PENERAPAN SISTEM CERDAS KLASIFIKASI CITRA TELAPAK TANGAN DENGAN METODE NAÏVE BAYES

Millenialdo Yanuar Ilham, Resty Wulanningrum, Intan Nur Farida, Made Ayu Dunia Widyadara

Abstract


Kemajuan teknologi saat ini berkembang pesat, khususnya pada pengolahan citra digital. Citra digital merupakan gambaran foto atau video dengan memiliki warna RGB. Pada saat ini kamera CCTV sudah banyak terpasang di setiap tempat indoor ataupun outdoor. Akan tetapi Kamera CCTV sekarang hanya bersifat “pasif” dengan fungsi merekam dan menyimpan suatu kejadian, apabila terjadi sesuatu yang bersifat darurat contohnya tindak kekerasan seperti tawuran, bullying dan lain sebagainya. Tujuan pada sistem ini yaitu untuk mendeteksi kejadian yang bersifat darurat dengan proses klasifikasi citra telapak tangan menggunakan metode Naïve Bayes. Pada tahapan awal sistem menyiapkan data training sebagai dataset, kemudian kamera CCTV mengambil citra telapak tangan digunakan untuk data testing, tahapan selanjutnya yaitu proses ekstraksi ciri HSV untuk mengetahui hasil citra pada gambar. Proses yang terakhir yaitu mengklasifikasi data testing dengan metode Naïve Bayes melalui 3 skenario uji coba dan ditemukan perhitungan hasil akurasi, untuk skenario ke-1 memperoleh hasil akurasi 90%, pada skenario ke-2 memperoleh hasil akurasi 92%, dan untuk hasil akurasi pada skenario ke-3 menghasilkan nilai akurasi 100%. Dengan demikian klasifikasi menggunakan metode Naïve Bayes memiliki hasil yang akurat dengan data training lebih banyak dari data testing agar sistem dapat memperoleh hasil yang baik.

Kata kunci : Naïve Bayes, Klasifikasi, Citra Telapak Tangan, CCTV, Citra Digital


References


Putra, D. (2010). Pengolahan citra digital. Penerbit Andi.

A. A. Andarinny, C. E. Widodo, and K. Adi, “Perancangan sistem identifikasi biometrik jari tangan menggunakan Laplacian of Gaussian dan ektraksi kontur,” Youngster Phys. J., vol. 6, no. 4, 2017.

F. R. Doni, “AKSES KAMERA CCTV DARI JARAK JAUH UNTUK MONITORING KEAMANAN DENGAN PENERAPAN PSS,” EVOLUSI J. Sains dan Manaj., vol. 8, no. 1, 2020, doi: 10.31294/evolusi.v8i1.7142.

D. Application et al., “Perancangan Aplikasi Deteksi Sifat Manusia Melalui Garis Tangan Menggunakan Metode Naive Bayes Dan Metode Probabilistic Neural Network Dengan Klasifikasi Citra Berbasis Android Designing Application Detection of Human Character on Palmistry Using Naive Ba,” vol. 7, no. 1, pp. 1593–1602, 2020.

N. L. Khikmah and R. Wulanningrum, “Perbaikan Citra Gambar Tangan Menggunakan Particle Swarm Optimization,” Semin. Nas. Inov. Teknol., pp. 93–99, 2021.

Saputra, I. R., & Hasibuan, F. C. (2020). Perancangan Aplikasi Deteksi Sifat Manusia Melalui Garis Tangan Menggunakan Metode Naive Bayes Dan Metode Probabilistic Neural Network Dengan Klasifikasi Citra Berbasis Android. eProceedings of Engineering, 7(1).

Muwardi, F., & Fadlil, A. (2017). Sistem Pengenalan Bunga Berbasis Pengolahan Citra dan Pengklasifikasi Jarak. J. Ilm. Tek. Elektro Komput. dan Inform, 3(2), 124-131.

Sinaga, A. S. R. (2017). Implementasi Teknik Threshoding Pada Segmentasi Citra Digital. Jurnal Mantik Penusa, 1(2).

Eko, Prasetyo. 2012. Pengolahan Citra Digital Dan Aplikasinya Menggunakan MATLAB. Yogyakarta: Andi.

Pradipta, Gede Angga, and Putu Desiana Wulaning Ayu. 2017. “PERBANDINGAN SEGMENTASI CITRA TELUR AYAM MENGGUNAKAN METODE OTSU BERDASARKAN PERBEDAAN RUANG WARNA RGB DAN HSV.” JST (Jurnal Sains dan Teknologi) 6 (1). https://doi.org/10.23887/jstundiksha.v6i1.9329.

Waliyansyah, R. R., & Fitriyah, C. (2019). Perbandingan Akurasi Klasifikasi Citra Kayu Jati Menggunakan Metode Naive Bayes dan k-Nearest Neighbor (k-NN). JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika), 5(2), 157-163.

H. Annur, “Klasifikasi Masyarakat Miskin Menggunakan Metode Naive Bayes,” Ilk. J. Ilm., vol. 10, no. 2, 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.303.160-165.

M. Siddik, H. Hendri, R. N. Putri, Y. Desnelita, and G. Gustientiedina, “Klasifikasi Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pelayanan Perguruan Tinggi Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” INTECOMS J. Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 3, no. 2, 2020.

Z. D. Lestari, N. Nafi’iyah, and P. H. Susilo, “Sistem Klasifikasi Jenis Pisang Berdasarkan Ciri Warna HSV Menggunakan Metode K-NN,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun., pp. 11–15, 2019.

Herdiansah, A., Borman, R. I., Nurnaningsih, D., Sinlae, A. A. J., & Al Hakim, R. R. (2022). Klasifikasi Citra Daun Herbal Dengan Menggunakan Backpropagation Neural Networks Berdasarkan Ekstraksi Ciri Bentuk. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), 9(2), 388-395.




DOI: https://doi.org/10.21107/simantec.v11i2.14708

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2023 Resty Wulanningrum, Millenialdo Yanuar Ilham, Ardi Sanjaya

Indexed By