Pengelompokan Bentuk Mobil Menggunakan Deteksi Tepi Sobel Dengan Algoritma Divisive Average Linkage dan Divisive Single Linkage

Saputra, Victor Hadi (2020) Pengelompokan Bentuk Mobil Menggunakan Deteksi Tepi Sobel Dengan Algoritma Divisive Average Linkage dan Divisive Single Linkage. Skripsi thesis, Universitas Tarumanagara.

	Text 535160035_Victor Hadi Saputra_01 Cover.pdf Download (609kB)
	Text 535160035_Victor Hadi Saputra_02 Lembar Pengesahan.pdf Download (676kB)
	Text 535160035_Victor Hadi Saputra_03 Lembar Pernyataan.pdf Download (348kB)
	Text 535160035_Victor Hadi Saputra_04 Abstrak.pdf Download (593kB)
	Text 535160035_Victor Hadi Saputra_05 Kata Pengantar.pdf Download (464kB)
	Text 535160035_Victor Hadi Saputra_06 Daftar Isi, Tabel, Gambar, Lampiran.pdf Download (511kB)
	Text 535160035_Victor Hadi Saputra_07 Bab 1.pdf Restricted to Registered users only Download (618kB)
	Text 535160035_Victor Hadi Saputra_08 Bab 2.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text 535160035_Victor Hadi Saputra_09 Bab 3.pdf Restricted to Registered users only Download (607kB)
	Text 535160035_Victor Hadi Saputra_10 Bab 4.pdf Restricted to Registered users only Download (20MB)
	Text 535160035_Victor Hadi Saputra_11 Bab 5.pdf Restricted to Registered users only Download (468kB)
	Text 535160035_Victor Hadi Saputra_12 Daftar Pustaka.pdf Download (464kB)
	Text 535160035_Victor Hadi Saputra_13 Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)
	Text 535160035_Victor Hadi Saputra_14 Daftar Riwayat Hidup.pdf Restricted to Registered users only Download (459kB)

Abstract

Clustering merupakan sebuah proses untuk mengelompokan suatu objek fisik atau non-fisik kedalam kelompok atau kelas dengan kemiripan yang mendekati. Clustering dikatakan baik apabila menghasilkan tingkat kesamaan yang tinggi dalam suatu kelas. Pada penelitan ini akan dilakukan pengelompokan bentuk mobil dengan menggunakan metode deteksi tepi Sobel dan metode Divisive Average dan Single Linkage sebagai metode pengelompokan, tujuannya adalah membuktikan apakah metode Divisive Average Linkage dan Single Linkage dapat digunakan untuk mengelompokan bentuk citra mobil dengan baik. Proses untuk melakukan clustering bentuk adalah dengan menggunakan metode deteksi tepi Sobel dikarenakan metode Sobel merupakan pendeteksi tepi yang memiliki kelebihan dalam mengurangi noise sebelum melakukan perhitungan sehingga tepi tepi yang dihasilkan membentuk gambar seperti aslinya. Data gambar yang digunakan pada penelitian ini adalah gambar bus, citycar, mpv, sedan dan truck. Setelah dilakukan perancagan dan pengujian sebanyak 151 kali, maka didapatkan kesimpulan bahwa metode Divisive Average Linkage dan Single Linkage sama-sama dapat digunakan dalam proses pengelompokan dengan deteksi tepi. Namun dari hasil pengujian didapatkan bahwa metode Single Linkage memiliki tingkat error yang tinggi jika dibandingkan dengan metode Average Linkage. Persentase error pada metode Average Linkage kurang dari 23%, sedangkan pada metode Single Linkage persentase error lebih dari 50%. Dilihat dari hasil silhouette, dari semua pengujian, metode Average Linkage rata rata memiliki hasil (Good Cluster), sedangkan metode Single Linkage memiliki hasil (Bad Cluster). Dapat disimpulkan bahwa metode Average Linkage lebih baik dalam proses clustering menggunakan deteksi tepi Sobel. Hal ini dikarenakan pada metode Average Linkage proses clustering memakai nilai rata rata, meskipun nilai pada suatu gambar tidak baik, maka nilainya masih dapat tertolong oleh rata rata nilai yang bagus. Sedangkan pada metode Single Linkage, nilai yang diambil adalah nilai minimum untuk dibandingkan ke data yang lainya

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Uncontrolled Keywords:	Average Linkage, Clustering, Sobel, Single Linkage, Silhouette
Subjects:	Skripsi/Tugas Akhir Skripsi/Tugas Akhir > Fakultas Teknologi Informasi
Divisions:	Fakultas Teknologi Informasi > Teknik Informatika
Depositing User:	TDI Family perpus
Date Deposited:	22 Apr 2021 15:50
Last Modified:	06 Aug 2021 08:26
URI:	http://repository.untar.ac.id/id/eprint/18231

Actions (login required)

View Item