Dinamik
Vol 22 No 2 (2017)

ANALISIS KOMPONEN UTAMA PADA HASIL EKSTRAKSI FITUR CITRA DIGITAL

Veronica Lusiana (Unknown)
Imam Husni Al Amin (Unknown)
Budi Hartono (Unknown)



Article Info

Publish Date
31 Jul 2017

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh jumlah dimensi data yang optimal untuk proses pencarian citra. Proses ekstraksi fitur citra menggunakan matriks GLCM (Grey- Level Co-occurrence Matrix), dengan memilih fitur tekstur citra. Fitur yang digunakan adalah mean, entropi, energi, kontras, dan homogenitas. Matriks ini menyimpan data co- occurrence tingkat keabuan piksel untuk ketetanggaan pada arah 0°, 45°, 90°, dan 135°. Proses reduksi dimensi data menggunakan analisis komponen utama (Principal Component Analysis, PCA). Melalui hasil percobaan diperoleh, fitur yang dominan (signifikan) adalah mean dan entropi untuk ketetanggaan pada sudut 0 derajat. Pada ketetanggaan sudut 45 derajat maka fitur yang dominan adalah entropi dan kontras untuk. Fitur dominan disini adalah fitur utama yang dapat mewakili beberapa fitur-fitur lain yang digunakan untuk pencarian isi citra.

Copyrights © 2017






Journal Info

Abbrev

fti1

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

The Jurnal DINAMIK aims to: Promote a comprehensive approach to informatics engineering and management incorporating viewpoints of different applications (computer graphics, computer networks and security, computer vision, computational intelligence, databases, big data, IT project management, and ...