ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA REGION GROWING DAN OTSU THRESHOLDING PADA SEGMENTASI CITRA BUNGA - Paulus William Siswanto; Yosefina Finsensia Riti; Christopher Kevin Herijanto (Universitas Muhammadiyah Gresik, 2023)
Dalam segmentasi citra digital, segmentasi merupakan proses memisahkan objek dari latar belakang yang bertujuan agar objek hasil segmentasi dapat dianalisis lebih lanjut. Untuk mendapatkan hasil citra segmentasi yang baik tentu diperlukan algoritma yang baik. Dalam penelitian ini dilakukan pengujian terhadap kedua algoritma populer yaitu algoritma Otsu Thresholding dan algoritma Region Growing. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membandingkan seberapa baik kedua algoritma bekerja dan menghasilkan segmentasi yang akurat dan efektif. Segmentasi citra dievaluasi berdasarkan kualitasnya dengan mempertimbangkan parameter-parameter seperti waktu komputasi, akurasi segmentasi, MSE (Mean Square Error), dan PSNR (Peak Signal to Noise Ratio). Hasil pengujian dari Algoritma Otsu dan Algoritma Region Growing diperoleh hasil sebagai berikut: dari segi komputasi, Region Growing unggul dengan nilai 0.03 detik dibandingkan Otsu dengan nilai 0.13 detik. Dari segi akurasi, Region Growing unggul dengan nilai 0.8473 dibandingkan Otsu dengan nilai 0.7980. Dari segi MSE, Region Growing unggul dengan nilai 6.35 dibandingkan 28.95.