Identifikasi Tingkat Kematangan Buah Pinang Menggunakan K-Nearest Neighbor Berdasarkan Fitur Tekstur dan Warna

This research builds a system for identifying the maturity level of areca fruit based on digital image processing using texture and color features through the Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) and Color moments. The initial stage of the research is image pre-processing so that it can be processed to the next stage, namely feature extraction. Texture feature extraction was performed using the Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM), namely the correlation value and color feature extraction using Color moments, the mean value used in this study. Classification is done based on the features that have been extracted before. This study uses the K-Nearest Neighbor (KNN) classification method. Tests were carried out to determine the parameters that cause changes in the classification results with scenarios including determining the number of Neighbors in KNN. By using 1 Neighbors in the KNN classifier, the best accuracy is 86.36% in the process of identifying the maturity level of areca fruit

IDENTIFIKASI JENIS KULIT SAMAK MENGGUNAKAN METODE GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX (GLCM)

Industri kulit (leather) merupakan sektor industri yang sampai saat ini terus mengalami pertumbuhan. Kulit sapi adalah salah satu bahan pokok dasar yang dapat dimanfaatkan sebagai bahan untuk membuat sepatu, tas, jaket, dompet serta banyak lagi jenis lainnya yang memanfaatkan kulit samak sebagai bahan bakunya . Kulit saat ini makin berkembang dan makin banyak jenisnya dengan harga yang bervariasi. Rendahnya kesadaran masyarakat mengenai jenis-jenis pada kulit yang dipakai dapat mengurangi masa pemakaian dari produk kulit tersebut dan dapat menjadi celah bagai suatu oknum tertentu untuk melakukan kecurangan yang dapat merugikan bagi masyarakat. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu aplikasi yang dapat membantu masyarakat agar dapat membedakan jenis-jenis pada kulit sapi, antara lain : kulit nubuck, kulit pull up, kulit crazy horse, kulit full grain. Dalam Tugas Akhir ini penulis membahas bagaimana cara mengidentifikasi jenis kulit samak. Terdapat banyak metode yang dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi. Pada tugas Akhir ini penulis menggunakan metode ekstrasi ciri yaitu Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) dengan klasifikasi K-Nearest Neighbor (K-NN) yang terlebih dahulu melalui proses preprocessing. Tahapan yang dilakukan dimulai dengan preprocessing citra yang telah akuisisi, selanjutnya dilakukan ekstrasi ciri dengan GLCM dengan parameter yang di uji, kemudian dilakukan penentuan klasifikasi menggunakan K-NN. Dalam pengujian ini dilakukan pengujian dengan 200 citra kulit, dengan komposisi masing-masing tiap kelasnya yaitu 50 citra kulit nubuck, 50 citra kulit Pull Up, 50 citra kulit crazy horse dan 50 citra kulit full grain. Sehingga didapatkan akurasi terbaik sebesar 95.5 % dan waktu komputasi 1.7658s. dengan menggunakan metode Gray Level Co-Occurrence matrix (GLCM) dengan parameter sebagai berikut: parameter orde dua (korelasi, energi dan homogenitas), arah d= 1 pixel, level kuantisasi 8, jarak eucledian dan nilai K=1

Menghitung Jumlah Orang dengan Ekstraksi Fitur Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM)

Menghitung jumlah orang memiliki peranan penting dalam beberapa bidang contohnya dalam bidang bisnis. Jumlah orang sangat dibutuhkan untuk membandingkan jumlah pengunjung yang datang pada suatu tempat dengan tempat lain. Jumlah orang dapat dianalisis melalui sebuah citra. Dalam menganalisis sebuah citra, ada beberapa masalah yang dapat mempengaruhi, diantaranya variasi bentuk tubuh, background, ukuran resolusi, dan format citra. Pada penelitian ini, ekstraksi fitur yang digunakan yaitu Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dengan kombinasi fungsi dari 5 fungsi GLCM (ASM, IDM, Kontras, Entropy dan Korelasi) dan klasifikasi yang digunakan yaitu Support Vector Machine (SVM). Penelitian ini dilakukan bertujuan untuk menerapkan dan menguji performa dari Gray Level Cooccurrence Matrix (GLCM) dalam menghitung jumlah orang. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa accuracy terbaik pada ekstraksi fitur GLCM terdapat pada fungsi ASM dan Entropy dengan accuracy sebesar 83,4

DETEKSI BATIK BOJONEGORO MENGGUNAKAN METODE GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX (GLCM) DAN NAIVE BAYES

Salah satu karya seni dalam kebudayaan Bojonegoro yaitu batik Bojonegoro. Batik Bojonegoro memiliki jenis motif batik yang berbeda-beda maka untuk membedakan batik Bojonegoro tersebut dilakukan perancangan sistem untuk mengklasifikasi jenis batik ke dalam kelas-kelas jenis motif batik. Perancangan sistem dilakukan dalam mendeteksi batik menggunakan metode Gray Level Co-Occurrence (GLCM) sebagai ekstraksi ciri untuk proses pengambilan ciri atau inti citra dan Naive Bayes sebagai klasifikasi untuk pengelompokkan citra berdasarkan jenis batik Bojonegoro. Proses kinerja kedua sistem tersebut image processing agar citra dapat diubah menjadi data berupa angka dengan bentuk keluaran hasil transformasi dalam pengolahan citra digital. Maka penulis melakukan penggabungan kedua sistem agar dapat mengetahui hasil akurasi yang signifikan dengan tujuan untuk mempermudahkan pengenalan jenis batik Bojonegoro dan mengembangkan sistem dalam mendeteksi citra batik berdasarkan jenis motif batik Bojonegoro menggunakan pengolahan citra digital. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, sehingga pada Tugas Akhir ini perancangan sistem dapat mendeteksi batik Bojonegoro berdasarkan jenis kelas motif batik yaitu enam kelas jenis motif batik, dengan komposisi jenis batik meliwis mukti, jenis batik pari sumilak, jenis batik rancak thengul, jenis batik sato gondo wangi dan jenis batik sekar jati. Pengujian dilakukan 60 citra batik dimana masing-masing kelas memiliki enam citra batik. Sehingga didapatkan dari beberapa skenario pengujian parameter orde dua terbaik yaitu correlation, homogeneity dan entropy, arah derajat = 0° dan jarak pixel (d)=2 dengan pengujian level kuantisasi maka akurasi terbaik sebesar 85% dengan waktu komputasi 206.6715 detik. Kata Kunci: Batik Bojonegoro, GLCM, Naive Bayes

Comparison of GLCM and First Order Feature Extraction Methods for Classification of Mammogram Images

Breast cancer is one of the main causes of death in women and ranks first in cancer cases in Indonesia. Therefore, an early detection and prevention of breast cancer is necessary, one of which is through mammography procedures. A machine learning classifier such as Support Vector Machines (SVM) could be used as an aid to the doctors and radiologist in diagnosing breast cancer from the mammogram images. The aim of this paper is to compare two feature extraction methods used in SVM, namely the Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) and first order with two kernels for each method, namely Gaussian and Polynomial. Classification using SVM method is carried out by testing several parameters such as the value of C, gamma, degree and varying the pixel spacing values ​​in GLCM, which usually in previous studies only used the default pixel spacing. The dataset consists of 500 mammogram images containing 250 benign and malignant images, respectively. This study is expected to find out the best method with the highest accuracy between these two texture feature extractions and and able to distinguish between benign and malignant classes correctly. The result achieved that Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) feature extraction method with both Gaussian and Polynomial kernel yields the best performance with an accuracy of 89%

Classification of Toxic Plants on Leaf Patterns Using Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) with Neural Network Method

Poisonous plants are plants that must be avoided and not consumed by humans, because the presence of poisonous plants is also often found in the surrounding environment without realizing it. Because of the lack of knowledge to classify poisonous plant species, it will be more difficult to find out. With the help of a computer system, it will be easier to identify the types of poisonous plants. There are 3 types of poisonous plants that will be used in this study, namely cassava, jatropha, and amethyst. There are also 3 types of non-toxic plants with almost the same morphology as a comparison, namely cassava, figs, and eggplant. In this study, researchers tried to classify poisonous plant species using leaf pattern features that would be extracted using shape features and Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM). The value taken from the shape feature is the values ​​of area, width, diameter, perimeter, slender, and round. While the value of contrast, entropy, correlation, energy, and homogeneity for Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) attributes. To classify data using Neural Network with RapidMiner application. From this study, it is known that from 300 total datasets used, the highest accuracy is 96.13% using the Neural Network method. With an AUC value of 0.986 and is included in the very good category.&nbsp

Klasifikasi Wajah Manusia Menggunakan Multi Layer Perceptron

The problem of data security at a time when it is needed in the world of technology. The use of biometrics as data security is very necessary. This study aims to detect human biometrics using the Kinect sensor. The biometric that is detected is the face. The face image is captured by the Kinect sensor. For data feature extraction using Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM. The parameters used are Contrast, Energy, Homogenity, and Correlation. The data obtained will be classified using Multi Layer Perceptron. Face classification is based on race. There are 3 races studied namely Indonesian, Chinese and African Native Races. The total data used are 100 photos of faces. The classification results show an accuracy of 86.7% using Multi Layer PerceptronPermasalahan keamanan data pada saat sangat dibutuhkan dalam dunia teknologi. Penggunaan biometrik sebagai pengamanan data sangat diperlukan. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi biometrik manusia menggunakan sensor Kinect. Adapun biometric yang dideteksi adalah wajah. Hasil citra wajah ditangkap oleh sensor Kinect. Untuk ekstraksi fitur data menggunakan Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM. Adapun parameter yang digunakan adalah Contrast, Energy, Homogenity, dan Correlation. Data yang diperoleh akan diklasifikasikan menggunakan Multi Layer Perceptron. Pengklasifikasian wajah dilakukan berdasarkan ras. Terdapat 3 ras yang di teliti yaitu Ras Asli Indonesia, Chinese dan Afrika. Total data yang digunakan sebanyak 100 foto wajah. Hasil klasifikasi menunjukkan akurasi sebesar 86,7 % menggunakan Multi Layer Perceptro

Identifikasi Tumor Otak Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik pada Citra CT-Scan Otak

Telah dilakukan penelitian untuk mengidentifikasi tumor otak menggunakan jaringan syaraf tiruan dengan ekstraksi ciri Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM). Penelitian ini menggunakan 10 citra otak normal dan 10 citra otak abnormal (tumor). Tahap preprocessing dimulai dengan memotong citra menjadi ukuran 256 x 256 piksel, kemudian dilanjutkan dengan mengubah citra berwarna (RGB) menjadi citra beraras keabuan (grayscale), proses histogram, dan ekualisasi histogram untuk memperbaiki kualitas tampilan citra. Proses selanjutnya menghitung ciri statistik menggunakan Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) 4 arah (0˚, 45˚, 90˚ dan 135˚) dengan jarak d = 1. Fitur yang digunakan ada 4 yaitu kontras, korelasi, energi dan homogenitas. Identifikasi citra menggunakan jaringan syaraf tiruan propagasi balik dengan arsitektur [12 2 1]. Nilai Mean Square Error (MSE) antara target dan output jaringan saat pelatihan adalah 0,000253, sedangkan nilai MSE pada saat pengujian adalah 0,010688. Hasil penelitian menunjukkan bahwa propagasi balik dapat digunakan untuk mengidentifikasi citra otak normal dan citra otak abnormal (tumor) dengan tingkat akurasi sebesar 70%. Kata Kunci : Citra Otak, GLCM, Jaringan Syaraf Tiruan, Propagasi Bali