PEMANFAATAN HIERARCHICAL CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKKAN DAUN BERDASARKAN FITUR MOMENT INVARIANT

Febri Liantoni, laili cahyani

Abstract


Abstrak

Ilmu mengenai tanaman telah mengalami kemajuan yang pesat. Salah satunya cabang ilmu mengenai morfologi tanaman. Ilmu morfologi ini mempelajari susunan tubuh tanaman khususnya mengenai bentuk tepi daun. Pada penelitian ini akan dilakukan pengelompokkan daun berdasarkan bentuk tepi daun. Metode yang digunakan untuk melakukan pengelompokkan adalah metode Centroid Linkage Clustering yang merupakan bagian dari algoritma Hierarchical Clustering. Metode ini dikenal lebih memiliki beban komputasi yang relatif lebih ringan karena hanya cukup menghitung titik tengah antar cluster. Berdasarkan hasil uji coba yang dilakukan, penggunaan metode Centroid Linkage Clustering didapatkan nilai akurasi clustering sebesar 87%, sedangkan dengan menggunakan metode k-means didapatkan nilai akurasi clustering sebesar 81%. Hal ini menunjukkan bahwa kinerja metode Centroid Linkage Clustering lebih baik dibandingkan metode k-means.

 

Kata Kunci: Morfologi, Centroid Linkage Clustering, Hierarchical Clustering, Cluster, K-mean.

References


Stephen G. W., Forrest S. B., Eric Y. Xu, Yu-Xuan W., Yi-F. C. and Qiao-Liang X., 2007, A Leaf Recognition Algorithm for Plant Classification Using Probabilistic Neural Network, IEEE International Symposium, pp 11-16, July.

A. Kadir, Lukito E. N, Adhi N, 2011, Leaf Classification Using Shape, Color, and Texture Features, International Journal of Computer Trends and Technology, July to Aug.

Z. Husin, A. Y. M. Shakaff, A. H. A. Aziz, R. S. M. Farook, M. N. Jaafar, U. Hashim, A. Harun, 2012, Embedded Portable Device For Herb Leaves Recognition Using Image Processing Techniques And Neural Network Algorithm, Science Direct on Computers and Electronics in Agriculture, pp 18–29.

Chaki J, Parekh R, 2011, Plant Leaf Recognition using Shape based Features and Neural Network Classifiers, International Journal of Advanced Computer Science and Applications, vol 2, no 10.

ArunPriya C, Balasaravanan T, 2012, An Efficient Leaf Recognition Algorithm for Plant Classification Using Support Vector Machine, Proceedings of the International Conference on Pattern Recognition, Informatics and Medical Engineering, March 21-23.

Liantoni, F,. Nugroho, H,. 2015, Klasifikasi Daun Herbal Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Dan Knearest Neighbor, Jurnal SimanteC, vol 5, no 1, hal 9 – 16.

Székely, G. J. and Rizzo, M. L., 2005, Hierarchical clustering via Joint Between-Within Distances: Extending Ward's Minimum Variance Method, Journal of Classification, pp 151-183.

Bien J, Tibshirani R, 2011, Hierarchical Clustering With Prototypes via Minimax Linkage, Journal of the American Statistical Association

Gembong, T, 2005, Morfologi Tanaman, Gadjah Mada University, Yogyakarta.




DOI: https://doi.org/10.21107/edutic.v3i2.2932

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Indexed by:
Sinta 3 Google ScholarCrossrefDimensionsWorldcatScilit MDPIROAD


J. Ilm. Edutic is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License