EFEKTIFITAS PENGENALAN MOTIF BATIK MENGGUNAKAN THRESHOLDING DAN DENSITY-BASED SPATIAL CLUSTERING OF APPLICATION WITH NOISE (DBSCAN)

Abstract

Makalah ini membahas tentang efektifitas pengenalan motif pada citra batik yang telah mengalami perubahan skala maupun rotasi. Metode Thresholding dan DBSCAN diimplementasikan dengan mengatur parameter threshold sebesar 30%; jumlah titik terdekat (q) pada angka 1,2 dan 3; Radius () pada nilai 1%, 2%
dan 3% dari lebar citra penguji. Untuk setiap perlakuan parameter yang diusulkan, dihitung nilai Precision dan Recall. Precision dan Recall optimal diperoleh oleh nilai threshold sebesar 30%, titik terdekat(q) = 3 dan radius () = 1%.