Sauri, Muh. Ihsan As (2019) Klasifikasi Genus Karang Keras (Scleractinia) Dengan Metode Gray Level Co-Occurrence Matrix. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Ekosistem terumbu karang sangat penting untuk sumber kehidupan bagi aneka ragam biota laut. Terumbu karang memiliki manfaat secara ekologi dan ekonomis, maka dari itu perlu dilakukan monitoring secara berkala agar terjaga dengan baik ekosistemnya. Monitoring ini dilakukan agar penanganan terhadap pengelolaan berjalan dengan benar, untuk itu diperlukan kegiatan identifikasi karang yang terdapat pada suatu wilayah tertentu. Identifikasi karang tidak semudah identifikasi tumbuhan, hewan maupun makhluk lain yang memiliki terminologi yang umum dan sudah dibuat mapan. Karang memiliki jenis-jenis yang hampir mirip seperti contoh pada Genus susah untuk dilakukan. Oleh karena itu diperlukan klasifikasi Genus Karang Keras (Scleractinia) dengan metode Gray Level Cooccurrence Matrix (GLCM). Kelas yang digunakan adalah Genus Acropora, Echinopora, Porites dan Fungia. Pemrosesan dilakukan menggunakan citra dari karang dengan jenis Genus tersebut dengan preprocessing GLCM. Fitur-fitur yang digunakan dari proses GLCM adalah nilai Contrast, Entropy, Energy, Homogenity, dan Correlation. Klasifikasi yang digunakan adalah Support Vector Machine (SVM) dengan hasil yang didapatkan keempat Genus masih sulit untuk diidentifikasi dengan hasil akurasi sebesar 25%.
English Abstract
Coral reef ecosystems are very important for the source of life for a variety of marine biota. Coral reefs have ecological and economical benefits, so it is necessary to carry out regular monitoring so that the ecosystem is well maintained. This monitoring is carried out so that the handling of management runs properly, for this purpose coral identification activities are needed in a certain area. Identification of corals is not as easy as identifying plants, animals or other creatures that have common terminology and have been established. Corals that have similar types like the example in Genus are difficult to do. Therefore it is necessary to classify the Hard Coral Genus (Scleractinia) with the Gray Level Cooccurrence Matrix (GLCM) method. The class used is the genus Acropora, Echinopora, Porites and Fungia. Processing is carried out using the image of the coral with this type of genus by GLCM preprocessing. The features used in the GLCM process are Contrast, Entropy, Energy, Homogenity and Correlation values. The classification used is Support Vector Machine (SVM) with the results obtained by the four Genus still difficult to identify with the results of accuracy of 25%.
Other obstract
-
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FILKOM/2019/234/051902984 |
| Uncontrolled Keywords: | Identifikasi, Karang, GLCM, SVM, Preprocessing, : Identification, Coral, GLCM, SVM, Preprocessing |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 001 Knowledge > 001.012 Classification |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Nur Cholis |
| Date Deposited: | 20 Jul 2020 04:14 |
| Last Modified: | 24 Oct 2021 05:31 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/169528 |
Preview |
Text
Muh. Ihsan As Sauri (2).pdf Download (6MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |