Pengenalan Citra Bunga Berdasarkan Bentuk Dan Warna Menggunakan Segmentasi Otsu Dan Metode Naïve Bayes
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Komputer Indonesia
Author
Kurniawan, Harry
Subject
004_Data Processing & Computer Science
Datestamp
2022-01-06 08:20:35
Abstract :
Bunga memiliki bentuk dan warna yang bermacam-macam. Klasifikasi citra alami bunga memiliki kesulitannya tersendiri. Dimana gambar citra bunga tersebut memiliki objek latar seperti dedaunan, cabang, rumput ataupun langit. Preprocessing dan Segmentasi diperlukan untuk dapat memisahkan latar depan dari latar belakang sebaik mungkin. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengenalan bunga berdasarkan bentuk dan warna menggunakan metode ekstraksi hsv, eccentricity dan metric dengan klasifikasi naïve bayes. Gambar yang dimasukkan akan di preprocessing dan segmentasi terlebih dahulu agar dapat memisahkan latar depan dari latar belakang sehingga proses ekstraksi ciri bunga mendapatkan hasil yang baik. Setelah ekstraksi ciri didapatkan, ciri tersebut akan diklasifikasikan menggunakan metode naive bayes. Hasil akurasi yang didapatkan menggunakan 200 data latih yang kemudian diuji dengan 50 data berdasarkan ekstraksi fitur bentuk dan warna menggunakan metode klasifikasi naïve bayes menghasilkan tingkat akurasi yang baik sebesar 88% dengan kategori klasifikasi yang baik.
Bunga memiliki bentuk dan warna yang bermacam-macam. Klasifikasi citra alami bunga memiliki kesulitannya tersendiri. Dimana gambar citra bunga tersebut memiliki objek latar seperti dedaunan, cabang, rumput ataupun langit. Preprocessing dan Segmentasi diperlukan untuk dapat memisahkan latar depan dari latar belakang sebaik mungkin. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengenalan bunga berdasarkan bentuk dan warna menggunakan metode ekstraksi hsv, eccentricity dan metric dengan klasifikasi naïve bayes. Gambar yang dimasukkan akan di preprocessing dan segmentasi terlebih dahulu agar dapat memisahkan latar depan dari latar belakang sehingga proses ekstraksi ciri bunga mendapatkan hasil yang baik. Setelah ekstraksi ciri didapatkan, ciri tersebut akan diklasifikasikan menggunakan metode naive bayes. Hasil akurasi yang didapatkan menggunakan 200 data latih yang kemudian diuji dengan 50 data berdasarkan ekstraksi fitur bentuk dan warna menggunakan metode klasifikasi naïve bayes menghasilkan tingkat akurasi yang baik sebesar 88% dengan kategori klasifikasi yang baik.
File :
1. UNIKOM_Harry Kurniawan_COVER.pdf
19. UNIKOM_Harry Kurniawan_LEMBAR PENGESAHAN.pdf
15. UNIKOM_Harry Kurniawan_BAB 5.pdf
10. UNIKOM_Harry Kurniawan_DAFTAR PUSTAKA.pdf
23. UNIKOM_Harry Kurniawan_KONTAK PENULIS DAN KONTRIBUTOR PENELITIAN.pdf
17. UNIKOM_Harry Kurniawan_SURAT KETERANGAN PUBLIKASI.pdf
20. UNIKOM_Harry Kurniawan_SURAT KETERANGAN ORISINALITAS.pdf
4. UNIKOM_Harry Kurniawan_KATA PENGANTAR.pdf
5. UNIKOM_Harry Kurniawan_DAFTAR ISI.pdf
11. UNIKOM_Harry Kurniawan_BAB 1.pdf
12. UNIKOM_Harry Kurniawan_BAB 2.pdf
13. UNIKOM_Harry Kurniawan_BAB 3.pdf
14. UNIKOM_Harry Kurniawan_BAB 4.pdf
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
