Perpustakaan judul masih dalam tahap pengembangan, admin siap menampung kritik dan saran
Implementasi Algoritma Learning Vector Quantization (LVQ) Untuk Pengenalan Pola Citra Wayang Kulit
Raden Dwi Reza Pramudyha NIM. (2017) | Skripsi | Teknik Informatika
Bagikan
Ringkasan
Pada masalah pengenalan pola citra wayang kulit, setiap pola citra wayang kulit memiliki bentuk pola yang unik dan terdapat pola yang mirip sehingga berpengaruh terhadap proses pengenalan. Hal ini dapat menyebabkan proses identifikasi menjadi sulit. Dengan masalah seperti ini, maka digunakan metode Learning Vector Quantization untuk mengidentifikasi pola citra wayang kulit pandawa lima. Pengenalan pola citra wayang kulit diharapkan dapat mempermudah dalam mengklasifikasi dan mengidentifikasi citra wayang kulit. Pada proses pegujian kali ini tahap-tahap pengolahan citra yang akan dilakukan sebagai berikut: citra RGB dikonversi menjadi B/W atau disebut Grayscale agar memudahkan proses binerisasi, normalisasi dengan mengubah ukuran citra atau Scaling sehingga ukuran Pixel lebih kecil dan seragam, terakhir adalah proses deteksi tepi Canny untuk mendapatkan data biner 1 dan 0. Data biner kemudian digunakan pada proses pelatihan dan pengujian / pengenalan LVQ untuk mendapatkan hasil akurasi. Hasil penelitian ini adalah kemampuan metode jaringan syaraf tiruan Learning Vector Quantization pada pengenalan citra yang digunakan untuk dapat mengidentifikasi dan mengetahui hasil optimal dari metode LVQ pada sistem pengenalan citra wayang kulit pandawa lima. Uji coba aplikasi menggunakan 20 citra wayang kulit pandawa yang terdiri dari 3 citra pembelajaran dan 2 citra diluar pembelajaran pada setiap karakter pandawa. Hasil akurasi keseluruhan cukup baik dengan kecocokan 72.5%.
Ringkasan Alternatif
In the case of wayang kulit image pattern recognition, each of wayang kulit image pattern has a unique pattern and similar patterns that affect the recognition process. This may lead to the identification process becomes difficult. Then the Learning Vector Quantization method is used to identify the pattern of wayang kulit pandawa. Wayang kulit image pattern recognition is expected to facilitate in classifying and identifying. In this test, thereÃâs the few step of image processing will be carried out as follows: the image of RGB is converted to B / W or called Grayscale in order to facilitate the process binarization, normalization by changing the image size or scaling so Pixel size will be smaller and uniform, the last step is do canny edge detection to get the binary data 1 and 0. the binary data then used in the process of training and testing / introduction LVQ to get accuracy results. The result of this research is the ability of artificial neural network method Learning Vector Quantization on image recognition used to identify and determine the optimal outcome of LVQ the image recognition system wayang kulit pandawa. Trial applications using 20 images of wayang kulit pandawa consisting of 3 learning images and 2 non learning images for each pandawa character. The results of the overall is good enough with 72.5% percentage accuracy.