Perbandingan Metode K Nearest Neighbor dan K Means Clustering Dalam Segmentasi Warna Pada Citra

Paskal, Hanri ( 0322114 ) (2008) Perbandingan Metode K Nearest Neighbor dan K Means Clustering Dalam Segmentasi Warna Pada Citra. Undergraduate thesis, Universitas Kristen Maranatha.

[img]
Preview
Text
0322114_Abstract_TOC.pdf - Accepted Version

Download (23Kb) | Preview
[img]
Preview
Text
0322114_Appendices.pdf - Accepted Version

Download (92Kb) | Preview
[img]
Preview
Text
0322114_Chapter1.pdf - Accepted Version

Download (22Kb) | Preview
[img] Text
0322114_Chapter2.pdf - Accepted Version
Restricted to Repository staff only

Download (46Kb)
[img] Text
0322114_Chapter3.pdf - Accepted Version
Restricted to Repository staff only

Download (233Kb)
[img] Text
0322114_Chapter4.pdf - Accepted Version
Restricted to Repository staff only

Download (378Kb)
[img]
Preview
Text
0322114_Conclusion.pdf - Accepted Version

Download (10Kb) | Preview
[img] Text
0322114_Cover.pdf - Accepted Version
Restricted to Repository staff only

Download (46Kb)
[img]
Preview
Text
0322114_References.pdf - Accepted Version

Download (21Kb) | Preview

Abstract

Pada Tugas Akhir ini telah dibuat program yang dapat mensegmentasikan atau memisahkan warna pada sebuah citra untuk kemudian dapat ditampilkan satu persatu. Aplikasi dari segmentasi warna dapat dimanfaatkan pada perusahaan tekstil atau percetakan untuk melakukan separasi warna. Dalam Tugas Akhir ini dua buah metoda yang digunakan untuk pensegmentasian warna pada citra yaitu K Nearest Neighbor dan K Means Clustering. Tugas Akhir ini juga membandingkan ke dua buah metoda tersebut pada lima gambar berbeda untuk disegmentasi warnanya dan diperoleh hasil bahwa secara kualitatif K Nearest Neighbor mendapat skor 3,7 (dari skala 5) dan K Means Clustering mendapat skor 3,6 (dari skala 5), hal ini menunjukan hasil segmentasi warna pada gambar secara penglihatan mata hampir tidak dapat dibedakan, sedangkan secara kuantitatif, K Means Clustering mendapat nilai persentase keberhasilan pengektrasian warna sebesar 100% sama dengan K nearest Neighbor yang juga mendapat nilai persentase keberhasilan pengekstrasian warna sebesar 100%. Jadi, dalam Tugas Akhir ini, Metoda K Nearest Neighbor lebih unggul 0,1 point dari metoda K Means Clustering, berdasarkan perbandingan secara kualitatif.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Subjects: T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Depositing User: Perpustakaan Maranatha
Date Deposited: 25 Jun 2013 08:53
Last Modified: 25 Jun 2013 08:53
URI: http://repository.maranatha.edu/id/eprint/3674

Actions (login required)

View Item View Item