Integrasi Density-Based Clustering dan HMRF-EM Pada Ruang Warna HSI untuk Segmentasi Citra IkanTuna

Ryfial Azhar (Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Speuluh Nopember, Surabaya)
Agus Zainal Arifin (Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Speuluh Nopember, Surabaya)
Wijayanti Nurul Khotimah (Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Speuluh Nopember, Surabaya)

Jurnal Inspiration
Vol 6, No 1 (2016): Jurnal Inspiration Volume 6 Issue 1

Segematasi citra adalah tahapan yang penting dalam proses segmentasi citra ikan tuna. Namun, pada umumnya terdapat beberapa kendala yang sering dihadapi dalam proses segmentasi citra ikan seperti pencahayaan yang tidak seimbang, adanya noise, dan ketidakakuratan tepi objek yang dihasilkan setelah proses segmentasi. Pada penelitian ini diusulkan sebuah metode segmentasi citra ikan tuna baru dengan mengintegrasikan metode Density-Based Clustering (DBSCAN), Hidden Markov Random Field (HMRF), dan algoritma expectation-maximization (EM) pada ruang warna HSI. Metode ini terdiri dari tiga tahapan utama. Tahap Pertama ialah konversi ruang warna HSI. Tahap kedua ialah segmentasi menggunakan pengklasteran DBSCAN. Tahap terakhir ialah perbaikan tepi objek hasil segmentasi menggunakan HMRF-. Hasil uji coba menunjukkan bahwa metode yang diusulkan pada penelitian ini mencapai akurasi segmentasi sebesar 98%.