IDENTIFIKASI JENIS BURUNG LOVEBIRD MENGGUNAKAN FITUR HISTOGRAM DENGAN EVALUASI SSE - Aviv Yunia Rahman; Istiadi Istiadi (Conference on Innovation and Application of Science and Technology (CIASTECH), 2020)
Selain suara kicau yang khas, kecantikan warna bulu lovebird juga menjadi daya tarik tersendiri untuk dipelihara atau menjadi burung kontes. Oleh sebab itu hal ini membutuhkan sistem identifikasi gambar citra dengan akurasi yang baik. Salah satunya adalah dengan menggunakan metode Sum of Squared error (SSE) yang dapat mengukur selisih total. Untuk mengukur kemiripan dari dua buah gambar citra parameter yang bisa digunakan untuk membandingakan hasil pengolahan citra dengan citra awal atau asli adalah Mean Square Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), dan Peak Signal-to-Noise Ratio (PNSR). Penelitian ini bertujuan melakukan identifikasi jenis burung lovebird menggunakan fitur histogram pada data gambar yang diambil menggunakan kamera. Jumlah sampel gambar diambil dari sangkar burung lovebird sebanyak 27 gambar dengan 9 jenis lovebird. Dalam penelitian ini diambil 2 jenis lovebird dan 3 sampel untuk pencocokan citra gambar. Parameter yang lebih terlihat akurasi pengukuran tingkat kemiripan gambar yaitu RMSE. Hasil identifikasi diperoleh pada citra burung lovebird jenis lovebird batman untuk nilai pengukuran RMSE mendekati nilai 0 dengan hasil nilai RGB yang sama 4.8048, 4.7776, 4.8751 dan lutino dengan nilai akurasi RMSE dengan ciri RGB 8.6636, 8.7782, 8.6196 mendekati 0. Hal ini menunjukan bahwa identifikasi hasil pencocokan gambar citra batman sejenis MIRIP sedangkan untuk berbeda citra gambar Tidak MIRIP.