Implementasi Metode Kmeans-Gmm Berbasis Hu Moments Untuk Klasifikasi Kendaraan Pada Video Lalu Lintas

Anggoro, GigihTrianung (2016) Implementasi Metode Kmeans-Gmm Berbasis Hu Moments Untuk Klasifikasi Kendaraan Pada Video Lalu Lintas. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Teknologi merupakan hal penting pada masa sekarang ini yang memiliki banyak pengaruh besar dalam kehidupan sehari-hari manusia. Salah satu teknologi yang sangat berpengaruh adalah komputer. komputer dapat membantu berbagai pekerjaan manusia seperti salah satu contohnya adalah mengelompokkan dan menghitung jumlah kendaraan dijalan raya dengan menggunakan pengolahan citra digital. Metode yang dapat digunakan untuk mengelompokkan dan menghitung kendaraan dijalan raya adalah KMEANS-GMM. KMEANS-GMM merupakan gabungan metode antara metode clustering KMEANS dengan metode background subtraction GMM. Tahapan untuk mengelompokkan dan menghitung jumlah kendaraan dijalan raya menggunakan KMEANS-GMM adalah melakukan perhitungan KMEANS, kemudian melakukan perhitungan background subtraction menggunakan GMM, kemudian mengekstraksi fitur kendaraan, terakhir mengelompokkan dan menghitung jumlah kendaraan berdasarkan hasil dari ekstraksi fitur. Cara untuk mengelompokkan atau membedakan kendaraan satu dengan yang lainnya adalah dengan menyimpan data hasil dari ekstraksi fitur dari berbagai jenis kendaraan yang disebut sabagai data training, kemudian pada saat aplikasi dijalankan setiap kendaraan yang melintas akan dibandingkan dengan data training, nilai terkecil dari perbandingan dengan data training akan menentukan jenis kendaraan yang sedang melintas. Hasil pengujian akurasi metode KMEANS-GMM menggunakan 10 jenis data uji menunjukkan nilai rata-rata akurasi sebesar 84.8%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa metode KMEANS-GMM mampu mengelompokkan dan menghitung jumlah kendaraan dengan baik.

Item Type: Thesis (Sarjana)
Identification Number: SKR/FTIK/2016/253/051604678
Subjects: 000 Computer science, information and general works > 005 Computer programming, programs, data
Divisions: Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika
Depositing User: Budi Wahyono Wahyono
Date Deposited: 15 Aug 2016 10:49
Last Modified: 21 Oct 2021 07:35
URI: http://repository.ub.ac.id/id/eprint/146797
[thumbnail of Gigih_Dokumen_skripsi.pdf]
Preview
Text
Gigih_Dokumen_skripsi.pdf

Download (8MB) | Preview

Actions (login required)

View Item View Item