IDENTIFIKASI MANGROVE BERBASIS CITRA DAUN MENGGUNAKAN KNN DENGAN EKSTRAKSI TEKSTUR WAVELET SRI SITI SONARI
|
|
- Yuliani Hartanto
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 IDENTIFIKASI MANGROVE BERBASIS CITRA DAUN MENGGUNAKAN KNN DENGAN EKSTRAKSI TEKSTUR WAVELET SRI SITI SONARI DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2013
2
3 PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Identifikasi Mangrove Berbasis Citra Daun Menggunakan KNN dengan Ekstraksi Tekstur Wavelet adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini. Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor. Bogor, September 2013 Sri Siti Sonari NIM G
4 ABSTRAK SRI SITI SONARI. Identifikasi Mangrove Berbasis Citra Daun Menggunakan KNN dengan Ekstraksi Tekstur Wavelet. Dibimbing oleh AZIZ KUSTIYO. Mangrove merupakan tumbuhan yang hidup di daerah pasang-surut. Mangrove memiliki banyak manfaat antara lain sebagai pencegah abrasi pantai dan sebagai tanaman obat. Mangrove sulit diidentifikasi karena banyaknya spesies mangrove dan kemiripan antar spesies. Pada penelitian ini dikembangkan sistem identifikasi Mangrove menggunakan Discrete Wavelet Transform dengan klasifikasi K-Nearest Neighbour berdasarkan citra daun mangrove. Penelitian ini menghasilkan akurasi terbaik sebesar 88.75% pada dekomposisi Discrete Wavelet Transform lima dan enam level. Kata kunci: Citra Daun, Discrete Wavelet Transform, Mangrove K-Nearest Neighbour, ABSTRACT SRI SITI SONARI. Mangrove Identification Based on Leaf Image using KNN with Wavelet Texture Extraction. Supervised by AZIZ KUSTIYO. Mangroves are plants that live in tidal area. Mangroves have many benefits such as preventing abrasion and becoming medicinal plants. Mangroves identification is difficult because of their various species and simililarities between species. This research developed a system to identify Mangrove using Discrete Wavelet Transform and K-Nearest Neighbour classification based on mangrove leaf image. The best accuracy in this research was 88.75%, obtained at Discrete Wavelet Transform decomposition level five and six. Keywords: Discrete Wavelet Transform, K-Nearest Neighbour, Leaf Images, Mangroves
5 IDENTIFIKASI MANGROVE BERBASIS CITRA DAUN MENGGUNAKAN KNN DENGAN EKSTRAKSI TEKSTUR WAVELET SRI SITI SONARI Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer pada Departemen Ilmu Komputer DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2013
6 Penguji: 1 Dr Eng Wisnu Ananta Kusuma, ST, MT 2 M. Asyhar Agmalaro, SSi, MKom
7 Judui Skripsi: Identifikasi Mangrove Berbasis Citra Daun Menggunakan KNN dengan Ekstraksi Tekstur WaveJet Nama : Sri Siti Sonari NIM : G Disetujui oleh Aziz Kustiyo, SSi, MKom Pembimbing Tanggal Lulus: 1 0 SEP 2D13
8 Judul Skripsi : Identifikasi Mangrove Berbasis Citra Daun Menggunakan KNN dengan Ekstraksi Tekstur Wavelet Nama : Sri Siti Sonari NIM : G Disetujui oleh Aziz Kustiyo, SSi, MKom Pembimbing Diketahui oleh Dr Ir Agus Buono, MSi, MKom Ketua Departemen Tanggal Lulus:
9 PRAKATA Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta ala atas segala karunia-nya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Adapun penulis mengucapkan terima kasih kepada: 1 Keluarga yang telah memberikan dukungan, perhatian dan doa sehingga penulis dapat menyelesaikan penelitian ini. 2 Bapak Aziz Kustiyo, SSi, MKom selaku pembimbing yang telah banyak memberikan saran dan ide. 3 Dosen penguji, Bapak Dr Eng Wisnu Ananta Kusuma, ST, MT dan M. Asyhar Agmalaro, SSi, MKom atas saran dan bimbingannya. 4 Bapak Ucu Yanuarbi SSi, MSi dan Yaya Ihya Ullumudin, SSi, MSi atas bantuannya dalam pengumpulan data daun Mangrove. 5 Pihak Puslit Oseanografi-LIPI atas literature tentang Mangrove. 6 Teman-teman P2O serta temen-teman Alih Jenis Ilkom angkatan 5, khususnya temen-teman satu bimbingan Septy, Ayu, Ilvi dan Erni. 7 Semua pihak yang telah membantu yang belum disebutkan di atas. Semoga penelitian ini bermanfaat bagi semua pihak. Bogor, September 2013 Sri Siti Sonari
10 DAFTAR ISI DAFTAR TABEL vi DAFTAR GAMBAR vi DAFTAR LAMPIRAN vi PENDAHULUAN 1 Latar Belakang 1 Perumusan Masalah 1 Tujuan Penelitian 2 Manfaat Penelitian 2 Ruang Lingkup Penelitian 2 TINJAUAN PUSTAKA 2 Mangrove 2 Representasi Citra Digital 4 Tingkat Abu-abu (Grayscale) 4 Analisis Tekstur 6 Discrete Wavelet Transform 6 Wavelet Haar 7 K-Fold Cross Validation 8 K-Nearest Neighbor (KNN) 8 METODE 9 Akuisisi Citra Daun Mangrove 10 Praproses 10 Ekstraksi Tekstur Wavelet 11 Klasifikasi Menggunakan K-Nearest Neighbor (KNN) 12 Evaluasi 12 HASIL DAN PEMBAHASAN 13 Percobaan 1: Discrete Wavelet Transform Famili Haar 5 Level 14 Percobaan 2: Discrete Wavelet Transform Famili Haar 6 Level 15 Percobaan 3: Discrete Wavelet Transform Famili Haar 7 Level 16 Percobaan 4: Discrete Wavelet Transform Famili Haar 8 Level 17 Perbandingan Akurasi antara Percobaan
11 Analisis Kesalahan 19 SIMPULAN DAN SARAN 23 LAMPIRAN 25 RIWAYAT HIDUP 30
12 DAFTAR TABEL 1 Susunan data uji dan data latih 12 2 Rancangan percobaan 13 3 Ukuran citra hasil dekomposisi 14 4 Hasil klasifikasi dekomposisi wavelet 5 level 14 5 Hasil klasifikasi dekomposisi wavelet 6 level 15 6 Hasil klasifikasi dekomposisi wavelet 7 level 16 7 Hasil klasifikasi dekomposisi wavelet 8 level 17 8 Confusion matrix percobaan DAFTAR GAMBAR 1 Rhizhopora apiculata 3 2 Rhizophora stylosa 3 3 Bruguiera gymnorhiza 4 4 Bruguiera cylindrical 4 5 Contoh level ekstraksi fitur 5 6 Dekomposisi Wavelet 1 Level 7 7 Algoritme Piramida Mallat 7 8 Bank filter Haar 8 9 Metode Penelitian 9 10 Posisi akuisisi citra Perubahan Citra RGB ke grayscale Dekomposisi Wavelet Haar 3 level Grafik tingkat akurasi dekomposisi wavelet 5 level Grafik tingkat akurasi dekomposisi wavelet Grafik tingkat akurasi dekomposisi wavelet 7 level Grafik tingkat akurasi dekomposisi wavelet 8 level Akurasi pada setiap k KNN Rata-rata akurasi tertinggi pada k= Citra aproksimasi hasil dekomposisi 5 level 8 level (a) Bruguiera cylindrical (b) Rhizophora apiculata (a) Bruguiera gymnorhiza (b) Rhizophora apiculata (a) Rhizophora apiculata (b) Bruguiera cylindrical (c) Bruguiera gymnorhiza (a) Bruguiera cylindrical 2 (b) Bruguiera cylindrical (a) Bruguiera gymnorhiza 6 (b) Bruguiera gymnorhiza 14 (c) Bruguiera gymnorhiza (a) Rhyzophora apiculata 9 (b) Rhyzophora apiculata (a) Rhyzophora apiculata 2 (b) Rhyzophora apiculata DAFTAR LAMPIRAN 1 Confusion Matrix Percobaan 1 (Dekomposisi 5 level) 25 2 Confusion Matrix Percobaan 2 (Dekomposisi 6 level) 26
13 3 Confusion Matrix Percobaan 3 (Dekomposisi 7 level) 27 4 Confusion Matrix Percobaan 4 (Dekomposisi 8 level) 28 5 User interface sistem 29
14 PENDAHULUAN Latar Belakang Indonesia merupakan kawasan mangrove terluas di dunia (18-23%) dengan areal seluas 3.5 juta hektar, melebihi Brazil (1,3 juta ha), Nigeria (1,1 juta ha) dan Australia (0.97 juta ha) (Spalding et al. 1996). Di Indonesia terdapat 43 jenis spesies mangrove sejati(noor et al. 1999) dari 60 jenis spesies mangrove sejati di dunia (Saenger et al.1983). Beberapa ahli mendefinisikan istilah mangrove secara berbeda-beda, namun pada dasarnya merujuk pada hal yang sama. Tomlinson (1986) dan Wightman (1989) mendefinisikan mangrove baik sebagai tumbuhan yang terdapat di daerah pasang surut maupun sebagai komunitas. Mangrove juga didefinisikan sebagai formasi tumbuhan daerah litoral yang khas di pantai daerah tropis dan sub tropis yang terlindung (Saenger et al. 1983). Sementara itu, Soerianegara (1987) mendefinisikan hutan mangrove sebagai hutan yang terutama tumbuh pada tanah lumpur aluvial di daerah pantai dan muara sungai yang dipengaruhi pasang surut air laut. Identifikasi mangrove biasanya dilakukan untuk mengetahui nilai potensial, manfaat dan pola persebarannya sebagai salah satu kekayaan hayati Indonesia. Identifikasi tumbuhan ini dapat dilakukan dengan melihat aspek morfologi (Noor et al. 1999). Aspek morfologi yang diteliti meliputi batang, daun, bunga, buah, biji dan akar. Jumlah pakar mangrove di Indonesia tidak banyak. Oleh karena itu, dirasa perlu untuk membuat suatu sistem yang dapat mengidentifikasi mangrove secara otomatis. Sistem ini akan melakukan identifikasi dengan hanya menggunakan citra daun mangrove. Selama ini, para pakar masih sulit mengidentifikasi hanya berdasarkan daun karena kemiripan daun dari beberapa spesies mangrove. Penelitian yang terkait dengan identifikasi tanaman berbasis citra daun antara lain dilakukan oleh Nurjayanti (2011) dan Ramadhan (2012). Nurjayanti (2011) menggunakan K-Nearest Neighbour sebagai classifier dan identifikasi berdasarkan karateristik morfologi daun shorea. Penelitian tersebut menghasilkan akurasi data yang sangat baik yaitu 100% data akurat. Ramadhan (2012) melakukan identifikasi Shorea berdasarkan citra daun dengan praproses Wavelet dan menggunakan jaringan syaraf tiruan dengan akurasi sebesar 90%. Berdasarkan penelitian tersebut, pada penelitian ini akan dilakukan identifikasi Mangrove berdasarkan citra daun menggunakan ekstraksi tekstur Wavelet dan klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN). Perumusan Masalah Perumusan masalah yang ada pada penelitian ini dapat diuraikan sebagai berikut: 1 Bagaimana penerapan ekstraksi tekstur discrete wavelet transform. 2 Bagaimana penerapan teknik klasifikasi K-Nearest Neighbor untuk hasil dari metode ekstraksi tekstur discrete wavelet transform.
15 2 Tujuan Penelitian Tujuan penelitian ini adalah mengimplementasikan teknik ekstraksi tekstur wavelet dan klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN) untuk mengidentifikasi jenis tanaman mangrove. Manfaat Penelitian Manfaat dari penelitian ini adalah membantu identifikasi mangrove berdasarkan citra daun sehingga memudahkan pengklasifian jenisnya. Ruang Lingkup Penelitian Ruang lingkup penelitian ini adalah: 1 Data yang digunakan berupa data citra daun. 2 Jumlah spesies yang akan diidentifikasi 4 spesies yang daunnya sangat mirip, yaitu: Rhizophora apiculata, Rhizophora stylosa, Bruguiera gymnorhiza, Bruguiera cylin-drical 3 Ekstraksi tekstur menggunakan transformasi wavelet haar. TINJAUAN PUSTAKA Mangrove Mangrove didefinisikan sebagai formasi tumbuhan daerah litoral yang khas di pantai daerah tropis dan sub tropis yang terlindung (Saenger et al. 1983). Manfaat tanaman mangrove antara lain mencegah abrasi pantai, menambah daratan, menyerap bahan kimia berbahaya yang ada di air sehingga air dapat dikonsumsi dan tidak mengandung racun, mencegah air laut masuk ke daratan sehingga mencegah banjir rob dan sebagai tempat berkembang biak bagi para ikan laut. Penelitian ini menggunakan empat jenis mangrove, yaitu: 1 Rhizophora apiculata Rhizophora apiculata sering disebut bakau minyak, bakau tandok, bakau akik, bakau puteh, bakau kacang,bakau leutik, akik, bangka minyak, donggo akit, jankar, abat, parai, mangi-mangi, slengkreng, tinjang dan wako. Rhizophora apiculata memiliki ketingian mencapai 30 m dengan diameter batang 50 cm dan memiliki perakaran yang khas hingga mencapai ketinggian 5 m.
16 3 Gambar 1 Rhizhopora apiculata Rhizophora apiculata memiliki bentuk daun elips menyempit dengan ujung meruncing (Gambar 1). Warna daun Rhizophora apiculata adalah hijau tua dengan hijau muda pada bagian tengah dan kemerahan di bagian bawah. Ukuran daun Rhizophora apiculata berkisar 7-19 x 3,5-8 cm. Rhizophora apiculata memiliki manfaat antara lain sebagai: bahan bangunan, kayu bakar, arang, jangkar, pelindung pematang dan tanaman penghijauan. 2 Rhizophora stylosa Rhizophora stylosa sering disebut bakau, bako-kurap, slindur, tongke besar, wako dan bangko. Rhizophora stylosa memiliki satu atau banyak batang dengan tinggi hingga 10 m dan akar dengan panjang hingga 3 m. Rhizophora stylosa memiliki bentuk daun elips melebar dengan ujung meruncing (Gambar 2). Rhizophora stylosa sering dimanfaatkan sebagai bahan bangunanm kayu bakar, arang, boomerang, tombak, obat hematuria (pendarahan pada air seni). Gambar 2 Rhizophora stylosa 3 Bruguiera gymnorhiza Bruguiera gymnorhiza sering disebut sebagai Pertut, taheup, tenggel, putut, tumu, tomo, kandeka, tanjang merah, tanjang, lindur, sala-sala, dau, tongke, totongkek, mutut besar, wako, bako, bangko, mangimangi dan sarau. Bruguiera gymnorhiza memiliki ketinggian mencapai 30 m. Bentuk daun Bruguiera gymnorhiza elips dengan ujung meruncing (Gambar 3). Ukuran daun Bruguiera gymnorhiza adalah 4,5-7 x 8,5-22 cm. Manfaat Bruguiera gymnorhiza dimanfaatkan sebagai kayu bakar, arang dan manisan.
17 4 Gambar 3 Bruguiera gymnorhiza 4 Bruguiera cylindrical Bruguiera cylindrical sering disebut Burus, tanjang, tanjang putih, tanjang sukim, tanjang sukun, lengadai, bius dan lindur. Bruguiera cylindrical memiliki keringgian mencapai 23 m. Bruguiera cylindrical memiliki bentuk daun elips dengan ujung agak meruncing (Gambar 4), ukuran daun yaitu 7-17 x 2-8 cm. Warna daun Bruguiera cylindrical hijau cerah dan bagian bawahnya hijau agak kekuningan. Bruguiera cylindrical sering dimanfaatkan sebagai kayu bakar dan bahan makanan. Gambar 4 Bruguiera cylindrical Representasi Citra Digital Citra didefinisikan sebagai suatu fungsi dua dimensi f(x,y), dengan x, y merupakan koordinat spasial, dan f disebut sebagai kuantitas bilangan skalar positif yang memiliki maksud secara fisik ditentukan oleh sumber citra. Suatu citra digital yang diasumsikan dengan fungsi f(x,y) direpresentasikan dalam suatu fungsi koordinat berukuran M x N. Variabel M adalah baris dan N adalah kolom. Setiap elemen dari array matriks disebut image element, picture element, pixel atau pel (Gonzalez dan Woods 2002). Tingkat Abu-abu (Grayscale) Citra grayscale merupakan citra digital yang hanya memiliki satu nilai kanal pada setiap pikselnya, dengan kata lain bagian red=green=blue. Nilai tersebut digunakan untuk menunjukkan tingkat intensitas. Warna yang dimiliki
18 adalah warna dari hitam, keabuan dan putih. Tingkatan keabuan di sini merupakan warna abu dengan berbagai tingkatan dari hitam hingga mendekati putih (Putra 2010). Proses grayscale ini bertujuan mengubah citra RGB menjadi citra abu-abu. Pemilihan pemrosesan pada tingkat abu-abu ini dipilih karena lebih sederhana, yaitu hanya menggunakan sedikit kombinasi warna dan dengan citra abu-abu dirasakan sudah cukup untuk memproses citra yang semula berupa RGB colour dengan tingkat abu-abu. Pengubahan citra RGB ke citra abu-abu YUV dengan mengambil komponen Y (luminance) dapat dilakukan dengan mengalikan komponen R, G, B dari nilai taraf intensitas tiap piksel RGB dengan konstanta (0.299R, 0.587G, 0.11B). 5 Ekstraksi Ciri (Feature Extraction) Ekstraksi ciri adalah proses mengambil ciri-ciri yang terdapat pada objek di dalam citra. Ekstraksi ciri diklasifikasikan ke dalam tiga tingkat yaitu low-level, middle-level dan high-level. Low-level feature merupakan ekstraksi ciri berdasarkan isi visual seperti warna dan tekstur. Low-level feature disebut primitif fitur karena hanya diekstraksi melalui informasi yang terkandung dalam setiap piksel. Midlle-level feature merupakan ekstraksi dari sekumpulan piksel, contohnya object detection. High-level feature merupakan ekstraksi ciri berdasarkan informasi semantic yang terkandung dalam citra, diekstraksi berdasarkan sekumpulan piksel-piksel, contohnya emotion detection (Osadebey 2006). Contoh setiap level ekstraksi fitur disajikan pada Gambar 5. Gambar 5 Contoh level ekstraksi fitur Ekstraksi ciri sangat bermanfaat untuk analisis dan proses citra selanjutnya. Ekstraksi ciri pada umumnya memanfaatkan komponen informasi pada citra yaitu berdasarkan warna, bentuk, dan tekstur.
19 6 Analisis Tekstur Tekstur adalah gambaran visual dari sebuah permukuan atau bahan. Dalam computer vision, tekstur dicirikan dengan variasi intensitas pada citra. Variasi intensitas dapat disebabkan oleh kekasaran atau pada perbedaan warna pada suatu permukaan. Penampilan tekstur dipengaruhi oleh skala dan arah pandangan lingkungan dan kondisi pencahayaan (Mäenpää 2003). Tekstur dapat diartikan sebagai sekumpulan koefisien nilai piksel yang merepresentasikan penskalaan pada citra. Discrete wavelet transform dapat digunakan untuk menganalisis tekstur karena menghasilkan koefisien-koefisien wavelet yang dapat digunakan untuk proses penskalaan (Kara dan Watsuji 2003). Discrete Wavelet Transform Wavelet merupakan sebuah basis, basis wavelet berasal dari sebuah fungsi penskalaan. Wavelet ini disebut dengan mother wavelet karena wavelet lainnya lahir dari hasil penskalaan, dilasi dan pergeseran mother wavelet (Putra 2010). Fungsi penskalaan memiliki persamaan: ( ) ( ) ( ) (1) h 0 menyatakan koefisien penskalaan atau koefisien dari tapis (filter), sedangkan k menyatakan indeks dari koefisien penskalaan. Angka 0 pada h 0 hanya menunjukkan jenis koefisien (tapis), yang menyatakan pasangan dari jenis koefisien lainnya. Pasangan tersebut didefinisikan dalam fungsi wavelet berikut ini: ( ) ( ) ( ) (2) h 0 dan h 1 adalah koefisien transformasi berpasangan. h 0 disebut juga sebagai low pass sedangkan h 1 disebut sebagai high pass. h 0 berkaitan dengan proses perataan (averages) sedangkan h 1 berkaitan dengan proses pengurangan (differences) Perataan dilakukan dengan menghitung nilai rata-rata dua pasang data dengan persamaan: p = x + y (3) 2 Sedangkan pengurangan dilakukan dengan persamaan: p = x + y (4) 2 Koefisien-koefisien h 0 dan h 1 dapat ditulis sebagai berikut: h 0 = (h 0 (0),h 0 (1)) = (½, ½) yang berkaitan dengan persamaan (3) dan h 1 = (h 1 (0),h 1 (1)) = (½, - ½) yang berkaitan dengan persamaan (4).
20 Dengan kata lain, h 0 adalah koefisien penskalaan karena menghasilkan skala yang berbeda dari citra aslinya, sedangkan h 1 adalah wavelet yang menyimpan informasi penting untuk proses rekonstruksi. Transformasi wavelet mempunyai kemampuan membawa keluar ciri khusus pada suatu gambar yang diproses. Pada transformasi wavelet, sebuah gambar didekomposisi menjadi sub gambar pada frekuensi dan orientasi yang berbeda yaitu low-low (LL), low-high (LH), high-low (HL), dan high-high(hh) (Gambar 6). 7 Gambar 6 Dekomposisi Wavelet 1 Level Wavelet Haar Wavelet Haar adalah metode wavelet yang pertama kali diajukan oleh Alfred Haar pada tahun Wavelet Haar merupakan metode wavelet yang paling sederhana dan mudah untuk diimplementasikan. Untuk mengekstrak ciriciri tekstur dengan transformasi wavelet Haar, dilakukan proses perataan (averages) untuk mendapatkan bagian dari gambar yang berfrekuensi rendah dan dilakukan proses pengurangan (differences) untuk mendapatkan bagian dari gambar yang berfrekuensi tinggi (Putra 2010). Stephane Mallat memperkenalkan cara mudah untuk menghitung dekomposisi wavelet dengan menggunakan algoritme piramida Mallat. Algoritme tersebut ditunjukan ada Gambar 7 (Stollnitz et al. 1995), variable C j merupakan citra pendekatan, D j merupakan citra detail, A j filter low-pass, dan B j filter highpass. Gambar 7 Algoritme Piramida Mallat Mallat memberi nilai koefisien low-pass, h 0 =h 1 = ½ dan koefisien high-pass, g 0 =1/2, g 1 = - ½ sehingga bank filter Haar menjadi seperti yang ditunjukan pada Gambar 8.
21 8 Gambar 8 Bank filter Haar Inti dari piramida Mallat untuk dekomposisi level 1 adalah nilai C j diperoleh dengan rumus, dan nilai D j diperoleh dengan rumus D j =s i - C j. S i adalah piksel citra yang diambil perkolom, kemudian hasil dari dekomposisi kolom didekomposisi per baris. K-Fold Cross Validation Metode k-fold cross validation membagi sebuah himpunan contoh secara acak menjadi k himpunan bagian lain (subset) yang saling bebas. Metode ini melakukan perulangan sebanyak k kali untuk pelatihan dan pengujian. Pada setiap perulangan disisipkan setiap subset untuk pengujian dan subset lainnya untuk pelatihan (Weis dan Kulikowski 1991 diacu dalam Sarle 2004). K-Nearest Neighbor (KNN) K-Nearest Neighbor (KNN) merupakan salah satu teknik klasifikasi yang berbasis pembelajaran. KNN membandingkan data uji yang diberikan dengan data latih yang sama. Setiap data merepresentasikan sebuah titik dalam kelas. Data latih disimpan dalam kelas yang telah ditentukan. Ketika diberikan data yang tidak diketahui kelasnya, KNN akan mencari pola sebanyak k data latih yang dekat dengan data yang belum memiliki kelas (Han et al. 2011). Kedekatan biasanya didefinisikan sebagai sebuah fungsi jarak antara dua data. Fungsi jarak yang umumnya digunakan adalah jarak Euclidean, karena fungsinya sederhana, cukup dengan menghitung kuadrat jarak dari dua data yang akan dihitung jaraknya. Misalkan terdapat dua data, yaitu ( ) dan ( ), maka jarak Euclidean-nya adalah: ( ) ( )
22 9 METODE Penelitian ini dilakukan dengan beberapa tahapan proses untuk mengetahui tingkat akurasi yang diperoleh menggunakan algoritme K-Neareast Neighbour. Tahap-tahap yang dilakukan pada peneletian ini diilustrasikan pada Gambar 9. Mulai Akuisisi Citra Daun Mangrove Praproses Ekstraksi Fitur Wavelet K-Fold Cross Validation Data Latih Data Uji Klasifikasi KNN Evaluasi Gambar 9 Metode Penelitian Selesai
23 10 Akuisisi Citra Daun Mangrove Data citra tanaman mangrove didapatkan dengan akuisisi data secara langsung. Akuisisi citra daun mangrove dilakukan oleh peneliti dari Puslit Oseanografi LIPI yaitu Ucu Yanuarbi, S.Si di Pulau Pari Kepulauan Seribu. Data citra terdiri atas 4 spesies, yaitu Rhizophora apiculata, Rhizophora stylosa, Bruguiera gymnorhiza dan Bruguiera cylindrical. Jumlah data untuk setiap spesies berjumlah 20 citra sehingga total 80 data citra. Citra yang digunakan berformat JPEG. Akuisisi citra dilakukan pada siang hari dengan menggunakan kamera digital 6M piksel. Daun yang diambil sebagai data adalah daun yang telah dewasa, sehingga ukuran daun tidak akan berubah lagi. Gambar 10 Posisi akuisisi citra Semua daun difoto dengan menggunakan latar berwarna putih untuk menyeragamkan latar semua citra. Latar warna putih dipilih supaya kontras dengan daun yang berwarna hijau. Citra diakuisisi dengan posisi ujung daun berada di sebelah kanan dan pangkal daun berada di sebelah kiri kamera, seperti pada Gambar 10. Penyeragaman posisi sangat penting dilakukan karena posisi daun sangat mempengaruhi dalam proses klasifikasi. Praproses Citra input yang akan diekstraksi terlebih dahulu diubah warnanya dari mode warna citra RGB menjadi citra grayscale. Grayscale digunakan untuk menyederhanakan model citra dan komputasi menjadi lebih cepat (Putra 2010), perubahan data ini ditunjukkan oleh Gambar 11. Gambar 11 Perubahan Citra RGB ke grayscale
24 11 Ekstraksi Tekstur Wavelet Citra daun yang telah dipraproses akan ditransformasi menggunakan DWT 2D Haar. Proses ini bertujuan menghasilkan Koefisien Aproksimasi (ca) dan Koefisien detail (cd). Koefisien Aproksimasi (ca) merupakan komponenkomponen yang mewakili citra asli yang telah difilter dengan menggunakan low pass filter. Koefisien aproksimasi pada dekomposisi 1 level akan diproses untuk koefisien aproksimasi 2 level dan seterusnya. Pada penelitian ini, dekomposisi yang digunakan yaitu dekomposisi 5 level sampai 8 level. Citra aproksimasi dari masing-masing level menjadi input untuk proses klasifikasi KNN. Contoh citra untuk dekomposisi 4 level Wavelet Haar dalam bentuk citra aproksimasi (ca), citra detail (cdh, cdv, cdd) pada Gambar 12. Pada penelitian ini dekomposisi wavelet Haar yang digunakan adalah basis wavelet Haar ortogonal tetapi tidak ortonormal, bank filter dapat dilihat pada Gambar 8. Penggunaan basis wavelet Haar yang tidak ortonormal ini dilakukan untuk mendapatkan nilai piksel citra aproksimasi dengan kisaran Gambar 12 Dekomposisi Wavelet Haar 3 level Pembagian Data Pada penelitian ini data citra daun mangrove dibagi menjadi 2 bagian, yaitu data latih dan data uji. Data latih digunakan untuk melakukan klasifikasi menggunakan K-Nearest Neighbor, sedangkan data uji dilakukan untuk melakukan pengujian klasifikasi. Penelitian ini menggunakan 4 spesies citra daun mangrove, masing-masing terdiri atas 20 citra. Dari total 80 data citra daun mangrove, 64 data digunakan sebagai data latih dan 16 citra digunakan sebagai data uji. Setiap kelas terdiri dari 16 citra data latih dan 4 citra data uji. Selanjutnya, data latih dan data uji akan disusun menggunkan k-fold cross validation. Total data 80 citra disusun menjadi 5 fold. Bentuk susunan 5-fold cross validation dapat dilihat pada Tabel 1.
25 12 Tabel 1 Susunan data uji dan data latih Citra daun setiap spesies Fold Fold 1 Fold 2 Fold 3 Fold 4 Fold 5 Keterangan Data Latih Data Uji Klasifikasi Menggunakan K-Nearest Neighbor (KNN) Setelah dilakukan pembagian data, data latih akan digunakan untuk membuat model klasifikasi menggunakan algoritme K-Nearest Neighbors (KNN). Konsep dasarnya adalah mencari jarak terdekat antara data yang akan dievaluasi dengan k tetangga terdekatnya dalam data latih. Berikut algoritme KNN (Song et al. 2007) : 1 Tentukan nilai k. 2 Hitung jarak data uji dengan setiap data training menggunakan jarak Euclidean. 3 Urutkan jarak tersebut. 4 Dapatkan sebanyak k data yang memiliki jarak terdekat. 5 Pilih kelas terbanyak diantara k data yang memiliki jarak terdekat 6 Tentukan kelas untuk data uji sesuai dengan langkah 5. Pada penelitian yang menjadi input untuk proses klasifikasi KNN adalah citra aproksimasi pada setiap level. Data uji akan dihitung jaraknya dengan setiap data latih menggunakan jarak Euclidean. Pada penelitian ini nilai k yang dipilih adalah 1, 3, 5 dan 7. Selanjutnya akan dibandingkan nilai k mana yang mendapatkan akurasi tertinggi. Evaluasi Kinerja dari nilai KNN dapat diperoleh dengan melihat berapa banyak data pada suatu kelas yang diklasifikasi benar, dengan persamaan sebagai berikut: Akurasi = data uji benar diklasifikasikan x 100% data uji
26 13 Lingkungan Pengembangan Perangkat keras dan perangkat lunak yang digunakan pada penelitian ini adalah notebook dengan spesifikasi sebagai berikut : a Perangkat keras Processor Intel Core TM i3 Memory 3 GB Harddisk 600 GB b Perangkat lunak Sistem operasi Microsoft Windows 7 Ultimate. Lingkungan pengembangan sistem Microsoft visual studio Bahasa pemrograman Visual c++ dan library opencv. HASIL DAN PEMBAHASAN Penelitian ini menggunakan 4 spesies citra daun mangrove, yaitu Bruguiera cylindrical, Bruguiera gymnorhiza, Rhizophora apiculata dan kelas Rhizophora stylosa. Setiap spesies mangrove memiliki 20 data citra yang akan dibagi menjadi 16 data data latih dan 4 data uji. Total data latih sebanyak 64 data dan data uji sebanyak 16 data. Penelitian ini terdiri atas 4 percobaan. Tabel rancangan percobaan dapat dilihat pada Tabel 2. Dekomposisi dilakukan mulai dari 5 level disebabkan oleh keterbatasan resource komputer dan waktu yang diperlukan untuk menjalankan sistem level 1 sampai 4 sangat banyak pada saat melakukan klasifikasi KNN. Tabel 2 Rancangan percobaan Percobaan Dekomposisi 1 5 level 2 6 level 3 7 level 4 8 level Cita awal berukuran 3008 x 2000 piksel kemudian dilakukan praproses dengan mengubah warna RGB menjadi grayscale. Setelah didekomposisi menggunakan Discrete Wavelet Transform, didapat ukuran citra untuk setiap levelnya seperti tersaji pada Tabel 3.
27 14 Tabel 3 Ukuran citra hasil dekomposisi Ukuran Ukuran Citra (piksel) Citra input 3008 x 2000 Level x 1000 Level x 500 Level x250 Level x 125 Level 5 94 x 63 Level 6 47 x 32 Level 7 24 x 16 Level 8 12 x 8 Citra hasil dari dekomposi wavelet dibagi menjadi data latih dan data uji mengunakan 5-Fold cross validation, selanjutnya dilakukan klasifikasi menggunakan k-nearest Neighbor. Pada penelitian ini, nilai k yang digunakan adalah k=1,3,5,7. Percobaan 1: Discrete Wavelet Transform Famili Haar 5 Level Pada percobaan ini citra input didekomposisi menggunakan Discrete Wavelete Transform famili Haar sebanyak 5 level sehingga menghasilkan citra aproksimasi berukuran 94 x 63 piksel. Pada Tabel 4 disajikan akurasi hasil klasifikasi pada setiap k. Rata-rata akurasi tertinggi diperoleh pada k=1 yaitu sebesar 88.75%. Untuk k yang lainnya yaitu k=3,5,7 mengalami kecendrungan rata-rata akurasi menurun. Tabel 4 Hasil klasifikasi dekomposisi wavelet 5 level KNN Akurasi Kelas (%) BC BG RA RS Rata-rata k= k= k= k= Rata-rata Keterangan BC : Bruguiera cylindrical BG : Bruguiera gymnorhiza RA : Rhizophora apiculata RS : Rhizophora stylosa Spesies yang memiliki akurasi tertinggi adalah Rhizophora stylosa dengan nilai akurasi 100% pada k=1, sedangkan spesies dengan akurasi terendah adalah Rhizophora apiculata dengan nilai akurasi 55% pada k=7 (Gambar 13).
28 Akurasi (%) Nilai K Gambar 13 Grafik tingkat akurasi dekomposisi wavelet 5 level BC BG RA RS Percobaan 2: Discrete Wavelet Transform Famili Haar 6 Level Pada percobaan ini citra input didekomposisi menggunakan Discrete Wavelete Transform famili Haar sebanyak 6 level sehingga menghasilkan citra aproksimasi berukuran 47 x 32 piksel. Pada Tabel 5 disajikan akurasi hasil klasifikasi pada setiap k. Rata-rata akurasi tertinggi diperoleh pada k=1 yaitu sebesar 88.75%. Untuk k yang lainnya yaitu k=3,5,7 mengalami kecendrungan rata-rata akurasi menurun. Tabel 5 Hasil klasifikasi dekomposisi wavelet 6 level KNN Akurasi Kelas (%) BC BG RA RS Rata-rata k= k= k= k= Rata-rata Spesies yang memiliki akurasi tertinggi, yaitu Rhizophora stylosa dengan nilai akurasi 100% pada k=1, sedangkan spesies dengan akurasi terendah adalah Rhizophora apiculata dengan nilai akurasi 60% pada k=7 (Gambar 14).
29 Akurasi (%) Nilai K BC BG RA RS Gambar 14 Grafik tingkat akurasi dekomposisi wavelet 6 Percobaan 3: Discrete Wavelet Transform Famili Haar 7 Level Pada percobaan ini citra input didekomposisi menggunakan Discrete Wavelete Transform famili Haar sebanyak 7 level sehingga menghasilkan citra aproksimasi berukuran 24 x 16 piksel. Pada Tabel 6 disajikan akurasi hasil klasifikasi pada setiap k. Rata-rata akurasi tertinggi diperoleh pada k=1 yaitu sebesar 87.50%. Untuk k yang lainnya yaitu k=3,5,7 mengalami kecendrungan rata-rata akurasi menurun. Tabel 6 Hasil klasifikasi dekomposisi wavelet 7 level Kelas Akurasi Kelas (%) BC BG RA RS Rata-rata k= k= k= k= Rata-rata Spesies yang memiliki akurasi tertinggi yaitu Rhizophora stylosa dengan nilai akurasi 100% pada k=1 dan k=3, sedangkan spesies dengan akurasi terendah adalah Rhizophora apiculata dengan nilai akurasi 55% pada k=7 (Gambar 15).
30 Akurasi (%) Nilai K Gambar 15 Grafik tingkat akurasi dekomposisi wavelet 7 level BC BG RA RS Percobaan 4: Discrete Wavelet Transform Famili Haar 8 Level Pada percobaan ini citra input didekomposisi menggunakan Discrete Wavelete Transform famili Haar sebanyak 8 level sehingga menghasilkan citra aproksimasi berukuran 12 x 8 piksel. Pada Tabel 7 disajikan akurasi hasil klasifikasi pada setiap k. Rata-rata akurasi tertinggi diperoleh pada k=1 yaitu sebesar 85.00%. Untuk k yang lainnya yaitu k=3,5,7 mengalami kecendrungan rata-rata akurasi menurun. Tabel 7 Hasil klasifikasi dekomposisi wavelet 8 level Kelas Akurasi Kelas (%) BC BG RA RS Rata-rata k= k= k= k= Rata-rata Spesies yang memiliki akurasi tertinggi yaitu Rhizophora stylosa dengan nilai akurasi 90% pada k=1,3 dan 7, sedangkan spesies dengan akurasi terendah adalah Rhizophora apiculata dengan nilai akurasi 55% pada k=7 (Gambar 16).
31 Akurasi (%) Nilai K Gambar 16 Grafik tingkat akurasi dekomposisi wavelet 8 level BC BG RA RS Perbandingan Akurasi antara Percobaan 1 4 Berdasarkan hasil percobaan 1 sampai dengan percobaan 4 didapatkan hasil bahwa nilai k sangat mempengaruhi nilai akurasi identifikasi, pada Gambar 17 dapat dilihat perbandingan akurasi pada setiap nilai k. Akurasi (%) Nilai K Gambar 17 Akurasi pada setiap k KNN KNN dengan nilai k=1 memiliki akurasi rata-rata tertinggi yaitu sebesar 87.5%, sedangkan akurasi terendah adalah k=7 dengan nilai akurasi sebesar 78.13%. Grafik yang disajikan pada Gambar 17 menunjukan bahwa semakin tinggi nilai k, semakin rendah akurasinya.
32 Berdasarkan hasil percobaan 1 4 diperoleh level dekomposisi dengan akurasi terbaik adalah dekomposisi 5 level dan 6 level pada k=1 dengan nilai akurasi sebesar 88.75%. Grafik hasil rata-rata akurasi tertinggi pada setiap level dekomposisi dapat dilihat pada Gambar Akurasi (%) Level Gambar18 Rata-rata akurasi tertinggi pada k=1 Pada dekomposisi 7 level akurasi menurun menjadi 87.5%, begitu juga pada dekomposisi 8 level akurasi menurun menjadi 85.00%. Penurunan akurasi pada dekomposisi 7 level dan 8 level disebabkan ukuran citra yang menjadi sangat kecil. Ukuran citra aproksimasi dekomposisi 7 level adalah 24 x 16 piksel dan pada 8 level adalah 12 x 8 piksel. Ukuran citra aproksimasi yang sangat kecil ini menyebabkan klasifikasi KNN tidak memiliki fitur yang cukup untuk membedakan/mengidentifikasi spesies dengan benar. Sebagai contoh pada lampiran 3 dan 4 (confusion matrix untuk k=1), pada dekomposisi 7 level spesies Rhizophora stylosa dapat diidentifikasi dengan benar sebesar 100%, tetapi pada dekomposisi 8 level hanya dapat diidentifikasi dengan benar sebesar 90%. Pada Gambar 19 dapat dilihat ukuran citra aproksimasi sebenarnya. Gambar 19 Citra aproksimasi hasil dekomposisi 5 level 8 level Analisis Kesalahan Kondisi umum pada semua percobaan dapat dilihat pada Tabel 8, dimana Bruguiera cylindrical, Bruguiera gymnorhiza dan Rhizophora apiculata sering diidentifikasikan salah sebagai salah satu dari ketiga spesies tersebut.
33 20 Kelas Asli Mangrove Tabel 8 Confusion matrix percobaan 1 4 Kelas Prediksi KNN (K=1,3,5,7) Dekomposisi 3 8 Level B.cylindrical B.gymnorhiza R.apiculata R.stylosa B.cylindrica B.gymnorhiza R.apiculata R.stylosa Keterangan Data uji diidentifikasi benar Data uji yang sering diidentifikasi salah Bruguiera cylindrical sering diidentifikasikan salah sebagai Rhizophora apiculata sebesar 13.13% atau sebanyak 42 kali, hal ini disebabkan oleh bentuk daun kedunya yang mirip yaitu elips dengan ujung meruncing seperti yang dapat dilihat pada Gambar 20. Ukuran daun Bruguiera cylindrical dan Rhizophora apiculata juga hanya memiiki selisih dimensi yang sedikit yaitu ukuran Bruguiera cylindrical 7 17 x 2 8 cm dan Rhizophora apiculata 7-19 x 3.5-8cm. (a) (b) Gambar 20 (a) Bruguiera cylindrical (b) Rhizophora apiculata Bruguiera gymnorhiza sering diidentifikasikan salah sebagai Rhizophora apiculata sebesar 13.75% atau sebanyak 44 kali, hal ini disebabkan oleh bentuk daun kedunya yang mirip yaitu elips dengan ujung meruncing seperti yang dapat dilihat pada Gambar 21. Ukuran daun Bruguiera gymnorhiza dan Rhizophora apiculata memiliki ukuran yang berbeda tetapi karena jarak akuisisi citra daun yang berbeda-beda mengikuti ukuran daun sehingga pada citra data uji dan data latih perbedaan ukuran daun menjadi tidak terlihat.
34 21 (a) (b) Gambar 21 (a) Bruguiera gymnorhiza (b) Rhizophora apiculata Rhizophora apiculata sering diidentifikasikan salah sebagai Bruguiera cylindrical dan Bruguiera gymnorhiza. Rhizophora apiculata diidentifikasi salah sebagai Bruguiera gymnorhiza sebesar 10.00% atau sebanyak 32 kali. Kesalahan ini membuktikan bahwa Rhizophora apiculata memiliki kemiripan dengan Bruguiera cylindrical dan Bruguiera gymnorhiza. Kemiripan tersebut berdasarkan bentuk daun yaitu elips dengan ujung meruncing dapat dilihat pada Gambar 22. (a) (b) (c) Gambar 22 (a) Rhizophora apiculata (b) Bruguiera cylindrical (c) Bruguiera gymnorhiza Rhizophora stylosa memiliki akurasi yang sangat baik, dari seluruh percobaan dihasilkan akurasi sebesar 94.69%, hal ini disebabkan oleh bentuk daun Rhizophora stylosa berbeda dengan ketiga daun lainnya. Rhizophora stylosa memiliki bentuk daun elips agak melebar, sedangkan yang lain elips. Rhizophora stylosa hanya diidentifikasi salah sebesar 5% atau 16 kali sebagai Bruguiera cylindrical. Analisis kesalahan pada setiap data uji akan dilakukan pada dekomposisi level 6 dengan klasifikasi KNN pada k=1, hal ini dilakukan karena pada level 6 dan KNN dengan k=1 memiliki rata-rata akurasi tertinggi. Pada dekomposisi 6 level dengan k=1 Bruguiera cylindrical diidentifikasi benar sebesar 90% atau sebanyak 18 kali dan diidentifikasi salah sebagai Rhizophora apiculata sebesar 10% atau 2 data uji. Kesalahan identifikasi terletak pada citra input Bruguiera cylindrical 2 dan 16, Gambar 23(a) dan 23(b) menunjukan kedua citra tersebut. Kesalahan identifikasi ini karena pada saat akuisisi daun agak terlipat.
35 22 (a) (b) Gambar 23 (a) Bruguiera cylindrical 2 (b) Bruguiera cylindrical Bruguiera gymnorhiza diidentifikasi benar sebesar 85% dan diidentifikasi salah sebagai Rhizophora apiculata sebesar 15%. Kesalahan identifikasi terletak pada citra input Bruguiera gymnorhiza 6, 14 dan 15, Gambar 24(a), (b), (c) menunjukan ketiga citra. Pada Bruguiera gymnorhiza 6 kesalahan disebabkan oleh posisi tangkai daun agak miring dan pada latar terdapat noise. Pada Bruguiera gymnorhiza 14 kesalahan disebabkan oleh posisi daun agak melengkung ke atas. Pada Bruguiera gymnorhiza 15 kesalahan disebabkan oleh daun agak terlipat. (a) (b) (c) Gambar 24 (a) Bruguiera gymnorhiza 6 (b) Bruguiera gymnorhiza 14 (c) Bruguiera gymnorhiza 15 Rhyzophora apiculata diidentifikasi dengan benar sebesar 80% dan diidentifikasi salah sebagai Bruguiera cylindrical sebesar 10% atau 2 data uji serta sebagai Bruguiera gymnorhiza sebesar 10% atau 2 data uji. Kesalahan identifikasi sebagai Bruguiera cylindrical terletak pada citra input Rhyzophora apiculata 9 dan 13. Gambar 25(a) dan (b) menunjukan kedua citra tersebut. Pada Rhyzophora apiculata 9 kesalahan disebabkan oleh posisi daun agak terlipat. Pada Rhyzophora apiculata 13 kesalahan disebabkan oleh ada noise pada latar. (a) (b) Gambar 25 (a) Rhyzophora apiculata 9 (b) Rhyzophora apiculata 13 Kesalahan identifikasi Rhyzophora apiculata sebagai Bruguiera gymnorhiza terletak pada citra input Rhyzophora apiculata 2 dan 20, Gambar 26 menunjukan kedua citra tersebut tersebut. Pada Rhyzophora apiculata 2 kesalahan disebabkan
36 oleh ada noise pada latar dan pada Rhyzophora apiculata 20 disebabkan oleh warna daun lebih muda. Sementara untuk spesies Rhyzophora stylosa diidentifikasi dengan benar 100%. 23 (a) (b) Gambar 26 (a) Rhyzophora apiculata 2 (b) Rhyzophora apiculata 20 SIMPULAN DAN SARAN Simpulan Dari penelitian ini, dapat disimpulkan beberapa hal dalam identifikasi daun mangrove berdasarkan ekstraksi fitur wavelet dengan klasifikasi KNN, yaitu: 1 Sistem perangkat lunak yang dikembangkan dalam penelitian ini dapat mengidentifikasi daun Mangrove dengan cukup baik. 2 Dekomposisi wavelet yang menghasilkan akurasi tertinggi berada pada dekomposisi 5 dan 6 level pada klasifikasi KNN dengan k=1 yaitu sebesar 88.75%. 3 Pada dekomposisi wavelet 7 dan 8 level akurasi menurun, hal ini disebabkan oleh ukuran citra yang sangat kecil sehingga sulit untuk melihat perbedaan teksturnya. 4 Semakin besar nilai k pada KNN maka nilai akurasi semakin menurun. 5 Spesies yang dapat diidentifikasi dengan mudah yaitu Rhyzophora stylosa, sedangkan spesies yang sulit untuk dibedakan adalah Bruguiera cylindrical, Bruguiera gymnorhiza dan Rhyzophora apiculata karena kemiripan bentuk daun. Saran Penelitian ini masih memiliki beberapa kekurangan yang dapat diperbaiki pada penelitian selanjutnya. Adapun beberapa saran untuk penelitian selanjutnya sebagai berikut: 1 Memperbanyak fitur-fitur lainnya seperti ekstraksi warna RGB, YcbCr dan ekstraksi tekstur lain seperti Local Binary Pattern. 2 Pengambilan citra dilakukan pada jarak yang sama.
37 24 DAFTAR PUSTAKA Gonzalez RC, Woods RE Digital Image Processing. 2 nd Edition. New Jersey: Prentice Hall. Han J, Kamber M, Pei J Data Mining Concepts and Techniques. 3 rd Edition. USA. Morgan Kaufmann Publishers. Kara B, Watsuji N Using Wavelet for Texture classification. IJCI Proceeding of International Conference on Signal Processing [internet]. [diacu 2013 Maret 15]. Tersedia pada: Mäenpää T The Local Binary Pattern Approach to Texture Analysis. Oulu (FI): Oulu University Press. Noor YR, Khazali M, Suryadiputra INN Panduan Pengenalan Mangrove di Indonesia. Bogor : Wetlands & Ditjen PKA. Nurjayanti B Identifikasi Shorea menggunakan k-nearest Neighbor berdasarkan karakteristik morfologi daun [skripsi]. Bogor: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor. Osadebey ME Integrated Content-Based Image Retrieval Using Texture, Shape and Spatial Information [thesis]. Umea: Departement of Applied and Electronics, Umea University. Putra D Pengenalan Citra Digital. Yogyakarta : C.V Andi Offset. Ramadhan IA Identifikasi Daun Shorea dengan Backpropagation Neural Network Menggunakan Ekstraksi Fitur Discrete Wavelet Transform dan Ekstraksi Warna HSV [skripsi]. Bogor: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor. Saenger P, Hegerl EJ, Davie JDS Global Status of Mangrove Ecosystems. IUCN Commission on Ecology Papers No. 3, 88 hal. Soerianegara I Masalah Penentuan atas Lebar Jalur Hijau Hutan Mangrove. Prosiding Seminar III Ekosistem Mangrove. Jakarta. Hal 39. Song Y, Huang J, Zhou D, Zha H, Giles CL IKNN : Informative K-Nearest Neighbor Pattern Classification. Springer-Verlag Berlin Heidelberg : Spalding MD, Blasco F, Field C World Mangrove Atlas. International Society for Mangrove Ecosystems, Okinawa, Japan. Stollnitz EJ, DeRose TD, Salesin DH Wavelet for Computer Graphics: A Primer Part 2 [internet]. [diacu 2013 Maret 15]. Tersedia dari: df Tomlinson PB The Botany of Mangroves. Cambridge University Press, Cambridge, U.K., 419 hal. Weis SM, Kulikowski CA Computer System That Learn. Massachusetts (US): Morgan Kaufmann. Wightman GM Mangroves of the Northern Territory. Northern Territory Botanical Bulletin No. 7. Conservation Commission of the Northern Territory, Palmerston, N.T., Australia.
38 25 Lampiran 1 Confusion Matrix Percobaan 1 (Dekomposisi 5 level) Kelas Asli Mangrove Kelas Prediksi KNN (K=1) B.cylindrical B.gymnorhiza R.apiculata R.stylosa B.cylindrical B.gymnorhiza R.apiculata R.stylosa Kelas Asli Mangrove Kelas Prediksi KNN (K=3) B.cylindrical B.gymnorhiza R.apiculata R.stylosa B.cylindrical B.gymnorhiza R.apiculata R.stylosa Kelas Asli Mangrove Kelas Prediksi KNN (K=5) B.cylindrical B.gymnorhiza R.apiculata R.stylosa B.cylindrical B.gymnorhiza R.apiculata R.stylosa Kelas Asli Mangrove Kelas Prediksi KNN (K=7) B.cylindrical B.gymnorhiza R.apiculata R.stylosa B.cylindrical B.gymnorhiza R.apiculata R.stylosa
39 26 Lampiran 2 Confusion Matrix Percobaan 2 (Dekomposisi 6 level) Kelas Asli Mangrove Kelas Prediksi KNN (K=1) B.cylindrical B.gymnorhiza R.apiculata R.stylosa B.cylindrical B.gymnorhiza R.apiculata R.stylosa Kelas Asli Mangrove Kelas Prediksi KNN (K=3) B.cylindrical B.gymnorhiza R.apiculata R.stylosa B.cylindrical B.gymnorhiza R.apiculata R.stylosa Kelas Asli Mangrove Kelas Prediksi KNN (K=5) B.cylindrical B.gymnorhiza R.apiculata R.stylosa B.cylindrical B.gymnorhiza R.apiculata R.stylosa Kelas Asli Mangrove Kelas Prediksi KNN (K=7) B.cylindrical B.gymnorhiza R.apiculata R.stylosa B.cylindrical B.gymnorhiza R.apiculata R.stylosa
40 27 Lampiran 3 Confusion Matrix Percobaan 3 (Dekomposisi 7 level) Kelas Asli Mangrove Kelas Prediksi KNN (K=1) B.cylindrical B.gymnorhiza R.apiculata R.stylosa B.cylindrical B.gymnorhiza R.apiculata R.stylosa Kelas Asli Mangrove Kelas Prediksi KNN (K=3) B.cylindrical B.gymnorhiza R.apiculata R.stylosa B.cylindrical B.gymnorhiza R.apiculata R.stylosa Kelas Asli Mangrove Kelas Prediksi KNN (K=5) B.cylindrical B.gymnorhiza R.apiculata R.stylosa B.cylindrical B.gymnorhiza R.apiculata R.stylosa Kelas Asli Mangrove Kelas Prediksi KNN (K=7) B.cylindrical B.gymnorhiza R.apiculata R.stylosa B.cylindrical B.gymnorhiza R.apiculata R.stylosa
41 28 Lampiran 4 Confusion Matrix Percobaan 4 (Dekomposisi 8 level) Kelas Asli Mangrove Kelas Prediksi KNN (K=1) B.cylindrical B.gymnorhiza R.apiculata R.stylosa B.cylindrical B.gymnorhiza R.apiculata R.stylosa Kelas Asli Mangrove Kelas Prediksi KNN (K=3) B.cylindrical B.gymnorhiza R.apiculata R.stylosa B.cylindrical B.gymnorhiza R.apiculata R.stylosa Kelas Asli Mangrove Kelas Prediksi KNN (K=5) B.cylindrical B.gymnorhiza R.apiculata R.stylosa B.cylindrical B.gymnorhiza R.apiculata R.stylosa Kelas Asli Mangrove Kelas Prediksi KNN (K=7) B.cylindrical B.gymnorhiza R.apiculata R.stylosa B.cylindrical B.gymnorhiza R.apiculata R.stylosa
42 Lampiran 5 User interface sistem 29
43 30 RIWAYAT HIDUP Penulis dilahirkan pada tanggal 23 Juni 1982 di Cimahi. Pada tahun 2005 penulis lulus dari program Diploma Politeknik Negeri Bandung Jurusan Teknik Komputer dan Informatika. Pada tahun 2006 sampai saat ini penulis bekerja di Puslit Oseanografi LIPI. Pada tahun 2010 penulis meneruskan program Sarjana di Departemen Ilmu dan Komputer, Institut Pertanian Bogor, Program Studi Ilmu Komputer.
IDENTIFIKASI DAUN SHOREA MENGGUNAKAN KNN BERDASARKAN KOMPONEN WARNA DENGAN PRAPROSES DISCRETE WAVELET TRANSFORM SEPTY KURNIAWATI MASYHUD
IDENTIFIKASI DAUN SHOREA MENGGUNAKAN KNN BERDASARKAN KOMPONEN WARNA DENGAN PRAPROSES DISCRETE WAVELET TRANSFORM SEPTY KURNIAWATI MASYHUD DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
Lebih terperinci100% Akurasi = (11) Lingkungan Pengembangan
Algoritme Dekomposisi Wavelet Dekomposisi wavelet Haar dapat dijelaskan sebagai berikut : 1 Transformasi linear digunakan untuk mengubah ruang warna secara linear menjadi warna dasar. Karena citra yang
Lebih terperinciIdentifikasi Daun Shorea menggunakan KNN dengan Ekstraksi Fitur 2DPCA. Shorea Leaves Identification using KNN with 2DPCA Feature Extraction
Tersedia secara online di: http://journal.ipb.ac.id/index.php/jika Volume 3 Nomor 1 halaman 19-27 ISSN: 2089-6026 Identifikasi Daun Shorea menggunakan KNN dengan Ekstraksi Fitur 2DPCA Shorea Leaves Identification
Lebih terperinciIDENTIFIKASI DAUN SHOREA DENGAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR DISCRETE WAVELET TRANSFORM DAN EKSTRAKSI WARNA HSV
IDENTIFIKASI DAUN SHOREA DENGAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR DISCRETE WAVELET TRANSFORM DAN EKSTRAKSI WARNA HSV IMAN AKBAR RAMADHAN Skripsi sebagai salah satu syarat untuk
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Metodologi penelitian adalah sekumpulan peraturan, kegiatan, dan prosedur yang digunakan oleh pelaku suatu disiplin ilmu. Metodologi berisi tahapan-tahapan yang dilakukan
Lebih terperinciIDENTIFIKASI DAUN SHOREA MENGGUNAKAN VOTING FEATURE INTERVAL 5 DENGAN DISCRETE WAVELET TRANSFORM ILVI NURRIZKI UTAMI
IDENTIFIKASI DAUN SHOREA MENGGUNAKAN VOTING FEATURE INTERVAL 5 DENGAN DISCRETE WAVELET TRANSFORM ILVI NURRIZKI UTAMI DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN
Lebih terperinciIDENTIFIKASI VARIETAS DURIAN BERDASARKAN TEKSTUR DAUN MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR DENGAN CIRI STATISTICAL TEXTURES ROSITA TRI INDRATI
IDENTIFIKASI VARIETAS DURIAN BERDASARKAN TEKSTUR DAUN MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR DENGAN CIRI STATISTICAL TEXTURES ROSITA TRI INDRATI DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
Lebih terperinciPENGENALAN POLA BENTUK BUNGA MENGGUNAKAN PRINCIPLE COMPONENT ANALYSIS DAN K-NN
PENGENALAN POLA BENTUK BUNGA MENGGUNAKAN PRINCIPLE COMPONENT ANALYSIS DAN K-NN Herfina 1) 1) Program Studi Ilmu Komputer, FMIPA Universitas Pakuan Jl. Pakuan PO BOX 452, Ciheuleut Bogora email : herfinario@yahoo.com
Lebih terperinciKarakteristik Spesifikasi
Sinyal yang masuk difilter ke dalam sinyal frekuensi rendah (low-pass filter) dan sinyal frekuensi tinggi (high-pass filter) Lakukan downsampling pada kedua sinyal tersebut Low-pass frekuensi hasil downsampling
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori yang berkaitan dengan pemrosesan data untuk sistem pengenalan gender pada skripsi ini, meliputi cropping dan resizing ukuran citra, konversi citra
Lebih terperinciPENGUKURAN KEMIRIPAN CITRA BERBASIS WARNA, BENTUK, DAN TEKSTUR MENGGUNAKAN BAYESIAN NETWORK RIZKI PEBUARDI
PENGUKURAN KEMIRIPAN CITRA BERBASIS WARNA, BENTUK, DAN TEKSTUR MENGGUNAKAN BAYESIAN NETWORK RIZKI PEBUARDI DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR
Lebih terperinciPerbandingan Metode Ekstraksi Ciri Histogram dan PCA untuk Mendeteksi Stoma pada Citra Penampang Daun Freycinetia
Tersedia secara online di: http://journal.ipb.ac.id/index.php.jika Volume 2 Nomor 1 halaman 20-28 ISSN: 2089-6026 Perbandingan Metode Ekstraksi Ciri Histogram dan PCA untuk Mendeteksi Stoma pada Citra
Lebih terperinciPENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA
Latar Belakang PENDAHULUAN Indonesia merupakan negara tropis yang memiliki + 30.000 spesies tumbuh-tumbuhan ([Depkes] 2007). Tumbuh-tumbuhan tersebut banyak yang dibudidayakan sebagai tanaman hias. Seiring
Lebih terperincidan 3. Jumlah partisi vertikal (m) dari kiri ke kanan beturut-turut adalah 1, 2, 3, 4, dan 5. akurasi =.
dan 3. Jumlah partisi vertikal (m) dari kiri ke kanan beturut-turut adalah 1, 2, 3, 4, dan 5. Gambar 5 Macam-macam bentuk partisi citra. Ekstraksi Fitur Pada tahap ini semua partisi dari citra dihitung
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN. Gambar 3 Ilustrasi pencarian titik pusat dan jari-jari pupil. Segmentasi
4 Perangkat keras berupa Notebook: Processor intel Core i3 2.2 GHz. RAM kapasitas 2. GB. Harddisk Kapasitas 5 GB. Monitor pada resolusi 1366 x 768 piksel. Merek Acer Aspire 475. Perangkat lunak berupa:
Lebih terperinciAnalisa Hasil Perbandingan Metode Low-Pass Filter Dengan Median Filter Untuk Optimalisasi Kualitas Citra Digital
Analisa Hasil Perbandingan Metode Low-Pass Filter Dengan Median Filter Untuk Optimalisasi Kualitas Citra Digital Nurul Fuad 1, Yuliana Melita 2 Magister Teknologi Informasi Institut Saint Terapan & Teknologi
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
23 BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Tahapan Penelitian Tahapan proses penelitian ditunjukkan pada Gambar 15 berikut. Mulai 96 citra stomata Ekstraksi fitur - RGB & Skala Keabuan Ekstraksi fitur - Wavelet
Lebih terperinciHardisk 80 GB Perangkat lunak Window XP Profesional MATLAB 7.0.1
Hardisk 8 GB Perangkat lunak Window XP Profesional MATLAB 7..1 HASIL DAN PEMBAHASAN Percobaan yang dilakukan pada penelitian ini terdiri atas dua macam, yaitu citra yang akan mengalami proses pengenalan
Lebih terperinciTEKNIK PENGOLAHAN CITRA MENGGUNAKAN METODE KECERAHAN CITRA KONTRAS DAN PENAJAMAN CITRA DALAM MENGHASILKAN KUALITAS GAMBAR
TEKNIK PENGOLAHAN CITRA MENGGUNAKAN METODE KECERAHAN CITRA KONTRAS DAN PENAJAMAN CITRA DALAM MENGHASILKAN KUALITAS GAMBAR Zulkifli Dosen Tetap Fakultas Ilmu Komputer Universitas Almuslim Email : Zulladasicupak@gmail.com
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. menggunakan PCA, kemudian penelitian yang menggunakan algoritma Fuzzy C-
8 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Studi Pendahuluan Sebelumnya telah ada penelitian tentang sistem pengenalan wajah 2D menggunakan PCA, kemudian penelitian yang menggunakan algoritma Fuzzy C- Means dan jaringan
Lebih terperinci... BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Citra
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra Citra atau image adalah suatu matriks dimana indeks baris dan kolomnya menyatakan suatu titik pada citra tersebut dan elemen matriksnya (yang disebut sebagai elemen gambar
Lebih terperinciBulu mata. Generalisasi= Jumlah pola dikenali dengan benar x 100% Jumlah total pola
Generalisasi Hasil penelitian ini diukur menggunakan nilai konvergen dan generalisasi. Nilai konvergen adalah tingkat kecepatan jaringan untuk mempelajari pola input yang dinyatakan dalam satuan iterasi
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN. Generalisasi =
6 Kelas Target Sidik jari individu 5 0000100000 Sidik jari individu 6 0000010000 Sidik jari individu 7 0000001000 Sidik jari individu 8 0000000100 Sidik jari individu 9 0000000010 Sidik jari individu 10
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI Bab ini berisi analisis pengembangan program aplikasi pengenalan karakter mandarin, meliputi analisis kebutuhan sistem, gambaran umum program aplikasi yang
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI 2.1 Tinjauan Pustaka Sebagai tinjauan pustaka, berikut beberapa contoh penelitian telapak kaki yang sudah dilakukan oleh para peneliti yang dapat digunakan sebagai
Lebih terperinciKLASIFIKASI KAYU DENGAN MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES-CLASSIFIER
KLASIFIKASI KAYU DENGAN MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES-CLASSIFIER ACHMAD FAHRUROZI 1 1 Universitas Gunadarma, achmad.fahrurozi12@gmail.com Abstrak Masalah yang akan diangkat dalam makalah ini adalah bagaimana
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORETIS
BAB 2 TINJAUAN TEORETIS 2. Citra Digital Menurut kamus Webster, citra adalah suatu representasi, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek atau benda. Citra digital adalah representasi dari citra dua dimensi
Lebih terperinciIDENTIFIKASI JENIS SHOREA (MERANTI) MENGGUNAKAN ALGORITME VOTING FEATURE INTERVALS 5 BERDASARKAN KARAKTERISTIK MORFOLOGI DAUN EVI SUSANTI
IDENTIFIKASI JENIS SHOREA (MERANTI) MENGGUNAKAN ALGORITME VOTING FEATURE INTERVALS 5 BERDASARKAN KARAKTERISTIK MORFOLOGI DAUN EVI SUSANTI DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
Lebih terperinciIDENTIFIKASI FREYCINETIA BERBASIS CITRA ANATOMI EPIDERMIS DAUN MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR PUTRI PREVIA YANTI
IDENTIFIKASI FREYCINETIA BERBASIS CITRA ANATOMI EPIDERMIS DAUN MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR PUTRI PREVIA YANTI DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN
Lebih terperinciPENGEMBANGAN SISTEM PEROLEHAN CITRA BERBASIS ISI PADA CITRA BATIK MENGGUNAKAN METODE INTEGRATED COLOR AND INTENSITY CO-OCCURRENCE MATRIX (ICICM)
PENGEMBANGAN SISTEM PEROLEHAN CITRA BERBASIS ISI PADA CITRA BATIK MENGGUNAKAN METODE INTEGRATED COLOR AND INTENSITY CO-OCCURRENCE MATRIX (ICICM) Rima Tri Wahyuningrum *) Program Studi Teknik Informatika,
Lebih terperinciPERBANDINGAN KINERJA EKSTRAKSI FITUR TINGKAT RENDAH MENGGUNAKAN METODE
PERBANDINGAN KINERJA EKSTRAKSI FITUR TINGKAT RENDAH MENGGUNAKAN METODE Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan GABOR FILTER DALAM PENGENALAN MOTIF BATIK OLEH : ANUGRAH SURADIPURWO NIM : 41508110061
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Computer Vision Computer vision dapat diartikan sebagai suatu proses pengenalan objek-objek berdasarkan ciri khas dari sebuah gambar dan dapat juga digambarkan sebagai suatu deduksi
Lebih terperinciPENDAHULUAN. Latar Belakang
Latar Belakang PENDAHULUAN Penelitian mengenai pengenalan wajah termotivasi oleh banyaknya aplikasi praktis yang diperlukan dalam identifikasi wajah. Pengenalan wajah sebagai salah satu dari teknologi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengenalan Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa
Lebih terperinciFitur Matriks Populasi Piksel Untuk Membedakan Frame-frame Dalam Deteksi Gerakan
Fitur Matriks Populasi Piksel Untuk Membedakan Frame-frame Dalam Deteksi Gerakan Teady Matius Surya Mulyana tmulyana@bundamulia.ac.id, teadymatius@yahoo.com Teknik Informatika Universitas Bunda Mulia Abstrak
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. dan bahan, agar mendapatkan hasil yang baik dan terstruktur. Processor Intel Core i3-350m.
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Alat dan Bahan Untuk menunjang penelitian yang akan dilakukan, maka diperlukan alat dan bahan, agar mendapatkan hasil yang baik dan terstruktur. 3.1.1 Alat Penelitian Adapun
Lebih terperincii. Perangkat Keras Prosesor Intel Pentium(R) Dual-Core CPU 2.20 GHz
Data yang pada awalnya berupa chanel stereo diubah ke dalam chanel mono. Kemudian data tersebut disimpan dengan file berekstensi WAV. Praproses Pada tahap ini dilakukan ekstraksi ciri menggunakan metode
Lebih terperinciIMPLEMENTASI TEMU KEMBALI CITRA TEKSTUR MENGGUNAKAN ROTATED WAVELET FILTER
IMPLEMENTASI TEMU KEMBALI CITRA TEKSTUR MENGGUNAKAN ROTATED WAVELET FILTER M. Jamaluddin 1, Nanik Suciati 2, Arya Yudhi Wiajaya 3 1,2,3 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi
Lebih terperinciSEGMENTASI CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA WATERSHED DAN LOWPASS FILTER SEBAGAI PROSES AWAL ( November, 2013 )
SEGMENTASI CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA WATERSHED DAN LOWPASS FILTER SEBAGAI PROSES AWAL ( November, 2013 ) Pramuda Akariusta Cahyan, Muhammad Aswin, Ir., MT., Ali Mustofa, ST., MT. Jurusan
Lebih terperinciDAFTAR TABEL. Tabel 4.1 Struktur Neural Network Backpropagation Tabel 4.2 Hasil Pengujian Identifikasi Data Uji... 34
DAFTAR TABEL Tabel 4.1 Struktur Neural Network Backpropagation... 9 Tabel 4. Hasil Pengujian Identifikasi Data Uji... 34 Tabel 4.3 Hasil Pengujian Sistem... 37 xi BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan
Lebih terperinciPENCARIAN ISI CITRA MENGGUNAKAN METODE MINKOWSKI DISTANCE
PENCARIAN ISI CITRA MENGGUNAKAN METODE MINKOWSKI DISTANCE Budi Hartono 1, Veronica Lusiana 2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank Semarang Jl Tri Lomba
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra Digital Citra digital merupakan sebuah fungsi intensitas cahaya, dimana harga x dan y merupakan koordinat spasial dan harga fungsi f tersebut pada setiap titik merupakan
Lebih terperinciKLASIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN BUAH PEPAYA (CARICA PAPAYA L) CALIFORNIA (CALLINA-IPB 9) DALAM RUANG WARNA HSV DAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS
KLASIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN BUAH PEPAYA (CARICA PAPAYA L) CALIFORNIA (CALLINA-IPB 9) DALAM RUANG WARNA HSV DAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS Sigit Sugiyanto*, Feri Wibowo Program Studi Teknik Informatika
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Citra Citra merupakan salah satu komponen multimedia yang memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Meskipun sebuah citra kaya akan informasi, namun sering
Lebih terperinciPENERAPAN DISCRETE DAUBECHIS WAVELET TRANSFORM D A L A M W A T E R M A R K I N G C I T R A D I G I T A L
PENERAPAN DISCRETE DAUBECHIS WAVELET TRANSFORM D A L A M W A T E R M A R K I N G C I T R A D I G I T A L Hermawan Syahputra* 1, Andani D N 2 1,2 Jurusan Matematika, FMIPA Unimed, Medan, Indonesia e-mail:
Lebih terperinciGRAFIK KOMPUTER DAN PENGOLAHAN CITRA. WAHYU PRATAMA, S.Kom., MMSI.
GRAFIK KOMPUTER DAN PENGOLAHAN CITRA WAHYU PRATAMA, S.Kom., MMSI. PERTEMUAN 8 - GRAFKOM DAN PENGOLAHAN CITRA Konsep Dasar Pengolahan Citra Pengertian Citra Analog/Continue dan Digital. Elemen-elemen Citra
Lebih terperinciBAB III PENGOLAHAN DATA
BAB III PENGOLAHAN DATA Pengolahan data pada penelitian ini meliputi tahapan pengambilan data, penentuan titik tengah area yang akan menjadi sampel, pengambilan sampel, penentuan ukuran window subcitra
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Tahapan Penelitian Tahapan penelitian yang dilaksanakan ditunjukan pada Gambar 6. Akusisi Citra INPUT Citra Query Preprocessing Citra Pre processing Citra Ekstraksi Fitur
Lebih terperinciBAB 3 PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM
BAB 3 PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM Dalam bab ini akan dibahas mengenai perancangan dan pembuatan sistem aplikasi yang digunakan sebagai user interface untuk menangkap citra ikan, mengolahnya dan menampilkan
Lebih terperinciEKSTRAKSI JALAN SECARA OTOMATIS DENGAN DETEKSI TEPI CANNY PADA FOTO UDARA TESIS OLEH: ANDRI SUPRAYOGI NIM :
EKSTRAKSI JALAN SECARA OTOMATIS DENGAN DETEKSI TEPI CANNY PADA FOTO UDARA (Menggunakan Transformasi Wavelet Untuk Penghalusan Citra ) TESIS Karya tulis sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Lebih terperinciIdentifikasi Jenis Buah Apel Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dengan Ekstraksi Fitur Histogram
Identifikasi Jenis Buah Apel Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dengan Ekstraksi Fitur Histogram Ion Ataka Halela 1,Bowo Nurhadiyono,S.Si, M.Kom 2,Farah Zakiyah Rahmanti 3 1 Fakultas Ilmu Komputer
Lebih terperinciPertemuan 2 Representasi Citra
/29/23 FAKULTAS TEKNIK INFORMATIKA PENGOLAHAN CITRA DIGITAL ( DIGITAL IMAGE PROCESSING ) Pertemuan 2 Representasi Citra Representasi Citra citra Citra analog Citra digital Matrik dua dimensi yang terdiri
Lebih terperinciPanjang bin dari setiap penggabungan disesuaikan dengan skala yang digunakan,
Panjang bin dari setiap penggabungan disesuaikan dengan skala yang digunakan, misalnya penggabungan, +, maka panjang bin yang dihasilkan sebesar 28 bin. 2. Penggabungan operator dengan, Setiap histogram
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Seiring dengan perkembangan teknologi informasi dan semakin luasnya pemanfaatan teknologi komputer di berbagai bidang kehidupan, kebutuhan akan efisiensi pengelolaan
Lebih terperincidengan metode penelitian yang dapat dilihat pada Gambar 9. Data Citra Tumbuhan
dengan metode penelitian yang dapat dilihat pada Gambar 9. Data Citra Tumbuhan Gambar 8 Struktur PNN. 1. Lapisan pola (pattern layer) Lapisan pola menggunakan 1 node untuk setiap data pelatihan yang digunakan.
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Penentuan Masalah Penelitian Masalah masalah yang dihadapi oleh penggunaan identifikasi sidik jari berbasis komputer, yaitu sebagai berikut : 1. Salah satu masalah dalam
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah: b. Memori : 8192 MB. c. Sistem Model : Lenovo G40-45
20 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Alat dan Bahan Penelitian 3.1.1 Alat Alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah: a. Hardware a. Prosesor : AMD A8-6410 APU (4 CPUs), ~2.0 GHz b. Memori : 8192
Lebih terperinciLOGO PEMBERIAN TANDA AIR MENGGUNAKAN TEKNIK KUANTISASI RATA-RATA DENGAN DOMAIN TRANSFORMASI WAVELET DISKRIT. Tulus Sepdianto
LOGO PEMBERIAN TANDA AIR MENGGUNAKAN TEKNIK KUANTISASI RATA-RATA DENGAN DOMAIN TRANSFORMASI WAVELET DISKRIT Tulus Sepdianto 1206100002 PENDAHULUAN Latar Belakang Penggunaan internet secara global Distribusi
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Tinjauan studi (state of the art) Berikut penelitian yang telah dilakukan sebelumnya : 1. Penelitian dilakukan oleh Sigit Sugiyanto Feri Wibowo (2015), menjelaskan tentang klasifikasi
Lebih terperinciGambar 15 Contoh pembagian citra di dalam sistem segmentasi.
dalam contoh ini variance bernilai 2000 I p I t 2 = (200-150) 2 + (150-180) 2 + (250-120) I p I t 2 = 28400. D p (t) = exp(-28400/2*2000) D p (t) = 8.251 x 10-4. Untuk bobot t-link {p, t} dengan p merupakan
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Analisis dan perancangan sistem ini ditujukan untuk memberikan gambaran secara umum mengenai aplikasi yang akan dibuat. Hal ini berguna untuk menunjang pembuatan
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
35 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Implementasi GUI GUI diimplementasikan sesuai dengan program pengolah citra dan klasifikasi pada tahap sebelumya. GUI bertujuan untuk memudahkan pengguna mengidentifikasi
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
5 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Klasifikasi Klasifikasi adalah tugas pembelaaran yang memetakan setiap himpunan atribut x ke salah satu label kelas y yang telah didefinisikan sebelumnya. Klasifikasi dapat
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM Program aplikasi ini dirancang dengan menggunakan perangkat lunak Microsoft Visual C# 2008 Express Edition. Proses perancangan menggunakan pendekatan Object Oriented
Lebih terperinciPENGENALAN CITRA WAJAH DENGAN MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET DISKRIT DAN JARINGAN SARAF TIRUAN BACK-PROPAGATION
PENGENALAN CITRA WAJAH DENGAN MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET DISKRIT DAN JARINGAN SARAF TIRUAN BACK-PROPAGATION Suhendry Effendy Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Bina Nusantara University
Lebih terperinciBAB I 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Bidang komputer merupakan suatu bidang yang tidak akan pernah berhenti dan selalu berkembang kegunaanya hingga sekarang ini. Teknologi baru dan aplikasi baru selalu
Lebih terperinciIDENTIFIKASI DAUN TANAMAN JATI MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOUR DENGAN EKSTRAKSI FITUR CIRI MORFOLOGI DAUN M BANGKIT PRATAMA
IDENTIFIKASI DAUN TANAMAN JATI MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOUR DENGAN EKSTRAKSI FITUR CIRI MORFOLOGI DAUN M BANGKIT PRATAMA DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT
Lebih terperinciBAB II DASAR TEORI. 2.1 Meter Air. Gambar 2.1 Meter Air. Meter air merupakan alat untuk mengukur banyaknya aliran air secara terus
BAB II DASAR TEORI 2.1 Meter Air Gambar 2.1 Meter Air Meter air merupakan alat untuk mengukur banyaknya aliran air secara terus menerus melalui sistem kerja peralatan yang dilengkapi dengan unit sensor,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra Berikut adalah beberapa definisi dari citra, antara lain: rupa; gambar; gambaran (Kamus Besar Bahasa Indonesia). Sebuah fungsi dua dimensi, f(x, y), di mana x dan y adalah
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Citra Citra (image) sebagai salah satu komponen multimedia memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Citra mempunyai karakteristik yang tidak dimiliki oleh
Lebih terperinciWATERMARKING DENGAN METODE DEKOMPOSISI NILAI SINGULAR PADA CITRA DIGITAL
SEMIN HASIL TUGAS AKHIR 1 WATERMKING DENGAN METODE DEKOMPOSISI NILAI SINGUL PADA CITRA DIGITAL Oleh : Latifatul Machbubah NRP. 1209 100 027 JURUSAN MATEMATI FAKULTAS MATEMATI DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Prinsip Kerja Sistem Prinsip kerja sistem diawali dengan pembacaan citra rusak dan citra tidak rusak yang telah terpilih dan dikumpulkan pada folder tertentu.
Lebih terperinciLANDASAN TEORI. 2.1 Citra Digital Pengertian Citra Digital
LANDASAN TEORI 2.1 Citra Digital 2.1.1 Pengertian Citra Digital Citra dapat didefinisikan sebagai sebuah fungsi dua dimensi, f(x,y) dimana x dan y merupakan koordinat bidang datar, dan harga fungsi f disetiap
Lebih terperinciIDENTIFIKASI LUKA PADA ABALON (HALIOTIS ASININA) BERBASIS CITRA MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR ISMANIAR FEBRIANI
IDENTIFIKASI LUKA PADA ABALON (HALIOTIS ASININA) BERBASIS CITRA MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR ISMANIAR FEBRIANI DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN
Lebih terperinciFAKULTAS TEKNIK (FT) PROGRAM TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI 2016
DETEKSI KEMUNCULAN BULAN SABIT MENGGUNAKAN METODE CIRCULAR HOUGH TRANSFORM ARTIKEL Diajukan Untuk Penulisan Skripsi Guna Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Program
Lebih terperinciPEMANFAATAAN BIOMETRIKA WAJAH PADA SISTEM PRESENSI MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK
PEMANFAATAAN BIOMETRIKA WAJAH PADA SISTEM PRESENSI MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK Program Studi Matematika FMIPA Universitas Negeri Semarang Abstrak. Saat ini, banyak sekali alternatif dalam
Lebih terperinciPENDAHULUAN. Latar Belakang
Latar Belakang PENDAHULUAN Biometrik adalah ilmu untuk menetapkan identitas seseorang berdasarkan ciri fisik, kimia, ataupun tingkah laku dari orang tersebut. Dewasa ini, biometrik telah menjadi suatu
Lebih terperinciSEGMENTASI ENDAPAN URIN PADA CITRA MIKROSKOPIK BERBASIS WAVELET
SEGMENTASI ENDAPAN URIN PADA CITRA MIKROSKOPIK BERBASIS WAVELET Miftahus Sholihin, Agus Zainal Arifin, Anny Yuniarti Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS), Surabaya, Indonesia
Lebih terperinci1. PENDAHULUAN Bidang perindustrian merupakan salah satu bidang yang juga banyak menggunakan kecanggihan teknologi, walaupun pada beberapa bagian, mas
PENGKLASIFIKASIAN KUALITAS KERAMIK BERDASARKAN EKSTRAKSI FITUR TEKSTUR STATISTIK Yogi Febrianto yoefanto@gmail.com Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma Jl. Margonda
Lebih terperinciCreated with Print2PDF. To remove this line, buy a license at:
BAB III Pelaksanaan Penelitian Pada bab ini dibahas pelaksanaan ekstraksi unsur jalan secara otomatis yang terdiri dari tahap persiapan dan pengolahan data. Tahap persiapan yang terdiri dari pengambilan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Citra Citra (image) atau yang secara umum disebut gambar merupakan representasi spasial dari suatu objek yang sebenarnya dalam bidang dua dimensi yang biasanya ditulis dalam
Lebih terperinciSEGMENTASI CITRA CT SCAN TUMOR OTAK MENGGUNAKAN MATEMATIKA MORFOLOGI (WATERSHED) DENGAN FLOOD MINIMUM OPTIMAL
SEGMENTASI CITRA CT SCAN TUMOR OTAK MENGGUNAKAN MATEMATIKA MORFOLOGI (WATERSHED) DENGAN FLOOD MINIMUM OPTIMAL Andi Hendra 1 1 Jurusan Matematika MIPA Universitas Tadulako ABSTRAK Penelitian pengolahan
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian ini mengambil tempat di Universitas Muhammadiyah Yogyakarta yang berlokasi di Jl. Lingkar Selatan, Kasihan, Bantul, Daerah Istimewa
Lebih terperinciPENDAHULUAN. Latar Belakang
Latar Belakang PENDAHULUAN Indonesia merupakan negara yang memiliki kawasan hutan hujan tropis dengan keanekaragaman spesies tumbuhan yang sangat tinggi dan formasi hutan yang beragam. Dipterocarpaceae
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN. Tabel 1 Operator descriptor
Tabel 1 Operator descriptor Operator (P, R) Ukuran Blok (piksel) Kuantisasi Sudut (8, 1) 3 x 3 45 derajat (8, 2) 5 x 5 45 derajat (16, 2) 5 x 5 22.5 derajat (24, 3) 7 x 7 15 derajat Penentuan ukuran blok
Lebih terperinci2.Landasan Teori. 2.1 Konsep Pemetaan Gambar dan Pengambilan Data.
6 2.Landasan Teori 2.1 Konsep Pemetaan Gambar dan Pengambilan Data. Informasi Multi Media pada database diproses untuk mengekstraksi fitur dan gambar.pada proses pengambilan, fitur dan juga atribut atribut
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Alat dan Bahan Penelitian BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1.1 Alat Alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah: a. Hardware a. Prosesor : Intel Core i5-3230m CPU @ 2.60GHz b. Memori : 4.00 GB c.
Lebih terperinciPENGOLAHAN CITRA DIGITAL
PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Aditya Wikan Mahastama mahas@ukdw.ac.id Sistem Optik dan Proses Akuisisi Citra Digital 2 UNIV KRISTEN DUTA WACANA GENAP 1213 v2 Bisa dilihat pada slide berikut. SISTEM OPTIK MANUSIA
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. mencakup teori speaker recognition dan program Matlab. dari masalah pattern recognition, yang pada umumnya berguna untuk
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori-teori Dasar / Umum Landasan teori dasar / umum yang digunakan dalam penelitian ini mencakup teori speaker recognition dan program Matlab. 2.1.1 Speaker Recognition Pada
Lebih terperinciPENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA. Latar Belakang. Anthurium
Latar Belakang PENDAHULUAN Berbagai penyakit pada tanaman hias anthurium dan padi dapat merugikan petani khususnya dalam aspek ekonomis yang menyebabkan rendahnya kualitas produksi penjualan, sehingga
Lebih terperinciANALISIS PERBANDINGAN METODE PREWITT DAN CANNY UNTUK IDENTIFIKASI IKAN AIR TAWAR
ANALISIS PERBANDINGAN METODE PREWITT DAN CANNY UNTUK IDENTIFIKASI IKAN AIR TAWAR Gibtha Fitri Laxmi 1, Puspa Eosina 2, Fety Fatimah 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas
Lebih terperinciGLOSARIUM Adaptive thresholding Peng-ambangan adaptif Additive noise Derau tambahan Algoritma Moore Array Binary image Citra biner Brightness
753 GLOSARIUM Adaptive thresholding (lihat Peng-ambangan adaptif). Additive noise (lihat Derau tambahan). Algoritma Moore : Algoritma untuk memperoleh kontur internal. Array. Suatu wadah yang dapat digunakan
Lebih terperinciKlasifikasi Kualitas Keramik Menggunakan Metode Deteksi Tepi Laplacian of Gaussian dan Prewitt
Klasifikasi Kualitas Keramik Menggunakan Metode Deteksi Tepi Laplacian of Gaussian dan Prewitt Ardi Satrya Afandi Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma Depok, Indonesia art_dhi@yahoo.com Prihandoko,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Proses pencocokan citra dilakukan dengan mengidentifikasi dan mengukur pasangan titiktitik sekawan antara citra satu dengan citra lainnya untuk objek yang sama pada
Lebih terperinciPERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI UNTUK MENDESAIN KARTU UCAPAN
PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI UNTUK MENDESAIN KARTU UCAPAN Rudy Adipranata 1, Liliana 2, Gunawan Iteh Fakultas Teknologi Industri, Jurusan Teknik Informatika, Universitas Kristen Petra Jl. Siwalankerto
Lebih terperinciSISTEM PENGENALAN KUALITAS INDUK GURAME DENGAN METODE WAVELET DAN K-NN
ISBN : 978-979-19888-1-0 Prosiding : SEMINAR NASIONAL 2012 SISTEM PENGENALAN KUALITAS INDUK GURAME DENGAN METODE WAVELET DAN K-NN Fitri Astutik1 1, IKG Darma Putera2 2, I Nyoman Satya Kumara3 3, Budi Darmawan4
Lebih terperinciISSN : e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.2 Agustus 2017 Page 1980
ISSN : 2355-9365 e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.2 Agustus 2017 Page 1980 IDENTIFIKASI DAN KLASIFIKASI KEMURNIAN SUSU SAPI BERDASARKAN PENGOLAHAN SINYAL VIDEO MENGGUNAKAN METODE DISCRETE WAVELET
Lebih terperinciLEMBAR PENGESAHAN TUGAS AKHIR...
DAFTAR ISI HALAMAN SAMPUL... i HALAMAN JUDUL... ii PERNYATAAN... iii LEMBAR PENGESAHAN TUGAS AKHIR... iv BERITA ACARA TUGAS AKHIR... v KATA PENGANTAR... vi ABSTRAK... vii ABSTRACT... viii DAFTAR ISI...
Lebih terperinciAkurasi. Perangkat Lunak: Sistem operasi: Windows Vista Home Premium Aplikasi pemrograman: Matlab 7.0
Tabel 1 Dimensi citra di tiap level Level transformasi Dimensi citra 1 46 56 2 23 28 3 12 14 4 6 7 5 3 4 6 2 2 Pada Gambar 5 disajikan visualisasi transformasi wavelet hingga level 3. Deskripsi citra dekomposisi
Lebih terperinciDIGITAL WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL FOTOGRAFI METODE DISCRETE WAVELET TRANSFORM
Prosiding Seminar Informatika Aplikatif Polinema 2015 (SIAP~2015) ISSN: 2460-1160 DIGITAL WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL FOTOGRAFI METODE DISCRETE WAVELET TRANSFORM Mohamad Sulthon Fitriansyah 1, Cahya
Lebih terperinci