Penggunaan Principal Component Analysis dan Euclidean Distance untuk Identifikasi Citra Tanda Tangan

Teknologi computer vision untuk identifikasi identitas spesifik seseorang telah banyak berkembang, baik identifikasi melalui sidik jari, retina, suara, bahkan tanda tangan. Tanda tangan merupakan identitas autentifikasi yang umum digunakan. Dengan perkembangan teknologi digital, diperlukan metode autentifikasi tanda tangan untuk memastikan keamanan, keaslian, dan kesesuaian tanda tangan. Penelitian ini bertujuan menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) dan Euclidean Distance untuk mengidentifikasi tanda tangan dengan perlakuan yang berbeda. Pengujian menunjukkan tingkat akurasi terbaik pada nilai threshold sebesar 50 – 219 dengan nilai akurasi 95%. Penggunaan dimensi berbeda antara citra training dan citra testing menghasilkan akurasi 60%. Pengujian dengan tinta warna berbeda menunjukan tingkat akurasi mencapai 100%. Dengan demikian, metode PCA dan Euclidean Distance dapat digunakan untuk mengidentifikasi tanda tangan

Implementation of the K-Nearest Neighbor Algorithm for Identification of Orchid Flower Image

Phalaenopsis adalah bahasa latin dari bunga anggrek yang merupakan salah satu bunga yang banyak digemari masyarakat untuk menghiasi rumah mereka. Bunga anggrek memiliki banyak jenis yang mungkin banyak masyarakat hanya mengetahui jenisnya dari warnanya saja. Banyak yang kurang mengamati tentang bunga anggrek itu sendiri. Terkadang 1 warna terdiri dari beberapa jenis.yang sangat menonjol untuk membedakannya adalah dilihat dari kelopak bunga anggrek. Penelitian ini mengambil sampel 3 jenis bunga angrek, yaitu jenis Phalaenopsis Amabilis, Dendrobium Phalaenopsis, dan Phalaenopsis Violacea. Tahapan implementasi yang dilakukan adalah dengan melakukan preprocessing yang meliputi grayscale dan deteksi tepi Kirsch, selanjutnya proses identifikasinya dengan menerapkan algoritma K-Nearest Neighbor. Hasil yang dari penelitian ini antara lain telah dihasilkan sebuah aplikasi untuk deteksi bunga anggrek berdasarkan kelopak bunga dan didapatkan akurasi sebesar 86,7%. Besarnya akurasi yang didapatkan berpengaruh dari banyaknya data training dan data testing yang digunakan saat ujicoba

Implementation of SOM (Self Organizing Maps) for Identification of Tomato Fruit Maturity

Tomat salah satu buah sekaligus sayuran dengan harga yang ekonimis dan sering kali kita jumpai. Harganya yang tidak terlalu mahal dan banyak mengandung vitamin dan mineral serta antioksidan yang tinggi, membuat tomat banyak dibeli dimasyarakat. Sehingga membuat petani buah tomat untuk terus meningkatkan mutu dan kualitas terhadap pelayanan kepada kosumen. Tetapi kadang banyak petani yang menjual buah tomatnya dengan kematangan yang tidak seragam, sehingga kadang yang sudah matang tertindih oleh yang mengkal atau mentah, sehingga banyak yang membusuk. Dari permasalahan ini, maka penulis ingin membuah sebuah aplikasi untuk memilah kematangan buah tomat mentah, mengkal dan matang. Penggunaan metode Self Organizing Map (SOM) ini bertujuan untuk melakukan pengelompokkan antara tomat yang mentah, mengkal dan matang. SOM tidak akan menghentikan proses iterasinya selama jumlah iterasinya belum mencapai target yang diharapkan. Hasil penelitian yang dihasilkan adalah sebuah aplikasi identifikasi kematangan buah tomat untuk mempermudah petani atau masyarakat luas dengan cepat. Implementasi pengujian identifikasi kematangan buah tomat ini adalah 91,11%