Sistem Informasi Uji Forensik Proses Klasterisasi Protektil Amunisi Senjata Api Menggunakan Algoritma Gray Level Co-occurance Matrix dan K-Mean Clustering - Supriyadi, Didik; Widodo, Catur Edi; Isnanto, R. Rizal (Jurnal Algoritma, 2024)
Pemanfaatan teknologi menjadi solusi saat perkembangan jaman terus meningkat dan berkembang. Tidak terkecuali keterkaitan teknologi untuk bidang keamanan negara. Metode yang mendukung klaterisasi adalah ekstraksi ciri menggunakan Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM) yang dilakukan sebelum proses klaterisasi itu sendiri. GLCM sangat cocok digunakan untuk melakukan ekstraksi fitur atau ciri-ciri pada citra yang memiliki pola-pola khusus seperti penelitian pengenalan pola wayang. Prosedur penelitian ini merupakan alur dari flowchat untuk membangun sistem informasi untuk uji forensik proses klasterisasi proyektil amunisi senjata api menggunakan algoritma Gray Level Co-occurrene Matrices (GLCM) dan K-Means clustering. Pada Gambar 3.1 berikut merupakan kerangka sistem informasi sebagai penjelas setiap alur input, proses dan output diilustrasikan.Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan metode GLCM sebagai ekstraksi fitur dari image grayscale dan metode K-Means untuk clustering memberikan hasil dan akurasi yang cukup baik. Performa model mencapai 71.14% meski dengan keterbatasan data yang dimiliki. Model tersebut dapat digunakan tidak hanya pada aplikasi console seperti Google Collabs, tetapi juga dapat digunakan pada aplikasi yang memiliki GUI dengan performa aplikasi yang cukup stabil.