Ekstraksi Citra menggunakan Metode GLCM dan KNN untuk Identifikasi Jenis Anggrek (Orchidaceae)

Abstract

Orchidaceae is the Latin name of an orchid that has various shapes, colors and sizes of flowers with unique features. The shape and color of the lips or labellum is a unique orchid that is a differentiator from other plants. In general, the types of orchids have similar colors, textures and flower petals, this causes a person to have difficulty identifying orchid species, especially people who do not know the characteristics of some types of orchids. Therefore the process of identifying orchids needs to be done automatically with a computer system so that it is expected to make it easier to identify the types of orchids. In this study using the GLCM method for feature extraction and KNN method for the process of identifying orchids or orchidaceae. Stages of identification of orchid images are changing the initial size of the image, conversion into gray degrees, median filters, feature extraction of the GLCM method and identification with the KNN method. The success rate of identifying Orchidaceae or orchids reaches 80% with an average of 77%. K value influences the success rate of identification, the greater the K value the smaller the accuracy.

Ekstraksi Ciri Bentuk pada Citra Bergerak Menggunakan Teknik Batas Tepi

“…Hasil penelitian dapat dikembangkan dengan ekstraksi filter warna dalam mengenali objek seperti referensi [17]. Referensi [18] terkait ektraksi citra dengan GLCM dan KNN dapat digunakan untuk pengembangan penelitian lanjutan.…”

Pengaruh HSV Pada Pengolahan Citra Untuk Kematangan Buah Cabai

“…Pemanfaatan kelebihan dari image processing untuk mempermudah suatu pekerjaan sangat menguntungkan karena dapat memaksimalkan sebuah pekerjaan menjadi lebih cepat, tepat dan efektif . Pengolahan citra digital sendiri merupakan sebuah teknik manipulasi dan interpretasi dari sebuah citra secara komputasi dengan cara memodifikasi citra digital untuk menghasilkan sebuah informasi [4,5,6].…”

“…GLCM merupakan metode yang digunakan untuk memberikan informasi pada citra dengan memanfaatkan tekstur warna dari citra itu sendiri menggunakan dua nilai pixel pada jarak dan arah tertentu dengan menghitung dari probabilitas nilai tingkat keabuan. Metode ini sering digunakan pada penelitian untuk identifikasi citra digital diantaranya yang dilakukan Mengira [4], Pamungkas [5] dan Mantika [6]. Untuk HSV adalah metode ekstraksi yang menggunakan Hue sesuai namanya yang di dapat dari konversi warna RGB.…”

“…Gambar 7. Flowchart GLCM Untuk Formula yang diterapkan Angular Second Moment digunakan untuk mengukur konsentrasi intensitas keabuan(1).lalu Contrast menunjukkan perbedaan intensitas keabuan dalam citra (2) , kemudian mencari nilai Correlation digunakan dalam menunjukkan ketergantungan linear antara nilai derajat keabuan dalam citra (3), Variance menunjukkan variasi dari elemen matriks kookurensi(4), Inverse Different Moment atau IDM menunjukkan nilai kehomogenan(5), Entropi pada GLCM menunjukkan ukuran ketidakaturan dari distribusi intensitas keabuan suatu citra pada matriks kookurensi(6).…”

Content Based Image Retrieval Using Gray Level Co-Occurrence Matrix to Detect Pneumonia in X-Ray Thorax Image

“…Penelitian yang dilakukan oleh [6] Penelitian ini menggunakan GLCM dan Neural Network untuk klasifikasi kualitas kematangan wortel berdasarkan tekstru kulit menghasilkan akurasi 72,50%. Penelitian yang dilakukan oleh [7] Penelitian ini menggunakan GLCM dan KNN untuk identifikasi Jenis Anggrek menghasilkan akurasi rata-rata 77%. Penelitian yang dilakukan oleh [8] Penelitian ini memanfaatkan GLCM citra buah jeruk keprok untuk klasifikasi mutu menghasilkan akurasi terbaik 82,5% dengan jumlah data latih sebanyak 20, nilai distance = 2 pada arah GLCM 45°.…”