendasi untuk pengembangan sistem selanjutnya dalam proses identifikasi.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: confusion matrix, multilayer perceptron, pengolahan citra digital, ukiran, bali.
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
T Technology > T Technology (General)
Divisions: Fakultas Teknik dan Kejuruan > Jurusan Teknik Informatika > Program Studi Pendidikan Teknik Informatika (S1)
Depositing User: I Gede Rusdy Mahayana Putra
Date Deposited: 24 Oct 2019 04:34
Last Modified: 24 Oct 2019 04:34
URI: http://repo.undiksha.ac.id/id/eprint/480

Actions (login required)

View Item View Item