PENGELOMPOKKAN CITRA KENDARAAN (MOTOR DAN MOBIL) BERDASARKAN BENTUK MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS

Authors

  • Margi Cahyanti Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Gunadarma
  • M Ridwan Dwi Septian Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Gunadarma
  • Ericks Rachmat Swedia Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Gunadarma
  • Ravi A Salim Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Gunadarma

Keywords:

K-Means, Pengelompokkan, Prewitt

Abstract

Penelitian ini mengimplementasikan algoritma K-Means untuk mengelompokkan data citra digital kendaraan mobil dan motor. Proses pengelompokkan terdiri dari tahapan citra input yang ditransformasi ke grayscale, hasil dari citra grayscale tersebut diambil nilai garis tepi menggunakan operator Prewitt. Hasil nilai citra Prewitt disimpan ke dalam basis data. Tahapan selanjutnya untuk mengelompokkan data citra tersebut menggunakan algoritma K-Means. Citra yang dikelompokkan adalah kendaraan motor dan mobil dan pengelompokkan dibagi menjadi dua jenis citra. Tahapan awal adalah menentukan centroid yang diambil dari dua data nilai citra yang terdapat dalam basis data secara acak. Tahapan akhir adalah menghitung jarak antar nilai menggunakan jarak Euclidean untuk mencari perpindahan kelompok. Jika tidak ada perpindahan data maka kelompok dianggap stabil dan proses pengelompokkan selesai. Uji-coba aplikasi ini menggunakan 12 data citra (enam data citra mobil dan enam data citra motor) dengan latar belakang berwarna putih. Citra ini diambil berukuran 150 x 100 piksel. Dengan adanya aplikasi ini dapat mempermudah pengguna dalam mengelompokkan data citra kendaraan.

References

Penelitian ini mengimplementasikan algoritma K-Means untuk mengelompokkan data citra digital kendaraan mobil dan motor. Proses pengelompokkan terdiri dari tahapan citra input yang ditransformasi ke grayscale, hasil dari citra grayscale tersebut diambil nilai garis tepi menggunakan operator Prewitt. Hasil nilai citra Prewitt disimpan ke dalam basis data. Tahapan selanjutnya untuk mengelompokkan data citra tersebut menggunakan algoritma K-Means. Citra yang dikelompokkan adalah kendaraan motor dan mobil dan pengelompokkan dibagi menjadi dua jenis citra. Tahapan awal adalah menentukan centroid yang diambil dari dua data nilai citra yang terdapat dalam basis data secara acak. Tahapan akhir adalah menghitung jarak antar nilai menggunakan jarak Euclidean untuk mencari perpindahan kelompok. Jika tidak ada perpindahan data maka kelompok dianggap stabil dan proses pengelompokkan selesai. Uji-coba aplikasi ini menggunakan 12 data citra (enam data citra mobil dan enam data citra motor) dengan latar belakang berwarna putih. Citra ini diambil berukuran 150 x 100 piksel. Dengan adanya aplikasi ini dapat mempermudah pengguna dalam mengelompokkan data citra kendaraan.

Downloads

Published

2018-12-04

How to Cite

Cahyanti, M., Septian, M. R. D., Swedia, E. R. and Salim, R. A. (2018) “PENGELOMPOKKAN CITRA KENDARAAN (MOTOR DAN MOBIL) BERDASARKAN BENTUK MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS”, Sebatik, 22(2), pp. 153–160. Available at: https://jurnal.wicida.ac.id/index.php/sebatik/article/view/322 (Accessed: 24 November 2024).

Issue

Vol. 22 No. 2 (2018): DESEMBER 2018

Section

Articles

License

 

Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article