Ekstraksi Ciri Pada Pola Ikan Gabus Hias Dengan Metode Grey Level Coocurency Matrix
on
Authors:
I Made Adika Bhavanta, Luh Arida Ayu Rahning Putri
Abstract:
“Channa dapat menjadi koleksi dan mengisi akuarium di rumah, selain itu nilai ikan gabus hias ini juga tinggi ketika di ekspor. Identifikasi dari ikan ini secara pengelihatan diperlukan pengetahuan dengan memperhatikan pola dan warna dari setiap spesies ikan tersebut Pola dari setiap spesies memiliki ciri tersendiri, namun karena kurangnya pemahaman, informasi, dan ilmu tentang motif ikan ini, masyarakat mengalami kesulitan dalam mengenali dan mengklasifikasi ikan tersebut. Algoritma GLCM merupakan metode dalam pengenalan pola, metode ini merupakan matriks yang terbentuk berdasarkan citra grayscale dan matriks ini menghitung frekuensi kemunculan suatu nilai piksel horizontal terhadap piksel vertikal yang bersebelahan maupun diagonal. Pada penelitian ini menggunakan data citra sebanyak 30 pada 3 jumlah spesies, yaitu channa gachua, channa maruliodes, dan channa micropeltes. Menggunakan beberapa library pada google colabs dan menghasilkan proses ekstraksi fitur dengan derajat 0 dan 45. Hasil dari ekstraksi fitur ini akan digunakan sebagai data untuk pengenalan pola yaitu pada fitur energy, correlation, dan homogenity.”
Keywords
Keyword Not Available
Downloads:
Download data is not yet available.
References
References Not Available
PDF:
https://jurnal.harianregional.com/jnatia/full-92716
Published
2022-11-25
How To Cite
BHAVANTA, I Made Adika; AYU RAHNING PUTRI, Luh Arida. Ekstraksi Ciri Pada Pola Ikan Gabus Hias Dengan Metode Grey Level Coocurency Matrix.Jurnal Nasional Teknologi Informasi dan Aplikasnya, [S.l.], v. 1, n. 1, p. 691-696, nov. 2022. ISSN 3032-1948. Available at: https://jurnal.harianregional.com/jnatia/id-92716. Date accessed: 08 Jul. 2024.
Citation Format
ABNT, APA, BibTeX, CBE, EndNote - EndNote format (Macintosh & Windows), MLA, ProCite - RIS format (Macintosh & Windows), RefWorks, Reference Manager - RIS format (Windows only), Turabian
Issue
Vol 1 No 1 (2022): JNATIA Vol. 1, No. 1, November 2022
Section
Articles
Copyright
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
Discussion and feedback