Ekstraksi Fitur Kupu-Kupu dengan Lacunarity, Statistik, HSV dan Random Forest - Rakhmadi, Ardhon; Rahayu, Putri Nur; Pamuji, Feby Agung; Thooriqoh, Hazna At; Mulyo, Budi Mukhamad (ILKOMNIKA, 2025)
Tujuan penelitian ini adalah mengekstraksi ciri morfologi kupu-kupu menggunakan Random Forest, fitur statistik, lakunaritas, dan HSV. Algoritma Random Forest menggunakan fitur ekstraksi ini sebagai input untuk proses klasifikasi. Fungsi HSV digunakan untuk mengekstrak informasi warna dari citra kupu-kupu, dan fungsi Lakunaritas digunakan untuk mengekstrak tekstur dan meningkatkan representasi visual suatu objek. Persentase akurasi, menurut hasil pengujian adalah 74%. Akurasi ini menunjukkan bahwa pendekatan Random Forest, karakteristik statistik, lakunaritas, dan HSV bekerja sama dengan baik untuk mendeskripsikan citra kupu-kupu untuk kategorisasi kupu-kupu otomatis.