KLASIFIKASI JENIS BUNGA MENGGUNAKAN METODE SVM BERDASARKAN CITRA DENGAN FITUR HSV

Chandra, Millenia Mudita (2022) KLASIFIKASI JENIS BUNGA MENGGUNAKAN METODE SVM BERDASARKAN CITRA DENGAN FITUR HSV. Diploma thesis, Universitas Multi Data Palembang.

Text Millenia Mudita Chandra 1822250005.pdf Download (1MB)

Abstract

Bunga mempunyai banyak jenis yang beraneka ragam, dari warna, bentuk, ukuran, makna, dan lain – lain. Adapun bunga yang terkadang terlihat mirip sehingga sulit dibedakan, contohnya saja bunga matahari dan bunga daisy. Keduanya memiliki kelopak bunga berwarna kuning cerah, inti bunga yang mirip, memiliki kelopak bunga yang banyak berbentuk mekar, dan batang tumbuhan yang berwarna hijau. Dengan ciri – ciri yang sulit dibedakan tersebut, maka dilakukanlah penelitian dengan melakukan resize sebesar 320x240 piksel, kemudian citra akan di ekstraksi dengan fitur HSV. Algoritma Support Vector Machine yang digunakan dalam klasifikasi ini memiliki akurasi keseluruhan sebesar 63.66%.

Actions (login required)

View Item