PENERAPAN METODE WAVELET DAUBECHIES UNTUK KLASIFIKASI CONTENT BASED IMAGE RETRIEVAL BATIK

Abstract

Dalam menghadapi tantangan globalisasi dan modernisasi yang mengancam pelestarian batik, penelitian ini mengusulkan penggunaan Metode Wavelet Daubechies dalam sistem Content-Based Image Retrieval untuk klasifikasi otomatis motif batik. Dikenal sebagai warisan budaya UNESCO, batik Indonesia menampilkan keragaman motif yang menggambarkan nilai historis dan kultural yang mendalam, khususnya dari Jawa. Motif-motif ini tidak hanya berbasis warna dan bentuk tetapi juga melibatkan tekstur dan detail yang kompleks, yang memerlukan teknologi adaptif yang dapat mengakomodasi keunikan tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem Content-Based Image Retrieval yang sensitif terhadap keragaman budaya dan memungkinkan pengkatalogan yang lebih akurat dan efisien. Melalui integrasi transformasi wavelet Daubechies, metode ini meningkatkan akurasi dalam mengidentifikasi motif batik dengan peningkatan signifikan dalam metrik kinerja seperti presisi 88.57%, recall 91.67%, dan F1-score 88.97%. Hasil ini menunjukkan bahwa penggunaan transformasi wavelet Daubechies secara signifikan meningkatkan kemampuan sistem Content-Based Image Retrieval dalam mengelola variasi kompleks dari motif batik. Penerapan teknologi ini tidak hanya memberikan manfaat untuk pelestarian dan pendidikan budaya tetapi juga membuka peluang pengembangan lebih lanjut untuk aplikasi Content-Based Image Retrieval dalam domain budaya lain.