Deteksi Citra Bunga Menggunakan Analisis Segmentasi Fuzzy C-Means dan Otsu Threshold

Abstract

Segmentasi merupakan proses penting di dalam proses pengenalan citra. Segmentasi citra penting untuk mengektrasi fitur yang kita akan ambil sebagai data di dalam penelitian. Beberapa metode segmentasi digunakan di dalam proses pengambilan fitur. Namun di dalam penelitian ini kami menggunakan metode Fuzzy C-Means dan Otsu Threshold untuk mendeteksi citra bunga. Agar citra bunga dapat dikenali oleh komputer seperti penglihatan manusia. Dataset yang digunakan mengunakan Imageclef 2017. Citra yang diambil sebagai sample sebanyak 41 citra dengan kondisi background citra yang komplek dengan noise. Tujuan penelitian ini adalah mendapatkan metode segmentasi yang lebih baik di antara metode Fuzzy C-Means dengan Otsu Threshold. Hasil dari penelitian ini didapat dari 41 percobaan keberhasilan segmentasi Fuzzy C-Means mendeteksi objek secara sempurna adalah sebanyak 28 citra dan 16 citra yang gagal. Sedangkan untuk segmentasi menggunakan Otsu Threshold adalah sebanyak 24 citra yang sesuai dan 17 citra yang gagal. Persentase keberhasilan untuk metode Fuzzy C-Means adalah 61% dan untuk metode Otsu Threshold 70,8%.