Perkembangan teknologi informasi sudah sangat cepat. Contoh dalam perkembangan teknologi saat ini yaitu pengolahan citra digital yang serba mudah dan instan. Banyak aplikasi-aplikasi pengolahan citra digital yang sudah bisa diakses pada web, dekstop, maupun mobile. Salah satu objek citra yang dapat dianalisis adalah citra kayu. Dalam metode penelitian ini akan mengembangkan metode GLCM untuk identifikasi jenis kayu dengan cara mendapatkan ekstrasi fitur untuk proses identifikasi selanjutnya. Dan menyiapkan dataset citra jenis kayu dan melakukan pengolahan citra kayu tersebut agar siap untuk diekstraksi fitur. Salah satunya dalam identifikasi jenis kayu yang masih dengan cara manual. Oleh sebab itu dalam mengekstrasi fitur pada citra kayu menggunakan metode Gray Level Co-occurrence Matrix. Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) adalah suatu metode yang digunakan untuk analisis tekstur/ekstraksi ciri. Dataset yang digunakan merupakan dataset training citra. Sampai akhirnya dapat menyimpulkan suatu citra yang tidak dikenal sebelumnya menjadi memiliki jenis kayu yang ada sesuai tingkat tingkat akurasi tertentu menggunakan metode K-Nearest Neighbor. Kata Kunci : Identifikasi Kayu, Extraction, Computer Vision, Machine Learning, Gray-Level Co occurrence Matrix, K-Nearest Neighbor

Noor Pratama, Mochamad Fiqri (2022) Perkembangan teknologi informasi sudah sangat cepat. Contoh dalam perkembangan teknologi saat ini yaitu pengolahan citra digital yang serba mudah dan instan. Banyak aplikasi-aplikasi pengolahan citra digital yang sudah bisa diakses pada web, dekstop, maupun mobile. Salah satu objek citra yang dapat dianalisis adalah citra kayu. Dalam metode penelitian ini akan mengembangkan metode GLCM untuk identifikasi jenis kayu dengan cara mendapatkan ekstrasi fitur untuk proses identifikasi selanjutnya. Dan menyiapkan dataset citra jenis kayu dan melakukan pengolahan citra kayu tersebut agar siap untuk diekstraksi fitur. Salah satunya dalam identifikasi jenis kayu yang masih dengan cara manual. Oleh sebab itu dalam mengekstrasi fitur pada citra kayu menggunakan metode Gray Level Co-occurrence Matrix. Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) adalah suatu metode yang digunakan untuk analisis tekstur/ekstraksi ciri. Dataset yang digunakan merupakan dataset training citra. Sampai akhirnya dapat menyimpulkan suatu citra yang tidak dikenal sebelumnya menjadi memiliki jenis kayu yang ada sesuai tingkat tingkat akurasi tertentu menggunakan metode K-Nearest Neighbor. Kata Kunci : Identifikasi Kayu, Extraction, Computer Vision, Machine Learning, Gray-Level Co occurrence Matrix, K-Nearest Neighbor. Skripsi thesis, UNIVERSITAS SANGGA BUANA YPKP.

	Text cover.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (124kB)
	Text 3. lembar pernyataan.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (58kB)
	Text 2. lembar pengesahan.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (151kB)
	Text SKRIPSI PRAISKA ARYA A (2114237023).pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB)
	Text BAB I.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (55kB)
	Text Abstrak.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (342kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf - Bibliography Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (154kB)

Abstract

Perkembangan teknologi informasi sudah sangat cepat. Contoh dalam perkembangan teknologi saat ini yaitu pengolahan citra digital yang serba mudah dan instan. Banyak aplikasi-aplikasi pengolahan citra digital yang sudah bisa diakses pada web, dekstop, maupun mobile. Salah satu objek citra yang dapat dianalisis adalah citra kayu. Dalam metode penelitian ini akan mengembangkan metode GLCM untuk identifikasi jenis kayu dengan cara mendapatkan ekstrasi fitur untuk proses identifikasi selanjutnya. Dan menyiapkan dataset citra jenis kayu dan melakukan pengolahan citra kayu tersebut agar siap untuk diekstraksi fitur. Salah satunya dalam identifikasi jenis kayu yang masih dengan cara manual. Oleh sebab itu dalam mengekstrasi fitur pada citra kayu menggunakan metode Gray Level Co-occurrence Matrix. Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) adalah suatu metode yang digunakan untuk analisis tekstur/ekstraksi ciri. Dataset yang digunakan merupakan dataset training citra. Sampai akhirnya dapat menyimpulkan suatu citra yang tidak dikenal sebelumnya menjadi memiliki jenis kayu yang ada sesuai tingkat tingkat akurasi tertentu menggunakan metode K-Nearest Neighbor. Kata Kunci : Identifikasi Kayu, Extraction, Computer Vision, Machine Learning, Gray-Level Co occurrence Matrix, K-Nearest Neighbor

Actions (login required)

View Item