Klasifikasi Terumbu Karang Memanfaatkan Ekstraksi Fitur Tekstur Full Neighbor Local Binary Pattern
| Main Author: | Ikhsan Nur, Muhammad |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2020
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/id/eprint/193808/1/Muhammad%20Ikhsan%20Nur.pdf http://repository.ub.ac.id/id/eprint/193808/ |
Daftar Isi:
- Indonesia menjadi salah satu negara yang beruntung karena berada di daerah besar pertumbuhan terumbu karang. Terumbu karang merupakan satu dari sekian banyak ekosistem tertua yang secara biologi dan ekonomi cukup penting di dunia. Untuk menjaga kelestarian dari terumbu karang maka diperlukan sebuah alat untuk mengenali jenis-jenis terumbu karang. Oleh karena itu, dilakukan pengenalan jenis terumbu karang dengan memanfaatkan tekstur dari citra terumbu karang. Penelitian menerapkan full neighbor local binary pattern sebagai deskriptor tekstur dan kombinasi fitur statistika (rata-rata intensitas, standar deviasi, skewness, energi, dan smoothness). Berdasarkan pengujian yang dilakukan pada 500 citra terumbu karang didapatkan akurasi terbaik sebesar 78% yang didapatkan dari kombinasi rata-rata intensitas, standar deviasi, skewness, energi, dan smoothness serta jarak tetangga atau (r) sama dengan 4 yang diklasifikasikan menggunakan jaringan syaraf tiruan backpropagation.