Deteksi Foreground Dan Background Pada Kematangan Buah Dipohon Menggunakan Metode K-Means Clustering

Andhika Ramadhan, Nurul Fadillah

Abstract


Pada era perkembangan teknologi pada saat ini, banyak teknologi-teknologi terbaru yang telah ditemukan. Salah satu cabang teknologi yang berkembang pesat pada saat ini yaitu pada citra digital. Penggunaan citra digital dalam kehidupan sehari-hari sangat banyak, sehingga penggunaan citra digital sangat membantu pekerjaan manusia. Contohnya saja dibidang pertanian. Pada bidang pertanian citra digital sangat bermanfaat, yaitu dalam memanen jumlah apel. Secara konvensional, petani apel tidak akan tahu berapa banyak buah apel yang telah matang pada pohon apel. Namun dengan menggunakan citra digital petani buah apel akan tahu berapa banyak buah apel yang telah matang yang akan dipanen. Dengan memisahkan antara foreground dan backbground dengan menggunakan K-Means Clustering, maka akan dibedakan foreground (buah apel) dan background (dedaunan). Pada clustering background (latar belakang) maka hanya daun-daun saja yang akan tampak, sedangkan buah apel akan dihitamkan untuk membedakan antara foreground (latar depan) dan background (latar belakang). Sedangkan pada clustering background (latar belakang) maka hanya daun-daun saja yang akan tampak, sedangkan buah apel akan dihitamkan untuk membedakan antara foreground (latar depan) dan background (latar belakang).


Full Text:

PDF

References


Syam Febrizal Alfarasy. (2017). “Implementasi Metode Klastering K-Means Untuk Mengelompokan Hasil Evaluasi Mahasiswa”. STMIK Dharmapala Riau. Riau.

Prabowo Heru. (2017). ” Deteksi Kondisi Kematangan Buah Jeruk Berdasarkan Kemiripan Warna Pada Ruang Warna RGB Berbasis Android”. STMIK Bina Mulia Palu. Palu.

Santoso Budi, dkk. (2017). “Optimasi K-Means untuk Clustering Kinerja Akademik Dosen Menggunakan Algoritme Genetika”. Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya. Malang.

Supriyatin Wahyu, dkk. (2017). “Analisis Pelacakan Objek Menggunakan Background Estimation Pada Kamera Diam Dan Bergerak”. Teknik Elektro Politeknik Negeri Jakarta. Jakarta.

Yuan Ding, dkk. (2017). “Image Segmentation Via Foreground And Background Semantic Descriptors”. Beihang University, School of Astronautics, Beijing, China.




DOI: https://doi.org/10.31294/p.v21i1.5106

ISSN2579-3500

Dipublikasikan oleh LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Jl. Dewi Sartika No. 289, Cawang, Jakarta Timur Telp : 021-8010836, ext. 202
Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License