IMPLEMENTASI METODE SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK IDENTIFIKASI JENIS KURA-KURA BERDASARKAN TEKSTUR MENGGUNAKAN GRAY LEVEL RUN LENGTH MATRIX

SIHOMBING, EZRAYANA and Endina, Putri Purwandari and Ruvita, Faurina (2020) IMPLEMENTASI METODE SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK IDENTIFIKASI JENIS KURA-KURA BERDASARKAN TEKSTUR MENGGUNAKAN GRAY LEVEL RUN LENGTH MATRIX. Undergraduated thesis, Fakultas Teknik.

[img] Archive (Thesis)
SKRIPSI-EZRAYANA SIHOMBING.pdf - Bibliography
Restricted to Repository staff only
Available under License Creative Commons GNU GPL (Software).

Download (10MB)

Abstract

Kura-kura merupakan salah satu jenis hewan reptil yang sangat mudah dikenali oleh setiap orang karena memiliki cangkang bagian atas atau karapaks sebagai bentuk ciri khasnya. Objek penelitian ini adalah citra cangkang atau karapaks kura-kura di Bengkulu yaitu kura-kura nanas/ duri/ matahari (heosemys spinosa), kura-kura garis hitam (cyclemys odhamil), kura-kura patah dada/ batok (coura amboinensis), kura-kura beiyogo/ tempurung datar (notochelys platynota), kura�kura baning cokelat (manouria emys), kura-kura pipi putih (siebenrockiella crassiocollis), dan kura-kura biuku/ gading (ortilia borneensis). Penelitian ini membangun aplikasi identifikasi jenis kura-kura berbasis website dengan menggunakan metode Gray Level Run Length Matrix untuk ekstraksi fitur tekstur, dan metode Support Vector Machine untuk mengklasifikasi jenis kura-kura dengan memanfaatkan Teknologi Citra Digital. Aplikasi ini dibangun dalam bahasa pemrograman Python dan dirancang dengan Data Flow Diagram (DFD). Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah waterfall. Pengujian fungsional sistem dengan menggunakan metode Black Box telah berhasil 100% dengan skenario yang telah dibuat. Berdasarkan percobaan yang telah dilakukan nilai akurasi untuk aplikasi ini yaitu 74% untuk citra uji karapaks kura-kura yang diambil melalui smartphone dengan pengujian menggunakan Matrix Confusion. Kata Kunci : Kura-kura, Karapaks, Gray Level Run Length Matrix, Support Vector Machine.

Item Type: Thesis (Undergraduated)
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering
Depositing User: 022 Lili Haryanti
Date Deposited: 25 Jan 2022 04:40
Last Modified: 25 Jan 2022 04:40
URI: http://repository.unib.ac.id/id/eprint/23946

Actions (login required)

View Item View Item