Resty Aplikasi Pengenalan Ubi Jalar Berdasarkan Pola Daun Menggunakan Principal Component Analysis
Abstract
Abstrak–Di dalam kehidupan sehari-hari pengolahan citra digital memegang peranan sangat penting, salah satu perannya adalah dapat mengenali suatu pola atau yang sering disebut dengan pengenalan pola. Untuk saat ini pengenalan pola telah diwujudkan dalam suatu aplikasi yang dapat membantu manusia dalam mengenali pola suatu benda. Salah satunya adalah pengenalan daun ubi jalar.
Rumusan masalah yang diajukan adalah Apakah Metode Principal Component Analysis dapat digunakan untuk mengenali daun ubi jalar. Apakah sistem Principal Component Analysis merupakan cara yang tepat untuk proses pengenalan. Metode Principal Component Analysis merupakan metode yang dinilai mudah dalam mengekstraksi informasi yang berhubungan terhadap sekumpulan data yang meragukan karena cara kerja PCA dapat mereduksi dimensi variabel data input menjadi komponen utama dengan kehilangan informasi minimum, sehingga proses pengenalan daun ubi jalar akan lebih cepat dan memiliki akurasi tinggi.
Pada uji coba nilai threshold di dapatkan akurasi tertinggi yakni 95% untuk nilai threshold 50-100. Sedangkan akurasi terendah yakni 24,4% dengan nilai threshold 150-255. Sementara itu untuk uji coba perbandingan jumlah data training dan testing didapatkan hasil akurasi tertinggi yakni 95% untuk perbandingan jumlah data training dan testing 100 banding 100. Dan didapatkan hasil akurasi terendah yaitu 24,4% untuk perbandingan jumlah data training dan testing 80 banding 120.
Kata Kunci—Pengenalan, Daun Ubi Jalar, Principal Component Analysis.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
1. Copyright on any article is retained by the author(s).
2. The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
3. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
4. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
5. The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
