Please use this identifier to cite or link to this item:
http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/75947
Title: | Optimasi K-Means Clustering Menggunakan Particle Swarm Optimization pada Sistem ldentifikasi Tumbuhan Obat Berbasis Citra |
Authors: | Bisilisin, Franki Yusuf Herdiyeni, Yeni Silalahi, Bib Paruhum |
Issue Date: | 2014 |
Publisher: | Departemen Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor |
Series/Report no.: | Volume 3;Nomor 1 Mei 2014 |
Abstract: | Teknologi identifikasi pada penelitian ini diperlukan untuk mempercepat proses identifikasi spesies tumbuhan obat berupa data citra digital. Penelitian ini membangun sistem identifikasi tumbuhan obat menggunakan teknik clustering. Teknik clustering digunakan untuk mengelompokkan data citra sesuai dengan spesies tumbuhan obat. Penelitian ini bertujuan melakukan optimasi k-means clustering menggunakan metode particle swarm optimization (PSO). Metode PSO digunakan untuk mengatasi kelemahan pada metode clustering tradisional yaitu pemilihan pusat cluster awal dan solusi lokal. Proses ekstraksi fitur menggunakanfazzy local binary pattern (FLBP) untuk merepresentasikan tekstur dari citra. Implementasi program menggunakan bahasa pemrograman C++. Analisis clustering dilakukan untuk 30 spesies tumbuhan obat yang ada di Indonesia dengan jumlah 48 citra masing-masing spesies. Pengukuran kualitas clustering menggunakan nilai quantization error dan akurasi. Hasil yang diperoleh menunjukkan metode PSO mampu meningkatkan kinerja dari metode k-means clustering dalam proses identifikasi tumbuhan obat. |
URI: | http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/75947 |
ISSN: | 2089-6026 |
Appears in Collections: | Jurnal Ilmu Komputer |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
ART2014fyb.pdf | Fulltext | 4.73 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.