Pengenalan Citra Jenis Makanan Menggunakan Klasifikasi Naïve Bayes Dengan Ekstraksi Fitur Hue Saturation Intensity Color Moments Dan Morphological Shape Descriptors
| Main Author: | Perdana, Ian Lord |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2019
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/172074/1/IAN%20LORD%20PERDANA%20%282%29.pdf http://repository.ub.ac.id/172074/ |
Daftar Isi:
- Proses klasifikasi jenis makanan menjadi penting karena akan menentukan makanan yang akan diproses pada sistem yang merekam makanan dengan tujuan kesehatan atau diet. Proses untuk menentukan jenis makanan teridiri dari proses preprocessing, yang dilanjutkan dengan mengubah model warna dari RGB menjadi HSI. Proses selanjutnya adalah pengekstraksian fitur warna dengan Color Moment yang akan menghasilkan fitur mean, standar deviasi, dan skewness dari masingmasing channel warna citra. Setelah itu pengkstraksian fitur bentuk dengan Morphological Shape Descriptors (MSD) yang akan menghasilkan fitur panjang, lebar, diameter, dan rasio aspek. Setelah fitur-fitur dari citra makanan diperoleh, dilakukan pengklasifikasian dengan metode klasifikasi Naive Bayes dibantu dengan fungsi LogSumExp untuk proses penghitungan probabilitasnya. Pada pengujian hasil akurasi menghasilkan hasil akurasi sebesar 78% dengan penggunaan jumlah data uji sebanyak 100 data uji. Pengujian terhadap dimensi citra menghasilkan hasil akurasi sebesar 81% dengan ukuran dimensi 300x300 piksel. Pengujian terhadap jumlah fitur menghasilkan hasil akurasi sebesar 83% saat menggunakan metode ekstraksi fitur color moment saja. Dari pengujian yang telah dilakukan, disimpulkan bahwa metode color moment dan morphological shape descriptor dengan metode klasifikasi Naive Bayes dapat digunakan untuk mengklasifikasikan citra makanan.