Ekstraksi Fitur Daun dengan Penerapan Metode Compressive Sensing

Abstract

Daun menjadi salah satu daya tarik manusia untuk melakukan kegiatan berkebun atau kegiatan lain seperti penjualan tanaman karena dari segi bentuk daun yang unik dan karakteristik yang bermacam-macam. Untuk mengetahui karakteristik pada jenis daun dilakukan proses ekstraksi fitur. Tujuan dari ekstraksi fitur ini untuk mengetahui bentuk, tekstur, warna,ukuran, dan nilai yang digunakan sebagai pembeda antara satu objek dengan objek lain. Pada penelitian ini menggunakan 32 citra daun. Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu Compressive Sensing (CS), Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM), dan K-Nearest Neighbour (K-NN). Hasil yang diperoleh menunjukan kualitas dari kompresi ketika dilakukan pengujian dengan menggunakan rasio kompresi, MSE, PSNR, dan akurasi. Didapatkan hasil terbaik ketika menggunakan data latih bernilai 20, data uji bernilai 4, block bernilai 32, baris kompresi bernilai 32, dan resize berukuran 512  512 menghasilkan rasio kompresi bernilai 3,1%, PSNR bernilai 22,1 dB, dan akurasi bernilai 100%.