FAHMI, FATTAHUL and Hayaty, Nurul and Bettiza, Martaleli (2023) ANALISIS PENERAPAN METODE SVM PADA KLASIFIKASI JENIS CITRA JAHE DAN KENCUR MENGGUNAKAN FITUR WARNA HSV DAN TEKSTUR GLCM. S1 thesis, Universitas Maritim Raja Ali Haji.

	Text (Cover) FATTAHUL_FAHMI_160155201003_Teknik_Informatika_Cover.pdf - Published Version Download (497kB)
	Text (Abstrak) FATTAHUL_FAHMI_160155201003_Teknik_Informatika_Abstrak.pdf - Published Version Download (119kB)
	Text (BAB I) FATTAHUL_FAHMI_160155201003_Teknik_Informatika_BAB I.pdf - Published Version Download (188kB)
	Text (Daftar Pustaka) FATTAHUL_FAHMI_160155201003_Teknik_Informatika_Daftar Pustaka.pdf - Published Version Download (251kB)
	Text (Full Teks) FATTAHUL_FAHMI_160155201003_Teknik_Informatika_Full Teks.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Rimpang jahe dan kencur termasuk dalam famili yang sama. Untuk mengklasifikasikannya, data citra dari kedua rimpang dikumpulkan. Fitur warna HSV dan tekstur GLCM dari citra rimpang digunakan untuk mewakili karakteristik masing-masing. Dalam penelitian ini, Metode Support Vector Machine (SVM) dipilih dari kelompok metode pembelajaran mesin untuk mengklasifikasikan citra rimpang. Tujuan utama dari penelitian ini adalah menganalisis hasil implementasi metode SVM dalam mengklasifikasikan citra rimpang berdasarkan data fitur yang ada. Total terdapat 300 data citra yang digunakan, dengan masing-masing jenis rimpang terdiri dari 150 citra. Hasil penelitian ini menunjukkan pengujian klasifikasi SVM yang menggunakan perbandingan masing masing parameter C, pada nilai 1, 10, 100, 1000, dan 10000 dengan kernel linear. Dari masing masing 3 sesi pada setiap nilai parameter C yang digunakan, rata-rata akurasi tertinggi yang dicapai dalam penelitian ini adalah 96%, dengan nilai tertinggi mencapai 96.67% pada nilai parameter C=1000. Kemudian, pada nilai C=10000, C=100, 10, dan 1 berturut turut, akurasinya mencapai 94%, 88%, 80% dan sebesar 76%. Akurasi terendah yang dicapai adalah 71.11% pada nilai C=1.

Actions (login required)

View Item