Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.556
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Sainteks Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer InfoTekJar (Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan) Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) JIKA (Jurnal Informatika) J-Icon : Jurnal Komputer dan Informatika Teknomatika: Jurnal Informatika dan Komputer
Erik Iman Heri Ujianto
Universitas Teknologi Yogyakarta
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology

Published : 8 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Sainteks

 1 
Multilevel Thresholding Segmentasi Citra Warna Menggunakan Logarithmic Decreasing Inertia Weight Particle Swarm Optimization Murinto Murinto; Adhi Prahara; Erik Iman Heri Ujianto
Sainteks Vol 19, No 1 (2022): April
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30595/sainteks.v19i1.13295

Abstract

Permasalahan utama dari segmentasi citra warna adalah tidak semua metode segmentasi citra yang ada saat ini dapat digunakan secara langsung seperti halnya pada citra gray scale. Maka dari itu diperlukan suatu teknik yang tepat untuk melakukan segmentasi warna. Teknik yang digunakan dalam penelitian ini adalah teknik segmentasi multilevel thresholding dengan menggunakan suatu bobot inersia logarithm decreasing particle swarm optimization (LogPSO). Bobot inersia Nilai threshold optimal diperoleh dengan cara memaksimalkan fungsi objektif Otsu. Teknik yang diusulkan mengurangi waktu perhitungan untuk perhitungan threshold optimum didasarkan pada multilevel thresholding yang diujikan pada 8 citra warna standar. Suatu analisis perbandingan secara detail dengan bobot inersia lainnya yang didasarkan pada multilevel thresholding yakni constant particle swarm optimization (CPSO), menunjukkan hasil kinerja yang lebih baik pada metode yang diusulkan. Kinerja segmentasi citra warna dalam penelitian ini didasarkan pada peak signal to noise ratio (PSNR), mean, standar deviasi fitness, structural similarity index measure (SSIM), mean square of error (MSE) serta waktu perhitungannya. Algoritma LogPSO menunjukkan hasil yang lebih baik pada keseluruhan parameter tersebut kecuali pada waktu penghitungan. Algoritma LogPSO lebih lama waktu perhitungannya dibandingkan dengan CPSO.
Co-Authors Adhi Prahara ADITYA HERMAWAN Agus Rakhmadi Mido Agus Rakhmadi Mido Alfin Syarifuddin Syahab Enggar Novianto Gunawan Wibisono Muhammad Rizki Murinto Murinto Rianto Rianto Rianto Rianto Tri Waluyo Triyas Hevianto Saputro