ARZIZAL ARDHI IMANU, 081012050 (2014) Image Clustering menggunakan BTC-K�LUV dan Hybrid Optimized K-means Algorithm � Genetic Algorithm. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

Preview	Text (ABSTRAK) ABSTRAK.pdf Download (30kB) | Preview
	Text (FULLTEXT) FULLTEXT.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Tujuan dari skripsi ini adalah untuk merancang dan membangun sebuah program aplikasi image clustering dengan menggunakan metode BTC-K’LUV dan hybrid optimized K-means algorithm – genetic algorithm. Image clustering merupakan suatu proses pengelompokan citra, dimana citra yang mempunyai kemiripan akan berada dalam satu kelompok, sedangkan citra yang mempunyai ketidakmiripan akan berada pada kelompok yang berbeda. Optimized K-means algorithm digunakan untuk mengelompokkan citra dan penghitungan bobot pada genetic algorithm. Genetic algorithm digunakan untuk menentukan jumlah kelompok. BTC-K’LUV digunakan untuk ekstraksi karakteristik citra yakni signature of image (SOI). Proses image clustering dengan file citra berjumlah 50 citra dan dengan parameter iterasi maksimal 5, popsize = 30, Pc = 0.6, Pm = 0,1 dan e = 0,01 didapatkan jumlah cluster terbaik sebanyak 2.

Actions (login required)

View Item