Ekstrasi Fitur Daun Tembakau Berbasis Discrete Cosine Transform (DCT)

Abstract

Keberhasilan proses klasifikasi daun tembakau sangat bergantung pada ekstrasi fitur daun tembakau. Beberapa tahapan pengolahan citra digital dapat meningkatkan kemampuan dalam mengidentifikasi tembakau kualitas terbaik secara otomatis melalui ekstrasi fitur tekstur daun. Penelitian ini bertujuan untuk mengaplikasikan sistem ekstrasi fitur tekstur daun menggunakan metode Discrete Cosine Transform. Hasil Klasifikasi menjadi tolak ukur akurasi keberhasilan sistem dalam mengesktrasi fitur tekstur terbaik. Klasifikasi daun tembakau menuntut pengetahuan yang luas dan terminologi yang kompleks, bahkan grader profesional memerlukan waktu yang signifikan di bidang ini untuk penguasaan subjek. Hal ini disebabkan karena daun tembakau biasanya dianggap memiliki karakteristik yang berguna untuk identifikasi kualitas tembakau dimana ekstrasi fitur yang tepat melalui citra daun dapat dianggap sebagai masalah penelitian yang berperan penting untuk klasifikasi. Penelitian yang diusulkan bertujuan untuk menemukan model ekstrasi yang sesuai untuk mendapatkan fitur warna melalui konversi ruang warna YcbCr dan tekstur daun tembakau yang diperoleh dari transformasi ruang frekwensi Discrete Cosine Transform. Sedangkan untuk tahap klasifikasi menggunakan metode maximum likelihood. Hasil uji coba menunjukkan akurasi keberhasilan dalam pengklasifikasin daun tembakau sebesar 90 % melalui ekstrasi 12 fitur.

Pengenalan Pola Tulisan Tangan Aksara Arab Menggunakan Ekstraksi Fitur Discrete Cosine Transform Dan Klasifikasi Backpropagation Artificial Neural Network

“…Kedua yaitu pengenalan iris mata menggunakan dataset berjumlah 420 citra, KNN sebagai classifier, pada penelitian ini, akurasi tertinggi yang didapatkan yaitu 71,67% [7]. Ketiga adalah DCT sebagai metode ekstraksi fitur daun tembakau dengan dataset berjumlah 40 citra, 30 citra training dan 10 citra testing, classifier yang digunakan pada penelitian ini yaitu backpropogation ANN, menghasilkan akurasi sebesar 90% [8].…”

“…(1) Selama proses DCT berlangsung, dihitung pula invers dari 2D-DCT dengan menggunakan persamaan (2-12) [8].…”