Ekstraksi fitur momen warna HSV dan fitur tekstur ciri tekstur Gray Level Co-occurrence Matrix untuk pengenalan jenis jajanan pasar

Agung Andika, Arya (2020) Ekstraksi fitur momen warna HSV dan fitur tekstur ciri tekstur Gray Level Co-occurrence Matrix untuk pengenalan jenis jajanan pasar. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Pengenalan citra makanan merupakan salah satu penelitian yang cukup populer. Salah satu makanan yang dapat dilakukan pengenalan adalah jajanan pasar. Banyaknya jenis jajanan pasar yang bervariasi sering kali membuat masyarakat kesulitan dalam mengidentifikasi jenis jajanan pasar. Kesulitan ini dipengaruhi oleh kemiripan warna,tekstur ataupun bentuk antar jenis jajanan. Selain itu, keterbatasan visual manusia seperti kelelahan ataupun gangguan penglihatan juga menjadi salah satu permasalahan dalam mengidentifikasi suatu objek. Berdasarkan hal tersebut maka penting untuk mengetahui jenis makanan yang dikonsumsi. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengenalan citra digital terhadap jajanan pasar. Dalam mengenali suatu objek, komputer membutuhkan ekstraksi fitur dari citra sebagai nilai yang digunakan untuk klasifikasi. Ekstraksi fitur yang digunakan adalah momen warna HSV dan ciri tekstur GLCM dengan mengkombinasikan sudut dan jarak. Data yang digunakan adalah data primer berupa citra jajanan pasar yang berjumlah 1800 citra yang terdiri dari 10 kelas dan diambil menggunakan kamera smartphone. Berdasarkan hasil pengujian dari data hasil k-fold cross validation apabila menggunakan fitur momen warna HSV didapati rata – rata akurasi tertinggi sebesar 94%. Kemudian jika menggunakan fitur tekstur GLCM didapati akurasi tertinggi pada sudut 135 dan jarak 2 sebesar 72.3%. Selanjutnya apabila menggunakan gabungan fitur momen warna HSV dan fitur tekstur GLCM menghasilkan akurasi yang lebih baik dibandingkan hanya menggunakan fitur warna saja atau fitur tekstur saja. Akurasi tertinggi pada fitur gabungan sebesar 97.5%. Hasil pengujian tersebut menunjukkan bahwa ruang warna HSV dan ciri tekstur GLCM dapat digunakan sebagai metode dalam pengenalan citra jajanan pasar.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Identification Number:	0520150230
Uncontrolled Keywords:	pengenalan citra, jajanan pasar, HSV, GLCM.,
Subjects:	600 Technology (Applied sciences) > 621 Applied physics
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika
Depositing User:	Unnamed user with username nova
Date Deposited:	25 Aug 2022 02:53
Last Modified:	25 Aug 2022 02:53
URI:	http://repository.ub.ac.id/id/eprint/193560

Text (DALAM MASA EMBARGO) ARYA AGUNG ANDIKA.pdf Restricted to Registered users only until 31 December 2023. Download (7MB)

Actions (login required)

View Item