KLASIFIKASI OBJEK PANDA, SINGA, DAN HANDYCAM DENGAN PENGOLAHAN CITRA MENGGUNAKAN K-MEANS PADA MATLAB - Muhammad Yusuf; Agung Ramadhanu (Smart Education, 2025)
Abstract: Digital image processing plays an important role in object classification, both for research and practical applications. This study discusses the implementation of the K-Means Clustering method for identifying and classifying images of pandas, lions, and handycam devices using MATLAB software. The research stages include image acquisition, preprocessing such as image conversion and normalization, feature extraction based on color and texture, and classification using the K-Means algorithm. Experimental results show that the K-Means method is capable of grouping objects into the appropriate classes based on image feature similarity. The system’s accuracy is influenced by input image quality, cluster parameters, and the amount of training data used. Therefore, this study demonstrates that K-Means can be applied as a simple yet effective method for object image classification, particularly in distinguishing between animal types and non-living objects such as handycams. Keywords: K-Means, Image Processing, MATLAB, Object Classification, Panda, Lion, Handycam Abstrak: Pengolahan citra digital memiliki peran penting dalam bidang klasifikasi objek, baik untuk penelitian maupun implementasi praktis. Penelitian ini membahas penerapan metode K-Means Clustering dalam proses identifikasi dan klasifikasi citra panda, singa, serta perangkat handycam menggunakan perangkat lunak MATLAB. Tahapan penelitian meliputi akuisisi citra, pra-pemrosesan berupa konversi citra dan normalisasi, ekstraksi fitur warna dan tekstur, serta proses klasifikasi dengan algoritma K-Means. Hasil percobaan menunjukkan bahwa metode K-Means mampu mengelompokkan objek ke dalam kelas yang sesuai berdasarkan kemiripan fitur citra. Tingkat akurasi sistem dipengaruhi oleh kualitas citra masukan, parameter klaster, dan jumlah data latih yang digunakan. Dengan demikian, penelitian ini membuktikan bahwa K-Means dapat dijadikan metode sederhana namun efektif dalam klasifikasi citra objek, khususnya untuk membedakan jenis binatang dan perangkat non-hayati seperti handycam. Kata kunci: K-Means, Pengolahan Citra, MATLAB, Klasifikasi Objek, Panda, Singa, Handycam