PENERAPAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DAN ANALISIS TEKSTUR PADA IDENTIFIKASI DAUN MENGGUNAKAN MINKOWSKI DISTANCE

Abstract

Pengenalan suatu bentuk digital dari objek daun dapat dilakukan dengan pengolahan
citra digital, untuk memungkinkan mesin (komputer) dapat mengenali citra seperti
layaknya penglihatan manusia. Pengenalan daun untuk mengidentifikasi tanaman dapat
dilakukan dengan membedakan pola tekstur dan bentuk dari daun. Metode yang dapat
digunakan untuk penciri citra daun adalah Principal Component Analysis (PCA) dan
Analisis Tekstur. Metode PCA merupakan salah satu cara mengidentifikasi pola dalam
data dan mampu mereduksi dimensi dari semua citra daun. Pada metode penciri analisis
tekstur dilakukan dengan menghitung probabilitas hubungan ketetanggaan antara dua
piksel pada jarak dan arah tertentu dengan membentuk matriks kookurensi dari data citra.
Ciri tekstur diperoleh dari nilai entropi, kontras, energi dan homogenitas. Proses
pengenalan dilakukan dengan mengukur jarak pisah antara objek dengan ukuran
kedekatanya. Metode pengukuran jarak yang digunakan yaitu minkowski distance. Dari
hasil penelitian dapat diketahui bahwa ciri dari bentuk dan tekstur mempengaruhi hasil
identifikasi yang bervariasi satu dengan yang lain sehingga dapat menyebabkan kesalahan
identifikasi. Hasil pengujian dengan analisis tekstur diperoleh nilai presentase 74% dari
data pengujian. Pada hasil pengujian dengan PCA diperoleh nilai presentase 56% dari data
pengujian.
Kata Kunci : Analisis testur, PCA, ekstraksi ciri, pengukuran jarak.