Jurnal Transformatika
Vol 18, No 2 (2021): January, 2021

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

Dian Ami Widyati (Unknown)
R. Rizal Isnanto (Universitas Diponegoro)
Munawar Agus Riyadi (Unknown)



Article Info

Publish Date
25 Jan 2021

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.

Copyrights © 2021






Journal Info

Abbrev

TRANSFORMATIKA

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

Transformatika is a peer reviewed Journal in Indonesian and English published two issues per year (January and July). The aim of Transformatika is to publish high-quality articles of the latest developments in the field of Information Technology. We accept the article with the scope of Information ...