Sistem Identifikasi Jamur Menggunakan Metode Ekstraksi Ciri Statistik Orde 1 dan Klasifikasi Jarak

Authors

  • Sapriani Gustina Ahmad Dahlan University
  • Abdul Fadlil Ahmad Dahlan University
  • Rusydi Umar Ahmad Dahlan University

DOI:

https://doi.org/10.33633/tc.v16i4.1490

Keywords:

Identifikasi Jamur, Klasifikasi Jarak, Statistik Orde 1

Abstract

Sistem pengenalan identifikasi jamur berbasis komputer merupakan suatu proses memasukkan informasi berupa citra jamur ke dalam sebuah komputer. Selanjutnya komputer akan menerjemahkan serta mengidentifikasi jenis jamur tersebut. Pada penelitian ini telah dilakukan perancangan sistem identifikasi jamur dengan memanfaatkan kamera untuk akuisisi data pada citra jamur. Langkah yang dilakukan yaitu pemrosesan awal, ekstraksi ciri dan pengklasifikasan. Pengembangan sistem tahap pertama yang dilakukan adalah tahap penentuan pola standar referensi  dan tahap kedua yaitu pengujian. Data yang digunakan sebagai standar referensi sebanyak 3 sampel jamur dari 5 jenis jamur yang akan diteliti yaitu Jamur Kancing, Jamur Kuping, Jamur Merang, Jamur Lingzhi Kerang dan Jamur Tiram Merah. Sedangkan untuk pengujian unjuk  kerja sistem menggunakan 27 sampel untuk masing- masing jenis jamur. Pengujian unjuk kerja sistem dilakukan menggunakan metode klasifikasi jarak. Hasil pengujian untuk sistem identifikasi citra jamur menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi sebesar 82% dengan metode ekstraksi ciri Statistik Orde 1 dan metode klasifikasi jarak.

References

Kartini Sinaga, Dewi. 2014. Implementasi Learning Vector Quantization (LVQ) Dalam mengenal Pertumbuhan Jamur. Skripsi. Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik Dan Ilmu Komputer. Universitas Komputer Indonesia.

Yuda Permadi dan Murito.2015.Aplikasi Pengolahan Citra Untuk Identifikasi Kematangan Mentimun Berdasarkan Tekstur Kulit Buah Mentimun Menggunakan Metode Ekstraksi Ciri Statistik. Jurnal Informatika. Vol 9, No.1. UAD.Yogyakarta

Abdul Fadlil.2012. Sistem pengenalan citra jenis-jenis tekstil. Jurnal Spektrum Industri. Vol 10, No 1. UAD.Yogyakarta.

Oky Dwi Nurhayati.2015.Sistem Analisis Tekstur Secara Statistik Orde Pertama Untuk

Mengenali Jenis Telur Ayam Biasa Dan Telur Ayam Omega-3. Jurnal Sistem Komputer,

Vol 5, No 2. UNDIP.

Nur Desmia Sari, Shinta dan Abdul Fadlil.2014. Sistem Identifikasi Citra Jahe (Zingiber Officinale) Menggunakan Metode Jarak Czekanowski. Jurnal Sarjana Teknik Informatika. Volume 2. Nomor 2. UAD. Yogyakarta.

Saifudin dan Abdul Fadlil.2015.Sistem Identifikasi Citra Kayu Berdasarkan Tekstur menggunakan Gray Level Coocurrence Matrix (GLCM) dengan Klasifikasi Jarak Euclidean. Jurnal Sarjana Teknik Informatika. Volome 19, No.3. UAD. Yogyakarta.

Wahyu Nugroho, Heru. 2011. Identifikasi Citra Kacang Dengan Menggunakan Metode Fungsi Jarak, Untuk Membandingkan Dua Metode Jarak Antar Metode Jarak Manhattan Dan Euclidean. Skripsi. MIPA.UAD.Yogyakarta.

Dian Permata Sari dan Abdul Fadlil.2014. Sistem Identifikasi Citra Rimpang Pada Tanaman Famili Zingiberaceae (Temu – Temuan) Menggunakan Metode Fungsi Jarak One Minus Correlation Coefficient. Jurnal Sarjana Teknik Informatika. Vol.2. No 2. UAD. Yogyakarta.

Devi Puspita Sari.2012. Identifikasi Citra Kunyit Dengan Metode Klasifikasi Minkowski Distace Family. Skripsi. Teknik Informatika.UAD.Yogyakarta.

Abdul Fadlil.2007. Perbandingan Pengklasifikasian Fungsi Jarak dan Jaringan Syaraf Tiruan pada Sistem Pengenalan Wajah. National Seminar on Information Technology Applications (SNATI). ISSN: 1907-5022.

Downloads

Published

2017-07-31

Issue

Vol. 16 No. 4 (2017): November 2017

Section

Articles

License

Copyright (c) 2017 Sapriani Gustina, Abdul Fadlil, Rusydi Umar

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

 

License Terms

All articles published in Techno.COM Journal are licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0). This means:

1. Attribution

Readers and users are free to:

  • Share – Copy and redistribute the material in any medium or format.

  • Adapt – Remix, transform, and build upon the material.

As long as proper credit is given to the original work by citing the author(s) and the journal.

2. Non-Commercial Use

  • The material cannot be used for commercial purposes.

  • Commercial use includes selling the content, using it in commercial advertising, or integrating it into products/services for profit.

3. Rights of Authors

  • Authors retain copyright and grant Techno.COM Journal the right to publish the article.

  • Authors can distribute their work (e.g., in institutional repositories or personal websites) with proper acknowledgment of the journal.

4. No Additional Restrictions

  • The journal cannot apply legal terms or technological measures that restrict others from using the material in ways allowed by the license.

5. Disclaimer

  • The journal is not responsible for how the published content is used by third parties.

  • The opinions expressed in the articles are solely those of the authors.

For more details, visit the Creative Commons License Page:
? https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

 

Most read articles by the same author(s)

Obs.: This plugin requires at least one statistics/report plugin to be enabled. If your statistics plugins provide more than one metric then please also select a main metric on the admin's site settings page and/or on the journal manager's settings pages.