Rancang Bangun Prototype Ciri Citra Kulit Luar Kayu Tanaman Karet menggunakan Metode Virtual Center Of Gravity

Abstract

Citra dijital kulit kayu tanaman karet memiliki tingkat kerapatan intensitas yang tinggi. Pola suatu citra dapat dikenali melalui proses analisis ciri. Ekstraksi ciri yang merupakan salah satu proses analisis ciri pada penelitian ini mengunakan metode Virtual Center Of Gravity (VCG) dengan segmentasi citra berbasis warna abu-abu (Gray Base) dan warna hitam putih (Contour Base). Prototype ciri yang dibangun berasal dari 3 (tiga) data citra yang telah melalui proses pemilihan data terbaik (best sample selection) sebagai proses pelatihan dengan menggunakan tenik coefficient correlation. Keputusan yang diharapkan adalah sebuah model klasifikasi usia produktifitas tanaman karet dengan menguji berbagai data citra uji terhadap prototype ciri dengan menggunakan pengukuran kemiripan dan jarak (similiarity measurement). Performance dari pengujian ini menggunakan pengukuran tingkat kesalahan (error analysis rate) dan pengukuran keberhasilan penentuan klasifikasi (Accuracy). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa dari maksimal 18 data pengujian yang terbagi menjadi maksimal 6 data valid image dan 12 data forgery image, dengan variasi pengujian sebanyak 5 kali pada setiap kategori diperoleh tingkat Accuracy terendah sebesar 77.78% dan tertinggi sebesar 85.19%.Kata Kunci — Performance, Prototype ciri, Segmentation Gray Base & Contour Base, Similarity measurement, Virtual Center of Grafity.