KLASIFIKASI MOTIF BATIK BESUREK MENGGUNAKAN ALGORITMA ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) DENGAN EKSTRAKSI FITUR GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX (GLCM) DAN HISTOGRAM OF ORIENTED GRADIENT (HOG)

Batik besurek ini mempunyai beberapa motif dasar yang membedakannya
dengan jenis batik dari daerah lain. Motifnya antara lain yaitu motif kaligrafi, motif
bunga raflesia, motif burung kuau, motif relung paku, dan motif rembulan.
Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi motif – motif batik besurek dengan
membangun aplikasi yang dapat mengklasifikasi motif Batik Besurek
menggunakan Gray Level Co-occurrence System dan Histogram of Oriented
Gradient untuk ekstraksi fitur dan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System untuk
klasifikasi motif Batik Besurek. Aplikasi ini dibangun dengan Matlab R2013b.
Berdasarkan hasil pengujian aplikasi diperoleh akurasi dari proses klasifikasi pada
motif campuran, motif kaligrafi, motif burung kuau, motif raflesia, motif relung
paku, dan motif rembulan masing-masing yaitu; (a) 70,58%, (b) 66,67%, (c)
81,81%, (d) 60%, (e) 69,23%, (f) 88,89%.
Kata kunci: Batik Besurek, Klasifikasi, Gray Level Co-occurrence System,
Histogram of Oriented Gradient, dan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System.