Wiwik Dyah Septiana Kurniati
Unknown Affiliation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

PENGGUNAAN ANALISA FAKTOR UNTUK KLASIFIKASI CITRA PENGINDERAAN JAUH MULTISPEKTRAL Arifin, Agus Zainal; Kurniati, Wiwik Dyah Septiana
JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Vol 1, No 1 Juli 2002
Publisher : Department of Informatics, Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (421.672 KB) | DOI: 10.12962/j24068535.v1i1.a91

Abstract

Proses clustering bisa berlangsung baik secara hierarchical (split dan merge) maupun partitional (partisi). Proses split yang pembagiannya berdasarkan histogram lebih mudah dilakukan pada satu dimensi, sehingga dibutuhkan proses transformasi. Metode transformasi yang umum digunakan adalah Principal Component Analysis (PCA). Namun PCA ternyata hanya didasarkan pada pencarian dimensi bervariansi maksimum, sehingga memungkinkan terjadinya overlapping kelas, dalam arti ada kelas yang tidak dapat dipisahkan Pada penelitian ini, metode transformasi yang digunakan adalah Analisa Faktor (Factor Analysis / Canonical Analysis). Metode ini lebih baik bila dibandingkan dengan metode Principal Component Analysis (PCA). Sebab, Analisa Faktor mentransformasi sekaligus memilah cluster dalam feature space. Tiga proses utama dalam penelitian ini yaitu split, merge, dan partitional K-means clustering. Citra multispektral ditransformasi menjadi satu dimensi. Histogram satu dimensi displit dengan pemilihan puncak kurva. Merge menggabungkan cluster hasil split tersebut. Cluster yang berdekatan digabungkan menjadi cluster baru. K-means clustering digunakan untuk mendeteksi lokasi pusat cluster (prototipe cluster) dan sekaligus mengelompokkan pixel ke setiap cluster. Hasil penelitian ini dibandingkan dengan hasil algoritma clustering yang proses transformasinya menggunakan PCA. Hasil perbandingan membuktikan bahwa clustering yang proses transformasinya menggunakan Analisa Faktor menghasilkan heterogenitas antar cluster lebih tinggi (Tr(SB) meningkat antara 0.83 % sampai 19.58 %). Adapun kekompakan tiap cluster tidak selalu optimal. Hal ini sangat mungkin disebabkan jumlah kelas sampel kurang banyak dan pengambilan sampel di tiap kelas kurang bervariasi. Kata kunci: Analisa Faktor, complete link, K-means clustering, Scatter within class, Scatter between class