Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search
Journal : Jurnal Buana Informatika

Klasifikasi Jenis Tanaman Mangga Gadung dan Mangga Madu Berdasarkan Tulang Daun Riska, Suastika Yulia; Cahyani, Laili; Rosadi, Muhammad Imron
Jurnal Buana Informatika Vol 6, No 1 (2015): Jurnal Buana Informatika Volume 6 Nomor 1 Januari 2015
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (327.969 KB)

Abstract

Daun merupakan salah satu bagian tanaman yang dapat menjadiacuan klasifikasi, karena memiliki perbedaan fitur pada setiap jenis mangga. Penerapan Unconstraint Hit or Miss Transformation (UHMT) dengan empatstructuring element (SE) mengakibatkan tingginya kompleksitas komputasional.Sehingga, penelitian ini bertujuan untuk menyederhanakan kompleksitaskomputasi dengan menerapkan satu dari sembilan SE pada UHMT. Pola fiturtulang daun diperoleh dengan menerapkan Local Binary Pattern (LBP),kemudian hasil fitur yang diperoleh dihitung dengan entropy. Hasilmenunjukkan bahwa rata-rata nilai entropy yang tinggi dikategorikan padamangga madu. Pengujian klasifikasi membandingkan akurasi pada K-foldCross Validation, dengan nilai K-fold adalah 5, 8, dan 10. Akurasi tertinggidengan menggunakan 10-fold Cross Validition yaitu 78,5 %.
Segmentasi Variasi Pencahayaan Citra Tomat Menggunakan Marker Controlled Watershed dan Arimoto Entropy untuk Perbaikan Citra Riska, Suastika Yulia; Ginardi, R. V. Hari; Suciati, Nanik
Jurnal Buana Informatika Vol 6, No 3 (2015): Jurnal Buana Informatika Volume 6 Nomor 3 Juli 2015
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (648.516 KB)

Abstract

Abstract. Tomatoes image acquisition in outdoors condition results in an image that cannot be processed because of lighting variation on the glossy surface. Lighting variation is one of the problems in image processing because the resulting color values on tomatoes is lost from the affected area due to lighting variation. This research is meant to improve the image of tomatoes with lighting variations in the preprocessing stage. Segmentation methods proposed to detect and eliminate lighting variation is marker-controlled watershed with Arimoto entropy. After eliminating the detected area with lighting, tomatoes image are improved in three ways, namely by applying RGB average, searching the value of pixels with pixels index, and using a moving window with various kernel sizes. The error segmentation of the proposed method is by 36.67%, which better than the previous method. The best results tomato image enhancement is by using a moving window with a kernel size 15x15.Keywords: arimoto entropy, image enhancement, marker controlled watershed, preprocessing, segmentation.  Abstrak. Pengambilan citra tomat di luar ruangan mengakibatkan citra tidak dapat langsung diproses karena memiliki variasi pencahayaan pada permukaannya yang glossy. Variasi pencahayaan merupakan salah satu masalah dalam pemrosesan citra tomat karena mengakibatkan hilangnya nilai warna yang dimiliki area yang terkena variasi pencahayaan. Tujuan penelitian ini adalah untuk memperbaiki citra tomat yang terdeteksi memiliki variasi pencahayaan pada tahap preprocessing. Metode segmetasi yang diusulkan pada penelitian ini untuk mendeteksi dan menghilangkan area variasi pencahayaan adalah marker controlled watershed dengan arimoto entropy. Setelah menghilangkan area yang terdeteksi memiliki pencahayaan, citra tomat diperbaiki dengan tiga cara, yaitu dengan rata-rata RGB tomat, pencarian nilai piksel dengan indeks piksel, dan menggunakan moving window dengan berbagai ukuran kernel. Eror segmentasi dari metode yang diusulkan sebesar 36,67%, yaitu lebih baik dari pada metode sebelumnya. Hasil perbaikan citra secara visual menunjukkan hasil yang paling baik dengan menerapkan perbaikan citra menggunakan moving window dengan ukuran kernel 15x15.Kata Kunci: arimoto entropy, marker controlled watershed, perbaikan citra, preprosesing, segmentasi.
Klasifikasi Jenis Tanaman Mangga Gadung dan Mangga Madu Berdasarkan Tulang Daun Riska, Suastika Yulia; Cahyani, Laili; Rosadi, Muhammad Imron
Jurnal Buana Informatika Vol 6, No 1 (2015): Jurnal Buana Informatika Volume 6 Nomor 1 Januari 2015
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (327.969 KB) | DOI: 10.24002/jbi.v6i1.399

Abstract

Daun merupakan salah satu bagian tanaman yang dapat menjadiacuan klasifikasi, karena memiliki perbedaan fitur pada setiap jenis mangga. Penerapan Unconstraint Hit or Miss Transformation (UHMT) dengan empatstructuring element (SE) mengakibatkan tingginya kompleksitas komputasional.Sehingga, penelitian ini bertujuan untuk menyederhanakan kompleksitaskomputasi dengan menerapkan satu dari sembilan SE pada UHMT. Pola fiturtulang daun diperoleh dengan menerapkan Local Binary Pattern (LBP),kemudian hasil fitur yang diperoleh dihitung dengan entropy. Hasilmenunjukkan bahwa rata-rata nilai entropy yang tinggi dikategorikan padamangga madu. Pengujian klasifikasi membandingkan akurasi pada K-foldCross Validation, dengan nilai K-fold adalah 5, 8, dan 10. Akurasi tertinggidengan menggunakan 10-fold Cross Validition yaitu 78,5 %.
Segmentasi Variasi Pencahayaan Citra Tomat Menggunakan Marker Controlled Watershed dan Arimoto Entropy untuk Perbaikan Citra Riska, Suastika Yulia; Ginardi, R. V. Hari; Suciati, Nanik
Jurnal Buana Informatika Vol 6, No 3 (2015): Jurnal Buana Informatika Volume 6 Nomor 3 Juli 2015
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (648.516 KB) | DOI: 10.24002/jbi.v6i3.434

Abstract

Abstract. Tomatoes image acquisition in outdoors condition results in an image that cannot be processed because of lighting variation on the glossy surface. Lighting variation is one of the problems in image processing because the resulting color values on tomatoes is lost from the affected area due to lighting variation. This research is meant to improve the image of tomatoes with lighting variations in the preprocessing stage. Segmentation methods proposed to detect and eliminate lighting variation is marker-controlled watershed with Arimoto entropy. After eliminating the detected area with lighting, tomatoes image are improved in three ways, namely by applying RGB average, searching the value of pixels with pixels index, and using a moving window with various kernel sizes. The error segmentation of the proposed method is by 36.67%, which better than the previous method. The best results tomato image enhancement is by using a moving window with a kernel size 15x15.Keywords: arimoto entropy, image enhancement, marker controlled watershed, preprocessing, segmentation.  Abstrak. Pengambilan citra tomat di luar ruangan mengakibatkan citra tidak dapat langsung diproses karena memiliki variasi pencahayaan pada permukaannya yang glossy. Variasi pencahayaan merupakan salah satu masalah dalam pemrosesan citra tomat karena mengakibatkan hilangnya nilai warna yang dimiliki area yang terkena variasi pencahayaan. Tujuan penelitian ini adalah untuk memperbaiki citra tomat yang terdeteksi memiliki variasi pencahayaan pada tahap preprocessing. Metode segmetasi yang diusulkan pada penelitian ini untuk mendeteksi dan menghilangkan area variasi pencahayaan adalah marker controlled watershed dengan arimoto entropy. Setelah menghilangkan area yang terdeteksi memiliki pencahayaan, citra tomat diperbaiki dengan tiga cara, yaitu dengan rata-rata RGB tomat, pencarian nilai piksel dengan indeks piksel, dan menggunakan moving window dengan berbagai ukuran kernel. Eror segmentasi dari metode yang diusulkan sebesar 36,67%, yaitu lebih baik dari pada metode sebelumnya. Hasil perbaikan citra secara visual menunjukkan hasil yang paling baik dengan menerapkan perbaikan citra menggunakan moving window dengan ukuran kernel 15x15.Kata Kunci: arimoto entropy, marker controlled watershed, perbaikan citra, preprosesing, segmentasi.
Klasifikasi Jenis Tanaman Mangga Gadung dan Mangga Madu Berdasarkan Tulang Daun Suastika Yulia Riska; Laili Cahyani; Muhammad Imron Rosadi
Jurnal Buana Informatika Vol. 6 No. 1 (2015): Jurnal Buana Informatika Volume 6 Nomor 1 Januari 2015
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/jbi.v6i1.399

Abstract

Daun merupakan salah satu bagian tanaman yang dapat menjadiacuan klasifikasi, karena memiliki perbedaan fitur pada setiap jenis mangga. Penerapan Unconstraint Hit or Miss Transformation (UHMT) dengan empatstructuring element (SE) mengakibatkan tingginya kompleksitas komputasional.Sehingga, penelitian ini bertujuan untuk menyederhanakan kompleksitaskomputasi dengan menerapkan satu dari sembilan SE pada UHMT. Pola fiturtulang daun diperoleh dengan menerapkan Local Binary Pattern (LBP),kemudian hasil fitur yang diperoleh dihitung dengan entropy. Hasilmenunjukkan bahwa rata-rata nilai entropy yang tinggi dikategorikan padamangga madu. Pengujian klasifikasi membandingkan akurasi pada K-foldCross Validation, dengan nilai K-fold adalah 5, 8, dan 10. Akurasi tertinggidengan menggunakan 10-fold Cross Validition yaitu 78,5 %.
Segmentasi Variasi Pencahayaan Citra Tomat Menggunakan Marker Controlled Watershed dan Arimoto Entropy untuk Perbaikan Citra Suastika Yulia Riska; R. V. Hari Ginardi; Nanik Suciati
Jurnal Buana Informatika Vol. 6 No. 3 (2015): Jurnal Buana Informatika Volume 6 Nomor 3 Juli 2015
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/jbi.v6i3.434

Abstract

Abstract. Tomatoes image acquisition in outdoors condition results in an image that cannot be processed because of lighting variation on the glossy surface. Lighting variation is one of the problems in image processing because the resulting color values on tomatoes is lost from the affected area due to lighting variation. This research is meant to improve the image of tomatoes with lighting variations in the preprocessing stage. Segmentation methods proposed to detect and eliminate lighting variation is marker-controlled watershed with Arimoto entropy. After eliminating the detected area with lighting, tomatoes image are improved in three ways, namely by applying RGB average, searching the value of pixels with pixels index, and using a moving window with various kernel sizes. The error segmentation of the proposed method is by 36.67%, which better than the previous method. The best results tomato image enhancement is by using a moving window with a kernel size 15x15.Keywords: arimoto entropy, image enhancement, marker controlled watershed, preprocessing, segmentation.  Abstrak. Pengambilan citra tomat di luar ruangan mengakibatkan citra tidak dapat langsung diproses karena memiliki variasi pencahayaan pada permukaannya yang glossy. Variasi pencahayaan merupakan salah satu masalah dalam pemrosesan citra tomat karena mengakibatkan hilangnya nilai warna yang dimiliki area yang terkena variasi pencahayaan. Tujuan penelitian ini adalah untuk memperbaiki citra tomat yang terdeteksi memiliki variasi pencahayaan pada tahap preprocessing. Metode segmetasi yang diusulkan pada penelitian ini untuk mendeteksi dan menghilangkan area variasi pencahayaan adalah marker controlled watershed dengan arimoto entropy. Setelah menghilangkan area yang terdeteksi memiliki pencahayaan, citra tomat diperbaiki dengan tiga cara, yaitu dengan rata-rata RGB tomat, pencarian nilai piksel dengan indeks piksel, dan menggunakan moving window dengan berbagai ukuran kernel. Eror segmentasi dari metode yang diusulkan sebesar 36,67%, yaitu lebih baik dari pada metode sebelumnya. Hasil perbaikan citra secara visual menunjukkan hasil yang paling baik dengan menerapkan perbaikan citra menggunakan moving window dengan ukuran kernel 15x15.Kata Kunci: arimoto entropy, marker controlled watershed, perbaikan citra, preprosesing, segmentasi.