IDENTIFIKASI BIBIT PALA JANTAN DAN BETINA BERDASARKAN FITUR BENTUK DAN TEKSTUR CITRA DAUN MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION
| Main Author: | ERI SATRIA RZ |
|---|---|
| Format: | |
| Terbitan: |
Fakultas Pascasarjana
, 2019
|
| Online Access: |
http://etd.unsyiah.ac.id//index.php?p=show_detail&id=62336 |
Daftar Isi:
- Salah satu tahap dalam proses penanaman bibit pala di lahan pertanian adalah identifikasi jenis kelamin bibit pala jantan dan betina. Proses identifikasi bibit pala tersebut masih menggunakan cara manual, sedangkan cara tersebut sering kali tidak akurat dan tidak efisien. Oleh karena itu, pada penelitian ini membahas metode dan hasil identifikasi daun bibit pala jantan dan betina berdasarkan gabungan ekstraksi fitur bentuk dan tekstur daun menggunakan learning vector quantization (LVQ). Metode ekstraksi fitur bentuk yang digunakan terdiri dari dari slimness, roundness, narrow factor, rasio perimeter dan diameter, rasio perimeter dengan panjang lebar sedangkan untuk tekstur adalah contrast, correlation, energy, dan homogeneity. Hasil dari gabungan ektraksi fitur bentuk dan tekstur diterapkan sebagai vector input pada saat klasifikasi menggunakan metode LVQ. Sedangkan LVQ bertujuan untuk klasifikasi berdasarkan hasil ekstraksi, dengan cara inisialisasi parameter LVQ yaitu learning rate dan epoch. Perubahan nilai learning rate pada LVQ sangat berpengaruh untuk mendapatkan persentase tingkat kebenaran data, nilai learning rate harus bernilai antara 0 sampai 1. Tingkat keakuratan prediksi LVQ yang didapatkan dalam penelitian ini sebesar 92.30%, dengan nilai learning rate terbaik 0.001 sampai 0.09 dan epoch 50.
- Banda Aceh