Publication Search

Ekstraksi fitur, juga dikenal sebagai ekstraksi fitur, adalah proses mengubah data mentah menjadi representasi yang lebih ringkas dan berguna yang dapat digunakan untuk analisis atau pemodelan lebih lanjut. Ini dilakukan pada tahap preprocessing sebelum masuk ke tahap analisis atau pemodelan. Pewarnaan alami dari berbagai tanaman yang menghasilkan warna tanin setelah pencelupan dikumpulkan menjadi satu alur gradasi warna yang berkaitan dengan susunan derajat atau peningkatan, peralihan warna dari satu warna ke warna lain. Variasi dalam alur ini dipengaruhi oleh jenis tanaman, lama pencelupan, jenis fiksasi yang digunakan, jenis kain, dan lokasi tanaman yang dijadikan sampel.Metode ekstraksi fitur dengan Matriks Co-Occurrence Level Gray (GLCM) digunakan untuk mengidentifikasi gradasi warna yang dihasilkan oleh pewarnaan pada daun Ketapang. Proses ekstraksi fitur tekstur dari gambar tanaman Ketapang menggunakan matriks GLCM digunakan untuk menganalisis dan memahami pola warna alami tanaman Ketapang di berbagai lokasi geografis. Untuk menggambarkan dan mengukur pola warna alami tanaman Ketapang, Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) adalah representasi statistik dari distribusi spasial intensitas piksel dalam citra, yang mengukur frekuensi kemunculan pasangan intensitas piksel yang berdekatan dan memberikan informasi tentang tekstur citra

Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh jumlah dimensi data yang optimal untuk proses pencarian citra. Proses ekstraksi fitur citra menggunakan matriks GLCM (Grey- Level Co-occurrence Matrix), dengan memilih fitur tekstur citra. Fitur yang digunakan adalah mean, entropi, energi, kontras, dan homogenitas. Matriks ini menyimpan data co- occurrence tingkat keabuan piksel untuk ketetanggaan pada arah 0°, 45°, 90°, dan 135°. Proses reduksi dimensi data menggunakan analisis komponen utama (Principal Component Analysis, PCA). Melalui hasil percobaan diperoleh, fitur yang dominan (signifikan) adalah mean dan entropi untuk ketetanggaan pada sudut 0 derajat. Pada ketetanggaan sudut 45 derajat maka fitur yang dominan adalah entropi dan kontras untuk. Fitur dominan disini adalah fitur utama yang dapat mewakili beberapa fitur-fitur lain yang digunakan untuk pencarian isi citra.

Ragam penelitian berbasis keilmuan pengolahan citra digital, telah emnjadi bagian penting dalam era internet, atau lebih dikenal dengan Internet of Things. Terlebih dalam perkembangan transformasi informasi dan data yang tren dengan istilah Big Data. Sumber data dalam pengolahan citra berupa data gambar, yang telah diubah dalam mode matriks. Penelitian pada kesempatan ini mengangkat tematik gambar obyek 2 dimensi, yang memenuhi kriteria kotak, segitiga dan lingkaran. Pengamatan lanjutan ini dilakukan untuk melakukan integrasi dari 3 buah metode, guna mengklasifikasikan ketiga bidang geometri 2 dimensi tersebut. Adapun metodenya adalah gabungan antara Circularity-Centerplot-Boundary, yang masing-masing berfungsi pada pendeteksian bentuk obyek, warna obyek dan jumlah obyek, pada sebuah gambr individu dan kombinasinya. Sistem yang diupayakan telah berhasil melakukan klasifikasi dengan tingkat kesesuaian hingga mendekati 100% untuk segenap data uji yang akuisisi datanya menggunakan kamera web.

Salah satu aplikasi yang menarik adalah permainan atau game. Aplikasi ini mampu merambah dan dimainkan oleh penggunanya mulai dari pengguna pemula hingga pengguna mahir dan ahli. Permainan menarik bagi programmer aplikasi mobile terkait dengan posisi dan fungsinya untuk mengisi waktu luang pengguna, serta upaya untuk memberikan wacana sisi lain fungsi perangkat gadget. Aplikasi mobile ini pun bergantung pada platform sistem operasinya,mulai dari blackberry hingga android. Aplikasi ini ketika dijalankan maka akan menampilkan kartu pertama, dan penentuan jawaban pengguna dengan memilih “YA” atau “TIDAK”, jawaban tersebut akan menentukan angka dan kemudian angka tersebut akan disimpan dan kemudian dilanjutkan pada kartu kedua, ketiga dan keempat, hingga akhirnya bisa ditentukan nilai yang dimaksud oleh pengguna. Gambar yang dibuat merupakan sebuah animasi yang terlebih dahuludisiapkan dengan menggunakan perangkat aplikasi bantu gambar seperti Paint, dalam format GIF, dengan ukuran dimensi gambar 641 x 411 pixels dengan kombinasi angka-angka dalam konfigurasi matriks 4 x 4, berdasarkan urutan kartu dari permainan sulam ramalan “game tebak” ini, dimana diperlukan 4 model kartu berangka. Penulisan kode animasi yang akan diimplementasikan dalam penelitian ini adalah kode pemrograman java untuk teknik animasidengan teknik frame by frame.

Proses awal yang banyak dilakukan dalam image processing adalah mengubah citra berwarna menjadi citra gray-scale, hal ini digunakan untuk menyederhanakan model citra. Citra berwarna terdiri dari 3 layer matrik yaitu R-layer, G-layer dan B-layer. Sehingga untuk melakukan proses-proses selanjutnya tetap diperhatikan tiga layer di  atas. Bila setiap proses perhitungan dilakukan menggunakan tiga layer, berarti dilakukan tiga perhitungan yang sama. Sehingga konsep itu diubah dengan mengubah 3 layer di atas menjadi 1 layer matrik gray-scale dan hasilnya adalah citra gray-scale.