DALEM, IDA BAGUS GEDE WAHYU ANTARA (2020) Content-Based Image Retrieval Menggunakan Metode Grid Partitionig, Color Moments, dan Co-Occurrence Matrix. Masters thesis, UNIVERSITAS PENDIDIKAN GANESHA.
![[img]](http://repo.undiksha.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER)
1729101024-COVER.pdf Download (5MB) |
|
Text (ABSTRAK)
1729101024-ABSTRAK.pdf Download (1MB) |
|
Text (BAB 1 PENDAHULUAN)
1729101024-BAB 1 PENDAHULUAN.pdf Download (2MB) |
|
Text (BAB 2 LANDASAN TEORI)
1729101024-BAB 2 LANDASAN TEORI.pdf Restricted to Repository staff only Download (5MB) | Request a copy |
|
Text (BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN)
1729101024-BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (7MB) | Request a copy |
|
Text (BAB 4 HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN)
1729101024-BAB 4 HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (12MB) | Request a copy |
|
Text (BAB 5 PENUTUP)
1729101024-BAB 5 PENUTUP.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
1729101024-DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (1MB) |
|
Text (LAMPIRAN)
1729101024-LAMPIRAN.pdf Download (6MB) |
Abstract
Proses temu kembali citra dengan menggunakan kata kunci teks memiliki beberapa kelemahan seperti sulit mencari kata kunci yang tepat untuk pencarian citra dan subyektif dari pengguna. Content-Based Image Retrieval (CBIR) merupakan salah satu teknik temu kembali citra yang dapat digunakan sebagai solusi. Dalam sistem CBIR informasi citra didapat melalui ciri citra dengan menggunakan metode Color moments (CM) untuk warna, Co-occurrence Matrix (GLCM) untuk tekstur serta Grid Partitioning (GP) pada praproses. Tujuan penelitian ini adalah mengimplementasikan CBIR dengan menggunakan kombinasi GP dengan CM menjadi GP-CM. GP dengan GLCM menjadi GP-GLCM dan kombinasi semua metode menjadi GP-CM-GLCM. Untuk mengukur kinerja sistem dilakukan perhitungan precision, recall, dan accuracy dengan metode confusion matrix. Citra yang digunakan sebagai dataset dalam penelitian ini adalah citra Wang Dataset. Dataset yang digunakan terdiri dari 1000 citra, dimana citra tersebut terbagi ke dalam 10 kelas. Dari hasil pengujian kombinasi GP-CM mendapatkan hasil precision 38%, recall 30%, accuracy 87%. Kombinasi metode GP-GLCM dengan hasil precision 26%, recall 43%, dan accuracy 80%. Kombinasi metode GP-CM-GLCM dengan hasil precision 59%, recall 11%, accuracy 91%. Terjadi hubungan yang saling terkait antara recall dengan precision, dengan keadaan recall yang tinggi terjadi penurunan pada precision. Gabungan metode GP-CM-GLCM optimal secara precision dan accuracy dalam temu kembali citra. Dari hasil pengujian dapat dijadikan dasar penelitian lebih lanjut untuk melakukan kombinasi praproses pengolahan citra agar dapat memisahkan objek utama citra (foreground) dari background pada citra tersebut dengan harapan dapat meningkatkan hasil pengujian.
| Item Type: | Thesis (Masters) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Content-Based Image Retrieval, Grid Partitioning, Color Moments, Co-Occurrence Matrix |
| Subjects: | A General Works > AI Indexes (General) |
| Divisions: | Pascasarjana > Program Studi Ilmu Komputer (S2) |
| Depositing User: | IDA BAGUS GEDE WAHYU ANTARA DALEM |
| Date Deposited: | 05 Feb 2020 07:54 |
| Last Modified: | 05 Feb 2020 07:54 |
| URI: | http://repo.undiksha.ac.id/id/eprint/951 |
Actions (login required)
 |
View Item |