Implementasi Metode Local Color Histogram dan GLCM pada Aplikasi Temu Kenali Citra Satwa Langka Berbasis Konten

Teguh Hartanto, Yudha (2018) Implementasi Metode Local Color Histogram dan GLCM pada Aplikasi Temu Kenali Citra Satwa Langka Berbasis Konten. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

Preview	Text BAB_V.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (788kB) | Preview
Preview	Text DAFTAR_PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (791kB) | Preview
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (25MB)
	Text BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)
Preview	Text BAB_II.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Preview
Preview	Text HALAMAN_AWAL.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (4MB) | Preview
Preview	Text BAB_I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (881kB) | Preview
Preview	Text BAB_III.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Preview

Abstract

Dalam tiga dekade terakhir banyak satwa di Indonesia yang masuk kategori 'terancam punah', sehingga sangat penting untuk melakukan konservasi pada spesies satwa tersebut agar tidak punah. Secara umum sistem pencarian gambar saat ini masih menggunakan kata kunci (keyword), tetapi hasil dari pencarian tersebut tidak bisa diandalkan karena memberikan hasil yang tidak akurat / relevan. Oleh karena itu, dibuat sebuah aplikasi temu kenali citra satwa langka berbasis konten menggunakan metode Local Color Histogram (LCH) dan Gray Level Co- Occurrence Matrix (GLCM) untuk membantu proses pencarian menggunakan gambar yang di-input oleh pengguna. Metode LCH digunakan untuk mengambil fitur warna dari satwa. Sementara metode GLCM digunakan untuk mengambil fitur tekstur dari satwa. Aplikasi temu kenali citra satwa langka dibuat menggunakan bahasa pemrograman PHP dan framework Laravel. Uji coba dilakukan pada 180 gambar dataset satwa langka dan 250 gambar dataset Wang. Uji coba membuktikan bahwa metode LCH dan GLCM berhasil diimplementasikan dan menghasilkan nilai precision tertinggi mencapai 61,17% serta recall tertinggi mencapai 41,11% menggunakan dataset satwa langka dan menggunakan dataset Wang dihasilkan nilai precision tertinggi mencapai 71% serta recall tertinggi mencapai 28,4%.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	Content Based Image Retrieval, Gray Level Co-Occurrence Matrix, Local Color Histogram, Precision , Recall
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 005 Computer Programming > 005.5 Application / Software
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	05 Dec 2019 03:00
Last Modified:	08 Aug 2023 07:54
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/11265

Actions (login required)

View Item