Ekstraksi Ciri Klasifikasi kain tradisional nusantara dengan menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier.

11 4. Langkah selanjutnya adalah hysteresis thresholding untuk klasifikasi dengan dua buah nilai High-threshold dan Low-Threshold. Suatu piksel disahkan sebagai piksel edge jika, nilainya lebih besar atau sama dengan High-Threshold jika piksel tersebut memiliki intensitas kekuatan edge yang lebih besar dari Low-Threshold dan terhubung dengan piksel yang nilainya lebih besar dari High-Threshold. Untuk menentukan keterhubungan suatu piksel dengan piksel lainnya digunakan teknik yang dinamakan edge-linking yang pada dasarnya sama dengan flood-fill.

2.4 Ekstraksi Ciri

Untuk mengetahui suatu citra, diperlukan adanya ekstraksi ciri. Ekstraksi ciri dapat diteliti dengan mengambil beberapa bagian citra yang bisa menunjukan ciri khas dari citra tersebut, misalkan warna, pola citra, diameter, bentuk dan masih banyak lagi. Dalam klasifikasi citra kain tradisional ini, menggunakan ekstrak ciri warna dan rata-rata vektor.

2.4.1 Warna

Meneliti citra berdasarkan warna yang dikandungnya adalah salah satu teknik yang paling banyak digunakan. Perhitungan kadar warna berdasarkan atas percobaan yang telah dilakukan pada penelitian untuk klasifikasi tingkat kematangan tomat merah menggunakan metode perbandingan kadar warna Noviyanto, 2009. 12 Secara umum ciri warna hanya memperhatikan distribusi warna piksel-piksel dalam citra tanpa memperhatikan ukuran dan orientasi posisi citra. Distribusi warna dapat dipresentasikan dalam berbagai bentuk, antara lain histogram warna dan momen warna. Berikut merupakan proses pengklasifikasian dengan menghitung rata-rata nilai Red, Green, dan Blue RGB: …………………………… 2.4 ………………………… 2.5 …………………………… 2.6 …………………………… 2.7 PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 13

2.4.2 Rata-rata Vektor

Rata-rata vektor adalah membagi citra yang berukuran 200 x 200 menjadi 8 vektor horizontal dan 8 vektor vertikal. Untuk setiap vektornya dan akan dihitung nilai rata-ratanya. Kemudian jumlah rata-ratanya dijadikan sebagai ciri Tiarani, 2011. a. Vektor Horizontal Gambar 2. 2 Ilustrasi pembagian vektor horizontal Pada gambar 2.2 citra dibagi menjadi 8 bagian vektor horizontal. Setiap bagiannya dihitung rata-ratanya dan akan diperoleh nilai rata-rata yang akan dijadikan ciri. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 14 b. Vektor Vertikal Gambar 2. 3 Ilustrasi pembagian vektor vertikal Pada gambar 2.3 citra dibagi menjadi 8 bagian vektor vertikal. Setiap bagiannya dihitung rata-ratanya dan akan diperoleh nilai rata-rata yang akan dijadikan ciri.

2.5 Klasifikasi