UMN Knowledge Center

Perbandingan algoritma c-means clustering dan fuzzy c-means clustering dalam segmentasi citra

Maulillah, Abi Kabisah (2013) Perbandingan algoritma c-means clustering dan fuzzy c-means clustering dalam segmentasi citra. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

[img]
Preview
Text
HALAMAN AWAL.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (771kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB II.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (985kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB III.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (890kB) | Preview
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB)
[img]
Preview
Text
BAB V.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (666kB) | Preview
[img]
Preview
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (747kB) | Preview
[img]
Preview
Text
LAMPIRAN.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (677kB) | Preview

Abstract

Salah satu operasi di dalam analisis citra adalah segmentasi citra. Pada mulanya proses segmentasi dilakukan untuk memisahkan objek dari latar belakangnya, sehingga segmentasi merupakan bagian penting dalam pengenalan objek. Saat ini segmentasi sudah mengalami perkembangan yang sangat pesat, bukan hanya untuk tujuan pengenalan objek saja tetapi juga untuk persoalan interpretasi citra, yaitu untuk mengetahui objek-objek yang termuat dalam suatu citra. Banyak algoritma sudah dikembangkan untuk proses segmentasi citra. Beberapa di antaranya adalah algoritma C-Means Clustering dan Fuzzy C-Means Clustering. Pada skripsi ini, penulis melakukan penelitian untuk membandingkan algoritma C-Means Clustering dan Fuzzy C-Means Clustering dalam segmentasi citra. Dari beberapa hasil percobaan yang didapat dalam penelitian ini berupa sisi waktu atau kecepatan, ketelitian dan pengulangan, maka dapat disimpulkan algoritma Fuzzy C-Means Clustering adalah algoritma yang terbaik yang dapat digunakan dalam segmentasi citra karena dalam algoritma Fuzzy C-Means Clustering terdapat nilai keanggotaan atau fuzzy yang secara iteratif diperbaiki hingga mencapai keadaan konvergen.

Item Type: Thesis (Bachelor Thesis)
Subjects: T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T58.5-58.64 Information technology
T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T58.5-58.64 Information technology > T58.59 Algorithm
Divisions: Fakultas Teknik Informatika > Program Studi Informatika
Depositing User: mr admin umn
Date Deposited: 28 Jul 2017 02:51
Last Modified: 05 Oct 2017 02:43
URI: http://kc.umn.ac.id/id/eprint/1552

Actions (login required)

View Item View Item