Identifikasi Mineralogi Untuk Klasifikasi Batuan Beku Menggunakan Ekstraksi Ciri Gabor Wavelet Dan Linier Discriminant Analysis (lda) Pada Citra Digital - Rosa Chulia Rahmah; Bambang Hidayat; Andri Slamet Subandrio (eProceedings of Engineering, 2018)
Abstrak Sumber daya alam di bumi yang sangat penting bagi kehidupan manusia salah satunya yaitu batuan. Batuan terbentuk secara alami oleh satu atau beberapa jenis mineral yang terkandung didalamnya. Mineral merupakan unsur atau persenyawaan kimia yang terjadi secara alamiah. Mineral juga sebagai penyusun batuan dalam komponen pembangun fondasi bumi serta keraknya. Terdapat banyak jenis batuan tetapi dapat dikelompokan menjadi 3 tipe dasar yaitu batuan beku, batuan sedimen, dan batuan metamorf. Sampai saat ini ahli batuan geologi memiliki keterbatasan untuk mengidentifikasi mineralogi pada batuan. Maka dari itu, pada Tugas Akhir ini penulis membuat suatu perangkat lunak berbasis citra digital. Perangkat lunak ini dapat membantu mengidentifikasi dan mengklasifikasi dalam hal analisa tekstur dan juga persentase warna mineral yang difokuskan pada batuan beku. Tahapan ini berupa akuisisi citra digital yang kemudian dilakukan preprocessing, lalu ekstraksi ciri hingga dapat mengidentifikasi jenis batuan tersebut. Metode ekstraksi ciri yang digunakan yaitu Gabor Wavelet dengan klasifikasi Linear Discriminant Analysis (LDA). Di dalam Tugas Akhir ini, penulis telah memilih citra mikroskopi terbaik untuk dilakukan pengujian dengan jumlah total 240 buah citra cross nikol dan 168 buah citra parallel nikol. Perbandingan data latih dan data uji yang digunakan adalah 70:30. Dari hasil penelitian, didapatkan kesimpulan bahwa kombinasi parameter Gabor Wavelet dengan orientasi dan level frekuensi tidak berpengaruh besar terhadap akurasi. Penerapan metode Gabor Wavelet dan klasifikasi LDA dalam mengidentifikasi jenis batuan beku citra mikroskopik mencapai tingkat akurasi 80.57% untuk cross nikol, sedangkan untuk parallel nikol tingkat akurasi mencapai 73.33%. Kata Kunci : Jenis batuan, Mineral, Citra Digital, Gabor Wavelet, Linear Discriminant Analysis Abstract Natural resources on earth is essential for human life, one of them is rock. Rocks is formed naturally by one or several types of minerals. Minerals is an elements or chemical combination which occurred naturally. Mineral also as a constituent of rocks in the components of the foundation of the earth and its crust. There are so many types of rocks, but it can be grouped into 3 basic types such as volcanic rocks, sedimentary rocks, and rocks deform (metamorphic). Nowadays, an expert geologist has the limitations of analyzing the mineralogy in the rocks. So, in this Final Project the author will make a software based on digital image. This will help to identified and classified in analyzing the texture and also percentage of minerals color in the rock which focused on igneous rock. The stage is about digital image acquisition which then implemented preprocessing and feature extraction to be able to identify the type of rock. The feature extraction method is using Gabor Wavelet with Linear Discriminant Analysis (LDA) classification. In this Final Project, the outhor has choose the best microscopic images to testing with a total of 240 nicol cross images and 168 parallel nikol images. The comparative of training data and test data used is 70:30. The result of the research can be concluded that the combination of Gabor Wavelet parameters with orientation direction and frequency level has no great effect on accuracy. The application of Gabor Wavelet method and LDA classification in identifying microscopic type of igneous rocks has reached 80.57% accuracy for cross nikol, while for nikol parallel the accuracy rate reached 73.33%. Keywords: Types of Rocks, Mineral, Digital Image, Gabor Wavelet, Linear Discriminant Analysis