IMPLEMENTASI METODE K-MEANS CLUSTERING DENGAN TEKNIK PENGOLAHAN CITRA UNTUK MENGIDENTIFIKASI JENIS SEPATU - Selvia, Dina; Ramadhanu, Agung (Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa, 2025)
Penelitian ini membahas implementasi metode K-Means Clustering dengan teknik pengolahan citra untuk mengidentifikasi jenis sepatu berdasarkan karakteristik visualnya. Proses identifikasi dilakukan dengan memanfaatkan pengolahan citra digital, seperti segmentasi, ekstraksi fitur, dan klasifikasi, yang kemudian digabungkan dengan algoritma K-Means untuk mengelompokkan data gambar ke dalam kategori jenis sepatu. Tujuan utama dari penelitian ini adalah meningkatkan akurasi dan efisiensi dalam mengidentifikasi jenis sepatu, terutama dalam aplikasi e-commerce atau inventarisasi produk. Hasil penelitian dengan menggunakan Metode K-Means Clustering yang dikombinasikan dengan teknik pengolahan citra sangat efektif untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasi jenis sepatu yaitu sepatu formal dan sepatu santai berdasarkan karakteristik visualnya. Penelitian menggunakan 8 citra yang mana terdiri dari 4 citra untuk sepatu formal dan 4 citra untuk sepatu santai. Menghasilkan akurasi sebesar 97 % dimana 7 dari 8 citra berhasil diidentifikasi dengan benar. Proses klasifikasi dilakukan dengan tahapan konversi ruang warna ke LAB, segmentasi citra menggunakan K-Means Clustering, dan ekstraksi fitur bentuk serta tekstur. Parameter-parameter ekstraksi citra seperti metric, eccentricity, contrast, correlation, energy, dan homogeneity menjadi kunci utama dalam proses identifikasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode ini mampu mengelompokkan jenis sepatu dengan tingkat akurasi yang tinggi. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan dalam mengembangkan solusi berbasis teknologi untuk otomasi pengelompokan produk visual.