Analisis Pengenalan Pola Daun Menggunakan Metode Linear Discriminant Analysis (LDA) dan Jarak Minkowski

Authors

  • Dian Ami Widyati Universitas Diponegoro
  • R. Rizal Isnanto Universitas Diponegoro
  • Munawar Agus Riyadi

DOI:

https://doi.org/10.26623/transformatika.v18i2.2975

Keywords:

Daun, Linear Discriminant Analysis (LDA), Jarak Minkowski

Abstract

Indonesia adalah negara tropis yang memiliki keanekaragaman jenis tumbuhan. Tumbuhan terdiri atas tiga organ dasar yaitu akar, batang dan daun. Daun merupakan salah satu bagian yang sering digunakan untuk mengklasifikasikan tanaman, karena setiap jenis tanaman memiliki ciri yang berbeda. Bentuk tepian daun bisa digunakan untuk acuan klasifikasi daun. Otak manusia memiliki keterbatasan dalam mengolah atau mengignat informasi jenis-jenis tanaman yang berdasarkan daun. Oleh karena itu dibutuhkan peralihan pengetahuan manual ke suatu sistem digital. Maka dalam penelitian ini dibuat sistem yang mampu melakukan pengenalan daun menggunakan ekstraksi ciri pada daun menggunakan metide Linear Discriminant Analysis ( LDA ) dan jarak Minkowski.

Proses pengenalan pola citra daun diawali dengan pengambilan citra daun, kemudian masuk ke tahap prapengolahan untuk membedakan objek dengan latar belakang. Setelah itu masuk ke tahap ekstraksi ciri menggunakan Linear Discriminant Analysis (LDA ) untuk mendapatkan karakteristik ciri dari citra dan Jarak Minkowski untuk melakukan pengenalan dari pola daun.

                      Berdasarkan hasil penelitian dengan jumlah data sebanyak 40 kelas dengan masing-masing kelas sebanyak 6 citra, dengan citra latih sebanyak 160 citra daun dan citra uji sebanyak 80 citra daun. Saat pengenalan menggunakan jarak minkowski menggunakan 3 koefisien yaitu koefisien minkowski 1, 2, dan 3. Dari ­ ­masing-masing koefisien minkowski didapatkan persentase keakurasian. Persentasi keakurasian saat menggunakan koefisien minkowski 1 sebesar 41,25%, koefisien minkowski 2 sebesar 33,75%, dan koefisien minkowski 3 sebesar 30%. Persentase keakurasian pada penelitian ini tidak dapat menghasilkan diangka 80% dikarenakan jumlah data sangat mempengaruhi hasil persentase, semakin banyak data yang ada maka nilai persentase juga akan semakin kecil.

References

Perlu dilakukan penelitian lebih lanjut dengan menggunakan metode yang berbeda dan

dibandingkan dengan penelitian ini.

Referensi

A. Novitasari, E. P. Purwandari, and F. F. Coastera, Identifikasi citra daun tanaman jeruk dengan

local binary pattern dan moment invariant, J. Inform. dan Komput., vol. 3, no. September, pp. 76

, 2018.

S. Y. Riska, L. Cahyani, and M. I. Rosadi, Klasifikasi Jenis Tanaman Mangga Gadung dan

Mangga Madu Berdasarkan Tulang Daun, J. Buana Inform., vol. 6, no. 1, pp. 41 50, 2015, doi:

24002/jbi.v6i1.399.

F. Liantoni, Klasifikasi Daun Dengan Perbaikan Fitur Citra Menggunakan Metode K-Nearest

Neighbor, J. Ultim., vol. 7, no. 2, pp. 98 104, 2016, doi: 10.31937/ti.v7i2.356.

M. Melinda, Identifikasi Cacat Amunisi Dengan Menggunakan Pengolahan Citra Digital Dan

Linear Discriminat Analysis ( LDA ), Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya, 2015.

S. Cahyani, R. Wiryasaputra, and R. Gustriansyah, Identifikasi Huruf Kapital Tulisan Tangan

Menggunakan Linear Discriminant Analysis dan Euclidean Distance, J. Sist. Inf. Bisnis, vol. 8, no.

, p. 57, 2018, doi: 10.21456/vol8iss1pp57-67.

F. Muwardi and A. Fadlil, Sistem Pengenalan Bunga Berbasis Pengolahan Citra dan

Pengklasifikasi Jarak, J. Ilm. Tek. Elektro Komput. dan Inform., vol. 3, no. 2, p. 124, 2018, doi:

26555/jiteki.v3i2.7470.

L. Ratnawati and D. R. Sulistyaningrum, Penerapan Random Forest untuk Mengukur Tingkat

Keparahan Penyakit pada Daun Apel, J. Sains dan Seni ITS, vol. 8, no. 2, 2019.

M. Melinda, Identifikasi Cacat Amunisi dengan Menggunakan Pengolahan Citra Digital Dan

Linear Discriminant Analysis (LDA), 2015.

M. Fitriana, Pengenalan Citra Iris Mata Menggunakan Jarak Minkowski dengan Ekstraksi Ciri

Alihragam Gelombang Singkat Daubechies, Transient, vol. 4, p. 850, 2015.

Downloads

Published

2021-01-25

Issue

Vol. 18 No. 2 (2021): January, 2021

Section

Artikel

License

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

  1. Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
  2. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
  3. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.

Creative Commons License
Transformatika is licensed under a  Creative Commons Attribution 4.0 International License.