Penerapan Metode K-Means Clustering Pada Segmentasi Citra Bungong Jeumpa

Penulis

  • Hayatun Maghfirah Universitas Teuku Umar
  • Cut Mutia Universitas Teuku Umar
  • Abdurrahman Ridho Universitas Teuku Umar
  • Andriani Putri Universitas Teuku Umar

Kata Kunci:

Image, Segmentation, K-Means Clustering Algorithm.

Abstrak

Bungong Jeumpa atau dalam Bahasa Indonesia dikenal sebagai bunga cempaka banyak ditemukan di pulau Sumatera terutama di Aceh. Keistimewaan bungong jempa juga dijadikan lagu daerah yang sering dinyanyikan baik langsung ataupun dinyanyikan sebagai musik pengiring dalam sebuah tarian. Proses memisahkan objek bungong jeumpa merupakan hal yang cukup sulit sehingga dalam permasalahan tersebut dibutuhkan implementasi metode guna mengambil peran untuk mengenali objek dalam suatu citra dua dimensi. langkah ini di kenal sebagai proses segmentasi, dan juga merupakan salah satu kunci untuk mendapatkan hasil deteksi yang akurat. Makalah ini bertujuan membahas penerapan K-Means Clustering sebagai metode segmentasi pada citra bungong jeumpa. Unjuk kerja segmentasi dievaluasi dengan membandingkan tiap klaster yang di hasilkan oleh metode K-Means Clustering. Hasil segmentasi terbaik diperoleh dengan jumlah tiga klaster, penentuan jumlah klaster mempengaruhi hasil segmentasi.

Biografi Penulis

  • Hayatun Maghfirah, Universitas Teuku Umar
    Program Studi Teknologi Informasi, Universitas Teuku Umar
  • Cut Mutia, Universitas Teuku Umar
    Program Studi Teknologi Informasi, Universitas Teuku Umar
  • Abdurrahman Ridho, Universitas Teuku Umar
    Program Studi Teknologi Informasi, Universitas Teuku Umar
  • Andriani Putri, Universitas Teuku Umar

    Program Studi Teknologi Informasi, Universitas Teuku Umar

Referensi

F.Ruhul,†Bungong Jeumpa, Keindahan serta Kemahsyurannya bagi Masyarakat Aceh,†https://www.djkn.kemenkeu.go.id/kanwil-aceh/baca-artikel/13736/Bungong-Jeumpa-Keindahan-serta-Kemahsyurannya-bagi-Masyarakat-Aceh.html. Diakses pada 27 September 2023.

P.E.Fernando Ade, Khairil dan J.Juju,†Implementasi Metode K-Means Clustering Pada Segmentasi Citra Digita,†Jurnal Media Infotama, vol.18, no.2, Oktober. 2022.

B.Budiman, N.Darsono, Risald dan K.Renaldi Yulvengki,†Segmentasi Citra Tenun Menggunakan Metode Otsu Thresholding dengan Median Filter,†Jurnal Teknologi Dan Ilmu Komputer Prima (JUTIKOMP), vol.5, no.1, April. 2022.

W.R.Salsabila Darma, Adiwijaya, S.Andriyan B dan M.Tati LR,†Segmentasi citra kanker serviks menggunakan markov random field dan algoritma K-means,†Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi), vol.5, no.1, Februari. 2021.

I.I.Hediani, A.Resti dan R.Perani,†Segmentasi Citra Bunga Menggunakan Blob Analisis,†Building of Informatics, Technology and Science (BITS), vol.3, no.3, Desember. 2021.

P.Agyztia, B.R.Mohamad Herdian dan P.Dimas,†Segmentasi K-Means Clustering Pada Citra Menggunakan Ekstrasi Fitur Warna dan Tekstur,†Jurnal Ilmiah Intech: Information Technology Journal of UMUS, vol.2, no.01, Mei. 2020.

F.Mhd, Sriani dan S.I.Eka Yulita,†Penerapan Metode Otsu dalam Melakukan Segmentasi Citra pada Citra Naskah Arab,†MATRIK: Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer, vol.20, no.1, November. 2020.

N.Ridan, H.Sri, M.Nissa Almira dan A.Muhammad Faitullah,†Perbandingan Algoritma Multi-Thresholding, Konversi Biner, Low-Pass Filtering pada Segmentasi Rambut Kaki,†Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi, vol.10, no.1, Januari. 2021.

Unduhan

Diterbitkan

2023-12-29

Terbitan

Vol 7 No 2 (2023): DESEMBER 2023

Bagian

ARTICLES

Lisensi

 

 

 

Creative Commons License

JurTI (Jurnal Teknologi Informasi)

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