PENELUSURAN CITRA ASET BERBASIS KEMIRIPAN CITRA MENGGUNAKAN FITUR BENTUK, WARNA DAN TEKSTUR SERTA KLUSTERING K-MEANS

  • Jumi Jumi Politeknik Negeri Semarang
  • Achmad Zaenuddin Politeknik Negeri Semarang

Abstract

Kemiripan (similarity) sebuah citra merupakan salah satu key field untuk melakukan proses pencarian kembali (image retrieval) sebuah citra dalam hal ini citra aset. Kemiripan sebuah citra query dengan citra database dapat dilakukan dengan melakukan analisa berdasarkan fitur citra yaitu fitur bentuk, warna dan tekstur. Pada penelitian ini telah dilakukan analisa pencarian kemiripan citra berdasarkan fitur bentuk, warna dan tekstur dengan menggunakan metode Invariant moment, color moment dan statistical texture serta euclidean distance sebagai pengukur jarak kemiripannya. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kombinasi dari ketiga fitur yaitu fitur bentuk, warna dan tekstur serta pengelompokan data dengan KMeans Clustering telah menghasilkan tingkat akurasi kemiripan mencapai lebih dari 90%%. Bahwa pada penelitian sebelumnya tingkat akurasi analisa kemiripan berdasarkan fitur bentuk mempunyai tingkat akurasi sebesar 70%. Hal tersebut menunjukkan bahwa kombinasi ketiga fitur dan K-Means Clustering telah meningkatkan akurasi penelusuran pada database citra aset.

Published
2015-11-07
How to Cite
JUMI, Jumi; ZAENUDDIN, Achmad. PENELUSURAN CITRA ASET BERBASIS KEMIRIPAN CITRA MENGGUNAKAN FITUR BENTUK, WARNA DAN TEKSTUR SERTA KLUSTERING K-MEANS. Prosiding Sentrinov (Seminar Nasional Terapan Riset Inovatif), [S.l.], v. 1, n. 1, p. 325-336, nov. 2015. ISSN 2477-2097. Available at: <https://proceeding.sentrinov.org/index.php/sentrinov/article/view/39>. Date accessed: 25 sep. 2021.