KLASIFIKASI JENIS ULOS BATAK DI SUMATERA UTARA MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK

Nadya Marito Silalahi (2024), KLASIFIKASI JENIS ULOS BATAK DI SUMATERA UTARA MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK . Skripsi, Universitas Samudra.

ABSTRAK

Ulos merupakan kain tenun tradisional khas batak yang erat dengan kebudayaan suku batak itu sendiri salah satunya adalah Batak Toba. Dalam suku batak Ulos itu sendiri adalah kain atau selendang yang memiliki makna-makna khusus dan merupakan salah satu benda yang dinilai sakral dan sangat penting dalam upacara-upacara adat suku batak. Dalam penelitian ini penulis memilih ulos dari daerah toba karena ulos yang digunakan dalam acara adat masyarakat Batak Toba ini terdiri dari beberapa jenis. Setiap jenis ulos memiliki fungsi yang berbeda-beda dalam penggunaannya. Namun walaupun memiliki motif yang berbeda-beda, jika dilihat secara langsung motif ulos batak hampir mirip dengan yang lain. Sehingga membuat orang sulit membedakan nama ulos dan kegunaanya. Untuk mengenai jenis ulos biasanya harus bertanya langsung kepada penenun atau orangtua yang lebih paham tentang ulos. Namun pengamatan mata secara langsung dan menganggap dari orang tua memerlukan waktu yang lama dan memungkinkan adanya tingkat kesalahan yang tinggi. Sehingga dibutuhkan media untuk mempermudah proses identifikasi. Salah satunya yaitu dengan klasifikasi jenis ulos batak melalui citra dengan menggunakan metode Hue, Saturation, dan Value (HSV) untuk ekstraksi fitur warna, Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) untuk ekstraksi fitur tekstur dan Backpropagation Neural Network untuk klasifikasi. Data yang digunakan yaitu 500 citra ulos batak yang dibagi menjadi dua bagian yaitu 400 citra ulos latih dan 100 citra ulos uji. Citra ulos batak yang digunakan diambil secara langsung dan terdiri dari 20 jenis citra ulos batak yaitu, Abit Godang, Bekabulu, Bintang Maratur, Harungguan, Hati Rongga, Jongkit Siwah, Lobu-Lobu, Mangiring, Parompa, Polang-Polang, Ragi Hidup, Ragi Hotang, Sadum, Sibolang, Simakkat-Akkat, Suri-Suri Ganjang, Suri-Suri Simalungun, Tapak Catur, Tumtuman dan Uis Nipes. Sistem pelatihan dan pengujian sistem dibuat menggunakan bahasa pemrograman Python. Berdasarkan hasil pengujian diperoleh nilai akurasi tertinggi sebesar 85% pada pengujian dengan epoch 1000, nilai alpha 0.05, lapisan tersembunyi pertama 28 dan lapisan tersembunyi kedua 21.

File ::(login required)