EKSTRAKSI FITUR DENGAN COLOR HISTOGRAM DAN CLASSIFIER RANDOM FOREST PADA CITRA KUPU-KUPU - Nadiyah Hidayati; Maulidah, Mawadatul (Akademi Komunitas Negeri Putra Sang Fajar Blitar, 2023)
Objektif. Penelitian dalam pengolahan citra banyak dikembangkan dalam berbagai bidang, misalnya kesehatan, pertanian, kesenian, aneka ragam hayati dll. Salah satu penelitian yang berkembang adalah pengklasifikasian jenis serangga yaitu kupu-kupu. Kupu-kupu merupakan salah satu serangga yang menguntungkan bagi manusia, namun populasi spesies kupu-kupu di Indonesia banyak yang menurun atau terancam punah. Dengan banyaknya jenis kupu-kupu dalam berbagai bentuk, corak yang berbeda, dan keunikan diperlukan suatu teknik yang memfasilitasi pembelajaran dengan lebih efisien. Kupu-kupu dijadikan dataset karena mempunyai pola tekstur yang unik dan warna serta bentuk yang beragam. Tujuan dari penelitian ini adalah mengklasifikasikan jenis kupu-kupu dengan menggabungkan hasil ekstraksi fitur dan metode classifier. Material and Metode. Pada penelitian ini diusulkan sebuah penggabungan tiga hasil ekstraksi fitur diantaranya color histogram, haralick, dan hu-moments. Ekstraksi dilakukan terhadap 2400 citra kupu-kupu yang dibagi menjadi 2 kelas. Penggabungan hasil ketiga ekstraksi fitur tersebut selanjutnya dilakukan proses klasifikasi menggunakan metode Random Forest (RF). Hasil. Pengujian yang telah dilakukan menunjukkan nilai akurasi sebesar 75% sedangkan nilai precision sebesar 78% dan recall sebesar 69%. Kesimpulan. Algoritma classification RF (Random Forest) mempunyai nilai akurasi tertinggi dibandingkan dengan algoritma classification yang lainnya. Sedangkan hasil ekstraksi fitur terbaik pada eksperimen ekstraksi fitur color histogram.