Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Jurnal Sains dan Teknologi

PENGOLAHAN CITRA DIGITAL UNTUK IDENTIFIKASI OBJEK MENGGUNAKAN METODE HIERARCHICAL AGGLOMERATIVE CLUSTERING Jumadi, Juju; Yupianti, Yupianti; Sartika, Devi
JST (Jurnal Sains dan Teknologi) Vol 10, No 2 (2021)
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (456.193 KB) | DOI: 10.23887/jst-undiksha.v10i2.33636

Abstract

Identifikasi objek (object recognition) merupakan suatu bidang keillmuan dari komputer vision yang menggambarkan suatu objek yang didasarkan pada sifat utama dari objek tersebut. Identifikasi objek pada citra digital membutuhkan teknik dan metode yang mampu untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi fitur-fitur yang terdapat pada citra digital, dimana komponen utamanya adalah warna sebagai dasar dari representasi objek pada citra digital. salah satu metode yang mampu menerapkan pengelompokan warna – warna objek pada citra digital sehingga dapat menjadi fitur utama dari objek pada citra digital adalah Hierarchical Agglomerative Clustering. Analisa dilakukan secara bertahap yaitu analisis sistem dan analisis algoritma agglomerative clustering. Proses analisa kemudian dilanjutkan dengan tahap perancangan yang mana dimulai dengan perancangan use case diagram dan perancangan flowchart. Akurasi dari algoritma Hierarchical Agglomerative Clustering cukup baik khususnya pada objek yang memiliki warna khusus atau warna yang telah menjadi ciri dari objek tersebut namun dapat menghasilkan pengenalan yang buruk jika objek yang berbeda memiliki warna dominan yang sama
PENGOLAHAN CITRA DIGITAL UNTUK IDENTIFIKASI OBJEK MENGGUNAKAN METODE HIERARCHICAL AGGLOMERATIVE CLUSTERING Jumadi, Juju; Yupianti, Yupianti; Sartika, Devi
JST (Jurnal Sains dan Teknologi) Vol. 10 No. 2 (2021)
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (456.193 KB) | DOI: 10.23887/jstundiksha.v10i2.33636

Abstract

Identifikasi objek (object recognition) merupakan suatu bidang keillmuan dari komputer vision yang menggambarkan suatu objek yang didasarkan pada sifat utama dari objek tersebut. Identifikasi objek pada citra digital membutuhkan teknik dan metode yang mampu untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi fitur-fitur yang terdapat pada citra digital, dimana komponen utamanya adalah warna sebagai dasar dari representasi objek pada citra digital. salah satu metode yang mampu menerapkan pengelompokan warna – warna objek pada citra digital sehingga dapat menjadi fitur utama dari objek pada citra digital adalah Hierarchical Agglomerative Clustering. Analisa dilakukan secara bertahap yaitu analisis sistem dan analisis algoritma agglomerative clustering. Proses analisa kemudian dilanjutkan dengan tahap perancangan yang mana dimulai dengan perancangan use case diagram dan perancangan flowchart. Akurasi dari algoritma Hierarchical Agglomerative Clustering cukup baik khususnya pada objek yang memiliki warna khusus atau warna yang telah menjadi ciri dari objek tersebut namun dapat menghasilkan pengenalan yang buruk jika objek yang berbeda memiliki warna dominan yang sama