EKSTRAKSI FITUR HSV COLOR MOMENTS DAN LOCAL TERNARY PATTERN PADA KLASIFIKASI CITRA MAKANAN

"Makanan merupakan salah satu dari tiga kebutuhan pokok manusia. Makanan yang dikonsumsi dapat memengaruhi kesehatan seseorang. Pengawasan terhadap perilaku makan dapat membantu meningkatkan kesadaran seseorang untuk memperbaiki kualitas kesehatannya. Pengenalan jenis makanan dapat membantu manusia dalam mendapatkan informasi seperti jumlah kalori maupun nutrisi yang terdapat dalam makanan tersebut. Pengenalan jenis makanan memerlukan fitur tertentu yang efektif untuk mengklasifikasikan citra makanan secara tepat. Penelitian ini menggunakan metode HSV color moments untuk mengekstraksi warna dan Local Ternary Pattern (LTP) untuk mengekstraksi tekstur. Nilai rata-rata, simpangan baku dan skewness pada masing-masing ruang warna digunakan sebagai fitur pada metode HSV Color Moments. Sedangkan, nilai histogram digunakan sebagai fitur pada metode Local Ternary Pattern (LTP). Pengujian dilakukan terhadap nilai threshold dan jumlah bin pada Local Ternary Pattern dan pengujian metode ekstraksi fitur secara terpisah maupun gabungan. Hasil klasifikasi menggunakan Support Vector Machine (SVM) menghasilkan nilai akurasi yang paling optimal pada ekstraksi fitur gabungan dengan nilai threshold t=8 dan jumlah bin sebanyak 64 dengan nilai akurasi sebesar 83,5%.