PENERAPAN SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK PENDETEKSIAN DAN KLASIFIKASI MOTIF PADA CITRA BATIK BESUREK MOTIF GABUNGAN BERDASARKAN FITUR HISTOGRAM OF ORIENTED GRADIENT

Batik Besurek memiliki karakter dan motif yang khas dan unik (Ernawati,
2015). Tujuan dari penelitian ini adalah membangun aplikasi yang dapat
mendeteksi dan mengklasifikasi motif batik Besurek menggunakan Histogram of
Oriented Gradient untuk ekstraksi fitur dan Support Vector Machine untuk
klasifikasi motif batik Besurek. Penelitian ini terfokus pada motif berikut;
Kaligrafi, Rafflesia, dan Burung Kuau. Aplikasi ini dibangun dengan Matlab
2014. Berdasarkan hasil pengujian aplikasi diperoleh akurasi dari proses deteksi
pada citra yang telah dilatih, citra yang belum dilatih, dan citra non Besurek
masing-masing yaitu; (a) 83,06% ,(b) 86,87%, dan (c) 84,69%. Sedangkan akurasi
dari proses klasifikasi pada citra yang telah dilatih, citra yang belum dilatih, dan
citra non Besurek masing-masing yaitu; (a)100%, (b)89,33% ,dan 0%.
Kata Kunci : Deteksi dan Klasifikasi, Batik, Batik Besurek, Histogram of
Oriented Gradient, dan Support Vector Machine.