Sistem Identifikasi Citra Daun Berbasis Segmentasi Dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering - Nuari Sivi Anisa; Tahta Herdian Andika; Fitri Hardiyanti (Aisyah Journal Of Informatics and Electrical Engineering, 2020)
Citra atau gambar berwarna memiliki banyak jenis nilai intensitas pada masing-masing piksel dalam satu citra. Dilihat secara langsung citra seperti memiliki warna yang sama dengan citra yang lain. Namun bila diolah oleh komputer suatu piksel dengan warna yang sama dengan piksel yang lain, ternyata memiliki kombinasi nilai intensitas yang berbeda. Sehingga, perbedaan nilai varietas ini akan mempengaruhi hasil dari pengolahan citra itu sendiri. Dalam penlitian ini dilakukan uji coba proses Segmentasi citra berwarna pada citra daun. Segmentasi merupakan salah satu bagian penting dalam analisis citra, karena pada prosedur ini gambar/citra yang diinginkan akan dianalisis untuk proses yang lebih lanjut agar lebih mudah di analisis, misalnya pada identifikasi pola.Segmentasi citra dapat membagi menjadi beberapa langkah dalam proses analisis dan mengambil sebagian objek yang diinginkan.Salah satu teknik dalam segmentasi citra adalah dengan clustering. Clustering adalah suatu usaha untuk melakukan pengelompokan data berdasarkan kelas dan merupakan metode mengelompokkan data dalam suatu dataset.Segmentasi citra dan identifikasi pada penelitian ini menggunakan metode K-Means clustering. K-Means merupakan metode yang simple dan cepat perhitungannya, Sebelum melakukan segmentasi atau identifikasi pada daun terlebih dahulu menentukan ruang warna menggunakan CIELab. Identifikasi data test menggunakan dua pendekatan, yaitu analisis bentuk dan analisis tekstur.