Pengaruh Ekstraksi Fitur Tekstur Pada Hasil Klastering Data Citra Buah Menggunakan Metode K-Means Cluster - Lusiana, Veronica; Al Amin, Imam Husni; Hartono, Budi (Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT), 2024)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh ekstraksi fitur tekstur menggunakan metode grey level co-occurence matrix (GLCM) dan local binary pattern (LBP) pada hasil klastering data citra. Ekstraksi fitur tekstur dilakukan pada data uji 30 citra buah matang dan citra buah busuk. Melalui percobaan diperoleh hasil metode ekstraksi fitur LBP dapat menaikan nilai fitur kontras dan menurunkan nilai fitur korelasi. Pada fitur energi, dengan atau tanpa LBP maka perbedaan nilai fitur ini tidak terlalu jauh. Metode GLCM dan LBP berpengaruh pada hasil klastering data citra menggunakan k-means clustering. Data uji tanpa ekstraksi tekstur LBP, diperoleh dua alternatif hasil. Alternatif pertama, anggota klaster 1 yaitu 24 data dan klaster 2 yaitu 6 data. Alternatif kedua, anggota klaster 1 yaitu 22 data dan klaster 2 yaitu 8 data. Pada data uji dengan ekstraksi tekstur LBP, diperoleh tiga alternatif hasil. Alternatif pertama, anggota klaster 1 yaitu 23 data dan klaster 2 yaitu 7 data. Alternatif kedua, anggota klaster 1 yaitu 17 data dan klaster 2 yaitu 13 data. Alternatif ketiga, anggota klaster 1 dan klaster 2 masing-masing 15 data.