Aplikasi Pengolahan Citra: Kombinasi Edge Detection dan LBPH (Local Binary Pattern Histogram) Untuk Pengenalan Daun Herbal

Muhammad Furqan Rasyid; Muhammad Syukri Mustafa

doi:10.25273/doubleclick.v6i2.12446

Authors

Muhammad Furqan Rasyid Universitas Dipa Makassar
Muhammad Syukri Mustafa Universitas Dipa Makassar

DOI:

https://doi.org/10.25273/doubleclick.v6i2.12446

Keywords:

Daun Herbal, Pengolahan Citra, Edge Detection, LBPH, Confusion Matrix

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk sistem pengenalan daun herbal dengan menggunakan teknologi pengolahan citra. Penelitian ini menghitung akurasi sistem pengenalan daun yang mengkombinasikan Edge Detection untuk mendeteksi dan LBPH untuk mengklasifikasikan daun herbal. Pengujian dilakukan terhadap 40 daun yang dikelompokkan menjadi 5 jenis daun herbal. Pengelompokan berdasarkan jenis daun yang paling mudah ditemukan di Indonesia. Pengujian dilakukan menggunakan metode confusion matriks. Dari hasil pengujian diperoleh kesimpulan bahwa kombinasi antara edge detection dan LBPH kurang baik untuk mengenali daun herbal.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biography

Muhammad Furqan Rasyid, Universitas Dipa Makassar

Manajemen Informatika

References

Ahmed, A., Guo, J., Ali, F., Deeba, F., & Ahmed, A. (2018). LBPH based improved face recognition at low resolution. 2018 International Conference on Artificial Intelligence and Big Data (ICAIBD), 144â€“147. https://doi.org/10.1109/ICAIBD.2018.8396183

Alkaromi, M. A. (n.d.). Komparasi Algoritma Klasifikasi untuk dataset iris dengan rapid miner. 10.

Saxena, A., Khanna, A., & Gupta, D. (2020). Emotion Recognition and Detection Methods: A Comprehensive Survey. Computer Science and Engineering Department, Guru Gobind Singh Indraprastha University, New Delhi, India, Journal of Artificial Intelligence and Systems, 2(1), 53â€“79. https://doi.org/10.33969/AIS.2020.21005

Damayanti, M., & Adi, C. K. (2019). Pengenalan Daun Tanaman Obat Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation. MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem), 98â€“103. https://doi.org/10.54367/means.v4i2.542

Data Mining: Konsep Dan Aplikasi. (n.d.). Retrieved May 7, 2019, from http://andipublisher.com/produk-0113004603-data-mining-konsep-dan-aplikasi-mengguna.html

Rasyid, M., Zainuddin, Z., & Andani, A. (2019, June 14). Early Detection of Health Kindergarten Student at School Using Image Processing Technology. 1st International Conference on Science and Technology, ICOST 2019, 2-3 May, Makassar, Indonesia. https://eudl.eu/doi/10.4108/eai.2-5-2019.2284609

Suhendra, C. D., & Wardoyo, R. (2015). Penentuan Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation (Bobot Awal dan Bias Awal) Menggunakan Algoritma Genetika. IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems), 9(1), 77â€“88. https://doi.org/10.22146/ijccs.6642

Tyagi, V. (2018). Understanding Digital Image Processing. https://doi.org/10.1201/9781315123905

Ullah, Md. B. (2020). CPU Based YOLO: A Real Time Object Detection Algorithm. 2020 IEEE Region 10 Symposium (TENSYMP), 552â€“555. https://doi.org/10.1109/TENSYMP50017.2020.9230778

Vikram Mutneja, D. (2015). Methods of Image Edge Detection: A Review. Journal of Electrical & Electronic Systems, 04(02). https://doi.org/10.4172/2332-0796.1000150