Model Ekstraksi Fitur Berbasis Tekstur untuk Identifikasi Keaslian Objek - Florentina Tatrin Kurniati (Jurnal Sistem dan Informatika (JSI), 2024)
Identifikasi keaslian objek merupakan aspek penting dalam berbagai sektor, termasuk keamanan dan perdagangan, guna mencegah kerugian finansial dan reputasi akibat pemalsuan. Penelitian ini mengembangkan model klasifikasi berbasis tekstur dengan menggunakan metode Decision Tree dan Logistic Regression untuk membedakan antara objek asli dan palsu. Model ini memanfaatkan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) untuk ekstraksi fitur tekstur, yang kemudian diklasifikasi menggunakan kedua metode tersebut. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa Decision Tree memiliki kinerja yang lebih unggul dibandingkan Logistic Regression, dengan akurasi sebesar 96.37%, recall 97.67%, dan F1 score 94.92%, menjadikannya lebih efektif dalam mendeteksi keaslian objek. Sementara itu, Logistic Regression mencapai presisi lebih tinggi, yaitu 98.15%, namun mengalami penurunan performa dalam recall dan F1 score. Berdasarkan hal tersebut Decision Tree menunjukkan keseimbangan yang lebih baik antara berbagai metrik evaluasi dan lebih cocok untuk identifikasi keaslian objek.