ABSTRAK
Songket Palembang adalah kain tenun tradisional yang memiliki nilai
sejarah dan budaya yang mendalam. Kain Songket Palembang dibuat dengan proses
yang rumit menggunakan benang emas atau perak dan memerlukan keterampilan
yang tinggi. Seiring dengan perkembangan teknologi dan seni lokal, berbagai
macam motif songket seperti bunga teratai, geometris, floral terus dikembangkan
dengan berbagai variasi hingga kini. Keberagaman motif Songket Palembang
seringkali membingungkan masyarakat. Pengolahan citra seperti Klasifikasi citra
motif Songket Palembang dapat menjadi solusi praktis dalam mengenali motif
secara akurat dan mempermudah para pelaku usaha terutama UMKM dalam
memasarkan produknya serta mendorong masyarakat untuk mencintai warisan
budaya. Klasifikasi dilakukan dengan 5 motif Songket Palembang yaitu Lepus
Berante, Pulir, Naga Besaung Bungo Cino, Lepus Limar Bungo Jatuh, dan Lepus
Nampan Perak. Menggunakan ektraksi fitur Scale Invarian Feature Transform
(SIFT) yang dapat menemukan fitur keypoint yang stabil dari gambar, Deskriptor
yang dihasilkan akan dikumpulkan oleh algoritma KMeans clustering, dan
melakukan pengklasifikasian dengan metode Support Vector Machine (SVM).
Akurasi yang dihasilkan dari klasifikasi citra Songket Palembang menggunakan
ektraksi fitur SIFT ini adalah 99%.
Kata Kunci : Machine Learning, Songket Palembang, SIFT, KMeans, SVM