Resty Aplikasi Pengenalan Ubi Jalar Berdasarkan Pola Daun Menggunakan Principal Component Analysis
| Main Authors: | Wulanningrum, Resty, Teguh, Aji |
|---|---|
| Format: | Article info eJournal |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
Universitas Nusantara PGRI Kediri
, 2017
|
| Online Access: |
http://ojs.unpkediri.ac.id/index.php/gj/article/view/522 http://ojs.unpkediri.ac.id/index.php/gj/article/view/522/646 |
Daftar Isi:
- Abstrak–Di dalam kehidupan sehari-hari pengolahan citra digital memegang peranan sangat penting, salah satu perannya adalah dapat mengenali suatu pola atau yang sering disebut dengan pengenalan pola. Untuk saat ini pengenalan pola telah diwujudkan dalam suatu aplikasi yang dapat membantu manusia dalam mengenali pola suatu benda. Salah satunya adalah pengenalan daun ubi jalar. Rumusan masalah yang diajukan adalah Apakah Metode Principal Component Analysis dapat digunakan untuk mengenali daun ubi jalar. Apakah sistem Principal Component Analysis merupakan cara yang tepat untuk proses pengenalan. Metode Principal Component Analysis merupakan metode yang dinilai mudah dalam mengekstraksi informasi yang berhubungan terhadap sekumpulan data yang meragukan karena cara kerja PCA dapat mereduksi dimensi variabel data input menjadi komponen utama dengan kehilangan informasi minimum, sehingga proses pengenalan daun ubi jalar akan lebih cepat dan memiliki akurasi tinggi. Pada uji coba nilai threshold di dapatkan akurasi tertinggi yakni 95% untuk nilai threshold 50-100. Sedangkan akurasi terendah yakni 24,4% dengan nilai threshold 150-255. Sementara itu untuk uji coba perbandingan jumlah data training dan testing didapatkan hasil akurasi tertinggi yakni 95% untuk perbandingan jumlah data training dan testing 100 banding 100. Dan didapatkan hasil akurasi terendah yaitu 24,4% untuk perbandingan jumlah data training dan testing 80 banding 120. Kata Kunci—Pengenalan, Daun Ubi Jalar, Principal Component Analysis.
- Abstract – In the everyday life of digital image processing plays an important role, one role is to recognize a pattern or often referred to as pattern recognition. For now the pattern recognition has been realized in an application that can help people in recognizing the pattern of an object. One of them is the introduction of sweet potato leaves. The formulation of the problem posed is Is Principal Component Analysis method can be used to identify sweet potato leaves. Is the Principal Component Analysis system is the right way for the recognition process. Methods of Principal Component Analysis is a method which was considered easy in extracting information related to a set of data that is doubtful because of the workings of PCA can reduce the dimension variable input data into the main components with the loss of the minimum information, so that the process of introduction of sweet potato leaves will be faster and have a high accuracy. At the trial in the threshold value get the highest with 95% accuracy for the threshold value 50-100. While low of 24.4% accuracy with a threshold value 150-255. Meanwhile, to test the comparison of the training data and testing showed the highest with 95% accuracy for the comparison of the amount of training data and testing 100 to 100. And the accuracy of the results obtained from the bottom at 24.4% for the ratio of the amount of training data and testing the 80 appeals 120. Keywords— Recognation, Sweet Potato Leaves, Principal Component Analysis